融合WIFI與蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位的切換方法研究

1、 融合WIFI與蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位的切換方法研究 李佳Summary在移動(dòng)通信系統(tǒng)中，基于位置的服務(wù)越來(lái)越受到人們的歡迎，也得到了許多研究者的關(guān)注。利用衛(wèi)星（GPS等）、蜂窩網(wǎng)、WIFI、藍(lán)牙等技術(shù)的定位方法。有的已經(jīng)相當(dāng)成熟，但都有其主要應(yīng)用的具體環(huán)境。衛(wèi)星與蜂窩網(wǎng)定位在室外空曠地帶具有精度高、速度快的優(yōu)點(diǎn)，而在室內(nèi)或復(fù)雜環(huán)境中則幾乎不能正常工作。隨著近幾年無(wú)線局域網(wǎng)的發(fā)展，研究人員也對(duì)室內(nèi)定位技術(shù)開(kāi)展了廣泛的研究，并已逐漸成熟。因此，當(dāng)前需要一種自適應(yīng)的切換方法，來(lái)實(shí)現(xiàn)定位技術(shù)間的平滑切換。論文首先介紹了幾種常見(jiàn)室內(nèi)外定位技術(shù)的基本概念，在此基礎(chǔ)上提出了一種自適應(yīng)的定位技術(shù)切換方式，擴(kuò)大了定位系

2、統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境。【Keys】指紋定位 仿真 自適應(yīng)切換1 引言一個(gè)理想的定位系統(tǒng)應(yīng)該首先具備精確追蹤任何地點(diǎn)目標(biāo)的位置能力；其次應(yīng)該盡可能地使用已有的無(wú)線基礎(chǔ)設(shè)施，提高系統(tǒng)的定位覆蓋率。基于所述，無(wú)縫定位的概念被提出，使基于位置服務(wù)不再受到地域限制，使位置服務(wù)在真正意義上實(shí)現(xiàn)全覆蓋。無(wú)線電信號(hào)實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航的基本原理有如下幾種：到達(dá)時(shí)間、到達(dá)時(shí)間差、到達(dá)角交匯定位和指紋定位技術(shù)（FingerPrint）。位置指紋定位通過(guò)在目標(biāo)地區(qū)設(shè)置的各個(gè)采樣點(diǎn)也就是所謂的指紋位置處的接收信本文來(lái)自于WWW.zz-news.cOM號(hào)強(qiáng)度來(lái)創(chuàng)建一張“地圖”用于定位。文獻(xiàn)4指出位置指紋定位技術(shù)在非視距傳播環(huán)境下的表現(xiàn)

3、非常好，非常適合在非視距環(huán)境下進(jìn)行準(zhǔn)確定位。另外，由于定位算法本身不需要額外的硬件支持，只需要接收設(shè)備能夠反饋接收信號(hào)強(qiáng)度等信息，所以位置指紋定位技術(shù)的成本較低，值得發(fā)展和推廣。目前，室外定位技術(shù)已經(jīng)很成熟，且各方定位性能也已達(dá)到令人滿意的程度，如：GPS在室外空曠地帶定位精度較高且實(shí)時(shí)性較強(qiáng)，而自E-911定位需求頒布以來(lái)，蜂窩網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線定位技術(shù)得到廣泛的研究和發(fā)展；基于無(wú)線局域網(wǎng)的定位技術(shù)研究隨著無(wú)線局域網(wǎng)的快速發(fā)展而急速升溫，現(xiàn)有的無(wú)線局域網(wǎng)定位系統(tǒng)也日漸成熟。為了實(shí)現(xiàn)無(wú)縫定位，可以根據(jù)混合定位范例提出一個(gè)混合定位方案。在用戶移動(dòng)過(guò)程中，該方案可以在移動(dòng)設(shè)備上所支持的多種定位技術(shù)中實(shí)現(xiàn)動(dòng)

4、態(tài)選擇與定位技術(shù)間的平滑切換。2 指紋定位算法原理確定型算法中的最近鄰算法、K最近鄰算法、加權(quán)K近鄰算法可以統(tǒng)稱(chēng)為數(shù)據(jù)相關(guān)算法DCM，下面對(duì)這幾種算法進(jìn)行剖析：2.1 最近鄰法（NN）最近鄰法是最基本的指紋定位算法，該方法首先按下式（1-1）計(jì)算測(cè)量所得的接收信號(hào)強(qiáng)度矢量與數(shù)據(jù)庫(kù)中各矢量之間的距離Li，然后選取最小距離對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)矢量，以其所代表的位置坐標(biāo)作為結(jié)果輸出。式中，和分別是定位點(diǎn)和指紋點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度矢量，n為AP個(gè)數(shù)。2.2 K近鄰法（KNN）與NN算法不同的是，它是找到與定位測(cè)量所得矢量最近鄰的K（K2）個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)矢量，再以這些矢量代表的位置坐標(biāo)的平均值作為待定位終端的位置輸出：式中：

