127Wi_Fi和基站信号强度的室内定位系统设计与实现_夏英
DOI：10．3969/j．issn．1001-3824．2012．06．006
基于Wi-Fi和基站信号强度的室内定位系统设计与实现
收稿日期：2012-06-23
夏英，万建斌，刘素彤，刘兆宏（重庆邮电大学空间信息系统研究中心，重庆400065）
摘要：分析了现有的室内定位技术，对室内定位信号测量技术、位置估算技术、定位采用的信号以及典型的室内定位系统作了详细阐述。提出了基于Wi-Fi和基站信号强度的室内定位系统架构，并从功能实现和软件架构2个方面说明了该系统的组成，最后经实验证明该系统能够实现及时稳定的室内定位和位置服务。
关键词：基于位置服务;Wi-Fi;室内定位;定位算法
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1005-3824(2012)06-0021-05
0引言
随着智能终端日益普及，社会对定位导航等位置服务的需求日益强烈。但是受定位终端以及复杂室内环境等条件的限制，现有室内定位技术无论是定位精度还是实用性方面都还不能满足实际应用的需求。智能手机的迅速普及为室内定位系统的发展提供了新的契机，其强大的信号接收功能使多种信号的集成利用成为可能。
本文在分析各种室内定位技术和应用系统的基础上，利用智能手机接收到的信号，探讨基于Wi-Fi和基站信号强度的室内定位技术及服务系统架构，以实现及时稳定的室内定位，并为室内位置服务的提供奠定基础。
1室内定位技术
1.1室内定位信号测量技术
室内定位系统通常利用被测信号的电波传播时间（time of arriva1，TOA）、到达时间差（time difference of arriva1，TDOA）、信号强度（received signal strength，RSS）等来测定发送节点和接收节点之间的距离［1］；利用传播信号的到达角度（angle of arriva1，AOA）确定发送节点和接收节点之间的空间角度关系。TOA 表示信号在发送节点和接收节点之间的传播时间，反映了两者之间的距离［2］。但由于室内传播环境复杂，基于精确测量信号的TOA并不适用。而RSS 测量［3］基于信号衰减原理，即信号在空中传播时，信号强度随着传播距离的增加而规律性衰减。在基于RSS的定位系统中，如果已知发送节点的发射信号强度，接收节点就可以根据接收到的信号强度以及路径损耗传播模型计算出它们之间的距离［4］。
这几种定位技术中，TOA和TDOA虽然可以实现高精度定位，但由于被测信号的传播速度较快，为了精确地获取相关时间数据，系统对硬件设备要求较高。TOA要求节点间保持精确的时间同步，而TDOA消除了对于时间基准的依赖性，降低了系统的成本。AOA 定位不仅提供目标节点的坐标，而且可以表示节点之间的方位信息［1］，但是AOA测量技术易受外界影响，当目标节点距离天线阵列较远时，定位角度的微小偏差会导致定位线性距离的较大误差。RSS定位不需要额外的硬件设备，但RSS定位需要预先建立位置和信号强度之间的映射关系。当参考节点移动时，需要重新建立映射关系，这不利于定位系统的部署和扩展。
1.2室内位置估算技术
位置估算是根据被测信号的相关参数，对目标节点的位置坐标进行估算的方法。位置估算方法主要包括三角定位［5］、指纹定位［6］和基于移动网络的定位技术。
三角定位算法主要通过目标节点和参考节点之间的几何关系来确定位置。三角定位［7］可以细分为边测量法和角测量法。边测量法是通过测量目标节
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点到多个参考节点的距离来确定目标节点的位置坐标；角测量法是通过目标节点与多个参考节点之间的角度来确定位置。基于三角形算法的室内定位算法有着工作量小、方便快捷的优点，但其很大程度上依赖于确定的参考点位置信息及准确的信号传输损耗模型。然而，在现实中获知所有参考点的位置信息并不现实，更重要的是由于环境差异，不同位置信号损耗差异很大且难以确定，因此，基于三角形算法的无线定位在具体实施中困难重重。
而在指纹定位算法中，位置指纹定位的实施可以分为2个阶段：第一阶段为离线训练阶段，主要工作是采集所需定位区域各参考节点（reference point ，RP ）位置的信号特征参数，例如信号场强、多径相角分量功率等，形成位置指纹数据库。在该阶段中，按照一定的网格位置对位置信号强度进行测试，并保存到数据库中。第二阶段为在线定位阶段，利用
客户端测定接收信号的参数，
然后采用匹配算法来查询该参数与数据库中哪一组数据相匹配，从而得出用户的实际位置。该方法的准确度高，但是前期
采集数据的工作量较大，
