基于AP筛选的节能WiFi指纹定位算法.pdf
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1、Vol.42,No.3Journal of Inner Mongolia University of Science and Technology第42 卷第3期September,20232023年9 月内蒙古科技大学学报基于AP筛选的节能WiFi 指纹定位算法周琴琴,杨彦侃(内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010)摘要:针对智能手机WiFi室内定位普遍存在计算复杂度高、能量消耗大、实时性差等问题,提出了一种基于AP筛选的节能WiFi指纹定位算法.根据AP接收信号强度值与物理距离的非线性关系,利用AP信号路径损耗模型公式一阶求导来获得AP接收信号强度梯度,只筛选梯度较高数量合适的
2、AP参与定位,从而确保定位精度不显著降低的情况下,降低计算复杂度,从而实现WiFi指纹定位的节能实验结果表明:所提出的方法较传统WiFi指纹定位方法定位精度高9.6%,能耗低2 2.2%,验证了所提出的节能方法在不影响定位精度的前提下降低了能耗,获得了较好的节能效果.关键词:AP筛选;指纹定位;能耗中图分类号:TP301.6文献标识码:A文章编号:2 0 9 5-2 2 9 5(2 0 2 3)0 3-0 2 53-0 6D0I:10.16559/ki.2095-2295.2023.03.010Energy efficient WiFi fingerprint localizationalgo
3、rithm based on AP selectionZHOU Qinqin,YANGYankai(Information Engineering School,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014010,China)Abstract:Due to the large computational complexity,high energy consumption and poor real-time performance of indoor localization ofsmartphone based
4、 on WiFi,we proposed an energy efficient WiFi fingerprint localization algorithm based on AP selection.According tothe nonlinear relationship between the received signal strength(rssi)of APs and the physical distance,the rssi gradient was obtainedby the first-order derivative of the path loss model
5、formula.We selected appropriate APs with high gradient to involve in the localizationprocess.As a result,the computational complexity and the energy consumption can be reduced without seriously damaging the positio-ning accuracy.Experimental results show that the positioning accuracy of the proposed
6、 method is 9.6%higher than that of the tradi-tional WiFi fingerprint positioning method,while the energy consumption is 22.2%lower.These results verify that the proposed meth-od can reduce the energy consumption without affecting the positioning accuracy.Key words:the AP selection;fingerprint positi
7、oning;the energy consumption随着无线通信技术的发展和普及,无线局域网在办公楼、车站等公共区域已经实现了广泛的覆盖.基于WiFi的室内定位技术应运而生,并得到广泛的关注1,人们对精确的定位服务的要求也逐渐提高2 通过WiFi网络进行定位,避免了额外的部署成本,且现有AP几乎可以和所有移动通信设备进行匹配和数据传输,定位过程无需配备专用的信号接收设备基于以上优点,WiFi的室内定位技术*作者简介:周琴琴(19 9 7),女,内蒙古科技大学硕士研究生,研究方向为WiFi室内定位。通信作者:e-mail:12 9 0 9 39 6 45 q q.c o m收稿日期:2 0
8、2 2-0 4-2 12542023年9 月内蒙古科技大学学报第42 卷第3期已经成为应用最为广泛的室内定位技术。在现代科技的推动下,移动终端设备已经成为潮流,它拥有丰富且强大的功能,成为了人们生活中不可或缺的重要工具因此,面向智能手机的WiFi定位技术必将成为时代潮流智能手机通常采用锂电池供电,电池容量通常很小,在保持相同工作时间与工作任务的前提下,更大的能量消耗意味着需要更高的电源供应3 对于当前的WiFi室内定位技术来说,定位过程需要进行频繁的WiFi扫描和数据计算,这将迅速消耗电池电量,影响智能手机基于位置服务应用的推广和普及在这种情况下,降低WiFi室内定位系统的能耗是延长智能手机使