5、是第i個(gè)被選取的指紋信息所對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)，為定位結(jié)果坐標(biāo)。2.3 K加權(quán)近鄰法（WKNN）與K近鄰法的不同之處在于選取了K（K2）個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)矢量后，給每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)矢量對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)乘上了一個(gè)加權(quán)系數(shù)。加權(quán)的方法有很多，本文研究的指紋定位采用下式進(jìn)行位置估計(jì)。是定位點(diǎn)和指紋點(diǎn)之間的信號(hào)強(qiáng)度歐式距離。3 一種改進(jìn)的自適應(yīng)模式切換策略在重疊區(qū)域（在過(guò)渡區(qū)域可以同時(shí)接收到GPS和Wi-Fi信號(hào)）采用一種切換機(jī)制。切換機(jī)制是一種基于計(jì)數(shù)以及閾值機(jī)制方法，稱(chēng)為alpha-count機(jī)制，且該機(jī)制依賴(lài)于一個(gè)簡(jiǎn)單的濾波函數(shù)，具有最好的計(jì)算復(fù)雜性，其定義如下：在上式中，L為一個(gè)離散時(shí)間變量；為記錄RSSI測(cè)量值比Srssi

6、大的次數(shù)，如果的值超過(guò)一個(gè)特定的閾值，則定位切換器被觸發(fā)；為連續(xù)不斷比閾值Srssi要大的讀取值中的最小值；D為每個(gè)將至閾值Srssi以下的的減少率。本文來(lái)自于WWw.zz-news.Com和D取值的確定取決于系統(tǒng)所需要的精度和準(zhǔn)確性。閾值值越大，則該定位系統(tǒng)的定位技術(shù)切換性能的可靠性越高，但另一方面，這也增加了切換所需要的時(shí)間，也減少了精度。減少率D的值越大，誤報(bào)的權(quán)重越大。此外，和D取值的選取也依賴(lài)于每秒測(cè)量RSSI的次數(shù)n和用戶移動(dòng)的速度s。如果n值高，s值低，那么在計(jì)算時(shí)，可以選取一個(gè)高的值和一個(gè)低的D值。3.1 自適應(yīng)切換策略的仿真分析如圖 1所示，將定位區(qū)域劃分為三個(gè)區(qū)域：A區(qū)域、

7、B區(qū)域和AB交互區(qū)域。設(shè)定A區(qū)域使用一種定位技術(shù)；B區(qū)域使用另外一種定位技術(shù)；在C區(qū)域融合兩種定位技術(shù)同時(shí)進(jìn)行定位，且在該區(qū)域?qū)崿F(xiàn)定位技術(shù)的切換。（1）仿真場(chǎng)景一：如圖2所示，設(shè)用戶沿路線1從室外運(yùn)動(dòng)到室內(nèi)。移動(dòng)設(shè)備現(xiàn)采用蜂窩定位技術(shù)，從圖4可以看出，隨著移動(dòng)設(shè)備的運(yùn)動(dòng)，接收到的蜂窩信號(hào)強(qiáng)度（藍(lán)色）越來(lái)越弱，而接收到的WiFi信號(hào)強(qiáng)度（黑色）越來(lái)越強(qiáng)。設(shè)室外邊界局域所接收到的蜂窩信號(hào)強(qiáng)度值為邊界閾值Tb=-50（紅色），當(dāng)接收到的蜂窩信號(hào)強(qiáng)度值小于該邊界閾值Tb時(shí)，計(jì)數(shù)觸發(fā)。設(shè)計(jì)數(shù)閾值Tc=-47（綠色），當(dāng)接收到的WiFi信號(hào)強(qiáng)度大于計(jì)數(shù)閾值時(shí)，計(jì)數(shù)函數(shù)開(kāi)始計(jì)數(shù)。如圖 3所示，設(shè)切換閾值Ts