并且由于隐私等原因某些位置无法采集，造成在应用中难以准确定位。基于移动网络的定位技术又称起源蜂窝小区（cell of origin ）定位技术。每个小区都有自己特定
的小区标识号（cell-ID ），当进入某一小区时，移动终
端要在该小区进行注册。同时，
定位系统的数据库中就会有相应的小区ID 标识。定位系统根据采集到的移动终端所处小区的标识号来确定移动终端用户的位置。这种定位技术在小区密集的地区易
于实现，但定位误差较大。1.3
室内定位采用的信号
随着无线通信技术的发展，定位系统中使用的信
号越来越丰富，
通常包括射频（radio frequency ，RF ）、红外线、超声波和光学信号等，其中RF 可分为无线局域网络（wireless local area network ，WLAN ）、无线射频识别（radio frequency identification ，RFID ）、蓝牙等。定位系统需要根据覆盖范围、精度、费用、功耗等因素选择合适的信号媒介。
基于RF 和红外线的商业级定位产品价格低廉，技术相对成熟，但是它们定位精度较低。基于超声波和光学的定位系统要求满足视线关系（line of sight ，LOS ），即2个节点间没有障碍物间隔。因为室内环境复杂，墙壁和物品常阻碍信号的传播，所以室内环境多不能满足视线关系。
近年来，作为WLAN 技术的一种，Wi-Fi （wire-less fidelity ）得到了迅猛的发展。Wi-Fi 具有覆盖范围大、
无需布线、传输速率快和发射功率小的技术优势。目前的笔记本电脑、PDA 、智能手机等终端除
了支持3G 通信，
也大都支持Wi-Fi 技术，而且大型室内场所内的Wi-Fi 网络正在逐步部署。综合利用3G 基站和Wi-Fi 信号进行室内定位，可以弥补GPS
在建筑群密集或者室内应用的限制，扩大位置服务的应用行业和范围、降低部署成本、提高设备利用
率，具有重要的社会意义［4］
。1.4
典型室内定位系统分析
在大型购物中心人流量巨大的复杂室内环境中，高质量的基于位置的服务越来越受到用户重视。基于这种不断增长的用户需求，各大研究机构纷纷对室内定位技术进行了研究和开发。如由Microsoft 研究小组基于IEEE 802.11无线局域网建立的RADAR 系统［8］，由Olivetti 实验室基于红外线开发的附近定位
系统Active Badgel ［9］
，由AT＆T 实验室开发的Active Bat 超声波定位系统［10］，密歇根州立大学和香港科技大学合作开发的基于RFID 的室内定位系统LAND-MARC ［11］，Microsoft 视觉技术研究小组利用机器视觉
开发的定位系统EasyLiving ［12］
等。
然而，国内外的室内定位技术仍处于发展阶段，它们大多需要用户携带相关辅助设备，或者无法在物理设备失效或拓扑结构变化的情况下保证系统的健
壮性，而且室内定位系统的响应时间一般在10s 以上［13］，不能很好地满足位置服务性能需求。
通过以上分析，本文考虑有效利用室内环境中的Wi-Fi 和基站信号强度［14］，使用智能手机作为定位客户端，在不增加成本的基础上提高定位精度。
在信号定位失效时，进行Wi-Fi 和基站信号的有效切换，
以便持续稳定地提供和更新用户位置。2室内定位方法与系统设计
随着国内外大城市的Wi-Fi 热点部署不断增加，利用Wi-Fi 信号进行室内定位变得更具有可操作性。因而在定位信号的选择中，可采用Wi-Fi 信号强度作为位置测量的基础。在没有部署Wi-Fi 的地下室、
车库等区域，根据基站的信号强度进行定位。同时，
综合利用移动基站和Wi-Fi 信号，实现室内外定位方法的平滑切换。2.1
室内定位方法
结合各种室内定位信号测量技术和位置估计
技术可以发现，
Wi-Fi 被用于RSS 和指纹定位技术，可以利用后者的指纹数据库解决RSS 定位需要预
先建立位置和信号强度之间映射关系的问题［5］
。
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同时，利用三角定位对指纹定位算法确定的网格位置进行修正可以有效提高定位精度。因此，在室内定位系统中使用指纹定位和三角定位的混合算法［15］，可以实现优势互补，达到比较好的定位效果。
基于Wi-Fi 和基站信号的混合室内定位系统需做如下处理：
1）开发智能终端信号采集程序，完成信号采集和发送定位请求的功能。
2）将待定位空间进行网格划分（如1m ?1m ），
使用智能终端采集每个网格的Wi-Fi 信号和基站信号。
3）将采集的Wi-Fi 和基站信号经过格式化处理
后放入数据库中存储，建立指纹数据库。