9、用的有效办法.为解决这一问题,研究人员通过降低WiFi扫描频率来减少智能手机电量的消耗典型的方法包括使用运动或其他传感器来控制WiFi扫描频率4.虽然减少WiFi扫描频率可以降低系统能耗,但控制WiFi扫描需要修改手机系统固件,对于通用智能手机来说不具有普适性另外,室内环境中的智能手机可能在单个位置检测到多个AP,使用尽量多的AP可以提高定位精度,但是如果将扫描到的所有AP全部参与定位,将会增加智能手机的计算负担,导致较差的可扩展性,降低智能手机的续航能力。因此,AP的数量关系着在线阶段的定位效率和定位软件的计算量,所以选择合适的AP至关重要.针对上述问题,提出了一种基于AP筛选的节能WiFi
10、位置指纹定位算法,通过无线信号路径损耗模型计算AP接收信号强度的梯度,将接收信号强度的梯度从大到小排列,挑选出梯度较大AP参与定位过程的计算,从而降低定位计算量实验结果表明,基于AP筛选的节能WiFi指纹定位算法能够在保证定位精度的条件下降低能耗.1相关工作1.1现有的AP筛选策略研究发现,在线阶段AP数量会影响定位算法精度5 智能手机通过扫描所有信道,以保持通信质量室内环境中的智能手机可能在单个位置检测到数十个AP,如果能够减少AP的数量,我们就可以减少用于定位计算的能量因此在保证定位精度不降低的前提下,筛选部分AP进行定位不仅符合定位需求,而且大大降低了智能手机定位的计算量,减少了算法负荷
11、,进而降低智能手机能耗:目前的AP筛选算法包括最大均值算法、信息熵增益算法、互信息算法、综合AP选择策略、联合AP选择法等其中,YOUSSEF等人提出的最大均值算法6 将来自各个AP的rssi值取平均并从小到大进行排列,然后选择m个rssi均值最大的AP;改进的最大均值算法7 先选取均值最高的前P个AP,然后选取方差最小的前q个AP,将p和q取交集得到最终选择的AP;CHEN等人提出信息熵增益算法8 从AP对各个位置信息的贡献度来选择AP.ZOU等人提出的互信息算法9 主要是计算每对可用AP之间的互信息;冷泽富等人利用标准差、皮尔逊相关系数和信息摘提出了一种综合离线选择和在线选择的AP选择策略
12、10 ;张帅等人提出来的综合AP选择策略1 通过互信息方法,对已经选定的AP进行相关性分析。互信息越小,AP之间相关性越小,AP之间相互影响越小;邓志安等人提出的联合AP选择法【12 利用AP信号之间的相关性进行AP特征选择;沈阳提出的稳定AP优先算法13 选取波动幅度最小的Aps作为采样对象,同时考虑AP在整个数据样本中出现的频率;LI等14 人提出一种基于方差阅值的AP选择策略,通过AP的位置辨别能力来筛选AP.然而,现有AP选择策略大多数基于离线指纹库数据分析计算来选择AP.事实上AP接收信号强度存在时变性,离线指纹库并不能完全反映AP的位置辨别能力只有张帅等人提出的综合AP选择策略中假
13、设AP信号强度服从正态分布和参考点位置服从均匀分布,从而计算在线AP的互信息来进行AP筛选.然而事实上AP信号强度在实际环境中并不服从正态分布同时由于AP采样延迟和WiFi扫描高能耗特征,无法通过多次采样来计算AP的均值和方差因此,提出基于在线AP梯度的AP筛选策略来选择在线扫描到的AP.2WiFi位置指纹定位算法WiFi定位算法分为2 个阶段:1)离线阶段:采集各个参考点上不同AP的rssi值,建立和位置坐标映射的指纹数据库;2)在线阶段:将在线扫描到的rssi值与指纹数据库中的值进行匹配,计算出待定位点的位置坐标.2.1离线阶段在离线采集阶段,将定位环境对应成2 D平面。首先,根据应用场景
14、的空间布局选择合适的位置参考点;接着采集各参考点上不同AP的rssi值,并将255周琴琴,等AP筛选的节能WiFi指纹定位算法rssi值与相对应的各个AP的名称、mac地址、位置坐标都关联记录在指纹数据库中,用于在线定位.因rssi具有不稳定性15】,采取在每个参考点上多次测量rssi值并取平均的方法获得参考点rssi值.位置指纹库中的数据表中所包含的字段如表1所示:表1数据表字段信息列名数据类型说明x_axisdouble参考点位置x坐标y_axisdouble参考点位置坐标ssidvarcharAP名称macvarcharAP的MAC地址参考点的某个APrssiint对应的rssi值2.2
15、在线阶段在线阶段,待定位点收到来自不同AP的实时rssi值,然后将rssi值与存储在数据库中的指纹进行比较,以计算待定位点的坐标获取用户位置的一般算法为k近邻算法16 .其中WKNN算法经常被用来计算定位结果。该算法通过计算实时rssi值与数据库中存储的指纹之间的欧式距离,找到k个最近的RPs来计算待定位点的位置假设实时rssi值表示为(rssi,rss,ss,rss,rss,),其中n为实时检测到的APs的数量,为实时测量的rssi值.参考点处的rssi值表示为(rssi1,ss2,rsSgssgssa),其中t为在参考点处检测到的APs的数量,rss;为AP,在第i个参考点处的rssi值则
16、待定位点到指纹库中第i个参考点的信号强度欧氏距离17 】为:d.=/Z,.(rs,-rs).(1)式中:N为实时检测到的APs与存储在指纹数据库中的APs的交集.WKNN算法计算待定点与每个位置指纹之间的欧式距离后,将这些欧式距离按升序排序,并选取k个欧氏距离较小的参考点,计算用户的位置,公式如下:W-(2)(x,y)=wx(x;,y:).(3)i=1式中:w;为参考点i的加权系数,(x;,y)为第i个参考点的坐标,(x,y)为用户的最终位置。3基于AP筛选的节能WiFi指纹定位算法很多研究表明,在室内环境中,WiFi信号接收强度值随物理距离d的增加呈对数方式减小,接收信号强度rssi与物理距
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