8、=20，在進(jìn)入室內(nèi)2.8m左右，定位技術(shù)切換觸發(fā)，使用WiFi定位技術(shù)。（2）仿真場(chǎng)景二：如圖2所示，設(shè)用戶沿路線2從室內(nèi)運(yùn)動(dòng)到室外。移動(dòng)設(shè)備現(xiàn)采用WiFi定位技術(shù)，從圖4可以看出，隨著移動(dòng)設(shè)備的運(yùn)動(dòng)，接收到的蜂窩信號(hào)強(qiáng)度（藍(lán)色）越來(lái)越強(qiáng)，而接收到的WiFi信號(hào)強(qiáng)度（黑色）越來(lái)越弱。設(shè)室內(nèi)邊界局域所接收到的WiFi信號(hào)強(qiáng)度值為邊界閾值Tb=-47（紅色），當(dāng)接收到的WiFi信號(hào)強(qiáng)度值小于該邊界閾值Tb時(shí)，計(jì)數(shù)觸發(fā)。設(shè)計(jì)數(shù)閾值Tc=-47（綠色），當(dāng)接收到的蜂窩信號(hào)強(qiáng)度大于計(jì)數(shù)閾值時(shí)，計(jì)數(shù)函數(shù)開(kāi)始計(jì)數(shù)。如圖4所示，設(shè)切換閾值Ts=20，從室內(nèi)出來(lái)1.8m左右，定位技術(shù)切換觸發(fā)，使用蜂窩定位技術(shù)。

9、endprint（3）仿真場(chǎng)景三：如圖2所示，設(shè)用戶沿路線3運(yùn)動(dòng)在室外運(yùn)動(dòng)（由起點(diǎn)移動(dòng)靠近室內(nèi)入口，當(dāng)靠近入口后又背離入口移動(dòng)）。移動(dòng)設(shè)備現(xiàn)采用蜂窩定位技術(shù)，從圖5可以看出，隨著移動(dòng)設(shè)備的運(yùn)動(dòng)，接收到的蜂窩信號(hào)強(qiáng)度（藍(lán)色）由強(qiáng)變?nèi)踉僮儚?qiáng)，而接收到的WiFi信號(hào)強(qiáng)度（黑色） 由弱變強(qiáng)再變?nèi)酢ＴO(shè)室外邊界局域所接收到的蜂窩信號(hào)強(qiáng)度值為邊界閾值Tb=-47（紅色），當(dāng)接收到的蜂窩信號(hào)強(qiáng)度值小于該邊界閾值Tb時(shí)，計(jì)數(shù)觸發(fā)。設(shè)計(jì)數(shù)閾值Tc=-47（綠色），當(dāng)接收到的WiFi信號(hào)強(qiáng)度大于計(jì)數(shù)閾值時(shí)，計(jì)數(shù)函數(shù)開(kāi)始計(jì)數(shù)。如圖5所示，設(shè)切換閾值Ts=40，計(jì)數(shù)函數(shù)最大值小于切換閾值Ts，則定位為技術(shù)不切換。4 結(jié)

10、論與展望本文主要介紹了多種定位技術(shù)的工作原理，提出了一種自適應(yīng)切換策略，通過(guò)一種alpha-count函數(shù)來(lái)動(dòng)態(tài)決定切換的時(shí)間與信號(hào)閾值，避免處于邊界區(qū)域中的頻繁切換的情況，自適應(yīng)切換方式在定位的靈活性上有所提高，但同樣會(huì)小幅度延長(zhǎng)定位等待時(shí)間。因此，在蜂窩網(wǎng)/衛(wèi)星定位和室內(nèi)定位的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)更加靈活切換方法，將是未來(lái)研究的熱點(diǎn)。Reference1Di Flora C，F(xiàn)icco M，Russo S （2006） An architecture for providing Java applications with indoor and outdoor htbrid location sen

11、sing.In：Proceedings of the IEEE international workshop on software technology for future embedded and ubiquitous systems， IEEE，pp 37-42.2Di Martino B，F(xiàn)icco M，Aversa R，Venticinque S （2010） A positioning service for pervasive objects in dynamic environments.In：Proceedings of the IEEE 5th international

12、 symposium on wireless pervasive computing，IEEE，pp 244-249.3SheadiDayekh，Sofi eneAffes，NahiKandil， and Chahe Nerguizian，Cooperative Localization in Mines Using Fingerprinting and Neural Networks，IEEE Communications Society subject matter experts for publication in the WCNC 2010 proceedings.4Marc，Ciurana，Adell，Jesus，Pablo， Gonzalez.Smart ind