4）依据现有的三角定位和指纹定位算法完成
服务器端的开发，
提供相应接口能够对智能终端发来的定位请求进行处理。
5）接收到的请求若不包含AP 信息，则转入步骤8）；若相反则判断其包含AP 数量和信号强度，如
果AP 数量大于等于3，
转入步骤6）；AP 数量小于3，转入步骤7）。
6）采用用户接收到的信号最强的3个AP 的位
置，若其值均大于阈值A ，采用文献［5］提到的三角
定位算法模型，
计算终端的相对位置并返回给客户端，若小于A 则转入步骤7）。
7）采用文献［6］提到的指纹定位算法，利用欧氏距离算法查找根据接收到的AP 信号强度最接近的网格，确定其相对位置并返回给客户端。
8）根据接收到的基站小区ID 号，在数据库中查找所对应的基站位置，将其位置信息返回给客户端。
9）客户端将接收到的位置信息在用户界面以地图的形式显示并据此为用户提供各种服务。2.2
室内定位系统的体系结构
依据上文提出的定位方法和相关数据分析，从功能实现角度，可以将室内定位系统分为客户端、服务器、数据库3个模块。具体功能模块如图1所示。其中的客户端模块，包括服务请求模块，如定
位请求，
导航请求等；用户显示模块为用户提供定位可视化界面。服务器模块中，服务请求解析模块用来解析客户端发送的数据，解析后的数据由服务请求处理模块进行处理查询，最终通过返回模块的接口返回给客户端。数据库模块中，数据导入模块负责导入采集到的信号数据；数据管理模块在定位时实现查询功能，当AP 或基站设备和信号发生变化时，负责对数据库中的信号指纹数据进行增加或
者删除操作；最后，
数据返回模块将得到的定位数据封装为JSON （java script object notation ）格式，返回给客户端接口。
图1系统功能模块图
从软件架构的角度来看，室内定位系统由表示层、
业务逻辑层和数据层构成，形成了3层分布式体系结构，如图2所示。其中，数据层实现对于空间数据和用户数据的存储管理，业务逻辑层负责处理用
户请求、
定位计算，以及返回定位结果等服务内容并实现对数据层的管理，二者共同支持客户机在表示层显示用户所提交的服务内容。
图2系统体系结构图
3实验仿真
依据基于Wi-
Fi 和基站信号强度的定位技术，本文以重庆市某商场的室内定位系统为例进行了
仿真，并且对实验结果进行了分析。该系统可搜索室内楼梯、电梯、商铺优惠券等信息，也可实现位置导航服务，界面如图3所示。
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图3室内位置服务原型系统界面
3.1实验环境
室内定位系统综合运用了数据库技术，无线通信技术和J2EE 技术来实现。系统的实验选取了具备相应处理能力的软硬件平台。主要开发软件环境包括：
1）Eclipse 3.5+Android SDK 2.2作为实验数据采集程序和定位精度测试程序的开发环境；
2）Myeclipse8.5+tomcat6.0作为定位服务器的开发及部署环境；
3）Oracle10g 作为数据库存储平台。
服务器端硬件配置为DualCore Intel Pentium E5200/320G /1G Mem /100M VLAN ，客户端硬件配置为DualCore Intel T6570/320G /1G Mem /100M VLAN 。
首先，利用Android 或iPhone 智能终端采集Wi-Fi 和基站信号，并以CSV （comma separated values ）格式存储在存储卡中；然后，在初始化阶段将采集
的所有Wi-Fi /基站数据导入指纹数据库；最后，在
用户使用时，根据接收到的AP 变化情况，实时对数据库进行更新。3.2
数据集
对某面积为7044m 2
大型地下商场进行信号采
集，得到22300条Wi-Fi 和基站信号强度值，均被存
入指纹数据库中，作为定位算法参照和计算的依据。
3.3评价标准
为了满足室内定位系统的现实需求，用以下3
个标准来评价定位方法：
1）定位精度是否能满足用户确定室内位置的需求；
2）系统反应时间是否能满足用户的要求；
3）多用户访问时服务器是否能满足全天候服务的要求。3.4
实验结果
实验1：定位精度测试。定位精度测试基于本文提供的数据集在不同的时间段，
使用智能终端进行了相关测试：据人流量多少情况分别进行2类测试，每类都进行10次并取平均值。实验的最小误差（MIN ），平均误差（AVG ）和最大误差（MAX ）如表1所示。
表1
定位误差
误差类型人流量大时的定位误差/m
人流量小时的定位误差/m
MIN 14AVG 109.59MAX
16.7
14.86
由表1可知，该系统定位精度的最小误差为
1 4m ，平均误差为9 10m ，对于其他Wi-Fi 定位系统精度
［11，16-17］
（大多在7 30m ）有了一定的提高。实验2：系统响应时间测试。
系统响应时间测试是在客户端模拟的大数据量和高并发的数据请求，访问部署在Myeclipse8.5平台上的定位服务器，测试服务器的数据处理能力，以确定该系统的系统响应时间是否能满足用户
访问的要求。响应时间如表2所示。可以发现，
在大数量用户访问情况下，服务器的反应时间控制在2s 左右，比其他的定位技术（大多在10s 以上）有很大提高。
表2
不同终端用户数同时访问时的系统响应时间
终端用户数
响应时间/ms
104001001000500
2100
实验3：系统稳定性测试。
系统稳定性测试是指在不同数量的用户访问中，通过分析服务器的CPU 使用率来判断系统能否持续提供服务。在无其他非系统进程情况下，进行48小时测试，实验结果如表3所示。
表3
服务器稳定性测试结果
用户数CPU 平均使用率/%
10151004015058500
85
由表3可知，该系统可以长时间满足大量用户访问，满足了系统的设计要求。
4结束语
随着智能终端、移动互联网应用的迅速普及，
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定位导航、商务推广等基于用户室内位置的个性化服务需求将保持高速增长。室内定位技术在LBS、物联网等领域具有重要的工程应用价值。
本文针对室内定位技术及位置服务需求，分析了基于Wi-Fi和基站信号强度的混合定位算法，设计了室内定位系统体系结构，并对其进行了研究和仿真实验。实验结果表明，其定位精度和系统响应时间等性能都有较大提高。
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作者简介：
夏英(1972-)，女，重庆人，教授，主要研究方向为时空数据挖掘。
基金项目：重庆市自然科学基金(CSTC2010BB2416);韩国中小企业厅国际合作项目(000427880110)。
Design and implementation of indoor positioning system based
on the signal strength of Wi-Fi and base station
XIA Ying，WAN Jianbin，LIU Sutong，LIU Zhaohong
（Research Center of Spatial Information System，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing400065，P．R．China）
Abstract：With the drive of technological progress and service model innovation，location services play more and more im-portant role in some emerging field such as mobile Internet，Internet of things and so on．With the development of urban construction and the change of people's working and living patterns，the demand of indoor location services keep growing．Effective indoor positioning is the basis of indoor location service．Based on the analysis of existing indoor positioning tech-nology and application system，the indoor positioning system architecture based on the signal strength of Wi-Fi and base sta-tion is proposed in this paper，and it realizes the timely and stable indoor positioning and location-based services．
Key words：LBS，Wi-Fi，indoor position，positioning algorithm
(责任编辑迟蕾)
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