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室内定位系统模型设计与实现论文
基于能效的WLAN室内定位系统模型的设计目的，一方面是为了降低位置指纹数据库规模，另一方面为了减少服务器与客户端的数据传输量，同时减少相关的计算量。为了实现这个定位系统，笔者提出了AP预处理算法、聚类算法以及精定位AP选择算法。该文主要是分析如何设计基于能效的WLAN室内定位系统模型，以及如何实现这个系统的应用目的。
关键词:WLAN，室内，定位系统，模型设计
1、前言
由于无线局域网的迅速发展，基于WLAN的室内定位技术也越来越受到相关研究人员的关注。WLAN主要是通过检测无线接入点发射的信号强度判断用户的位置，而根据信号强度来进行定位的系统主要分为两种，其中一种基于传播模型的室内定位系统，另外一种是基于位置指纹算法的室内定位系统，在这两种室内定位系统中，前一种的限制条件比较多，后一种的优势比较突出。但是基于位置指纹算法的室内定位系统的实现需要解决数据库构造、离线采样数据预处理、定位AP的选择以及终端设备位置的估计，因此本文主要是针对这个问题，分析如何设计基于能效的WLAN室内定位系统模型，并加以实现。
2、关于基于能效的WLAN室内定位系统模型设计分析
2.1定位系统模型整体设计
以往定位系统的能耗比较大，而能耗主要发生在两个点，其中一个点是服务器与客户端的数据交互，另外一个点是在位置估计中的计算。为了使定位系统能耗降低，就必须缩减数据库规模，减少服务器与客户端的信息传输量，同时还要在位置估计的计算过程中选用比较简单的计算方法。基于能效的WLAN室内定位系统模型主要包括两个阶段，一个是离线阶段，包括指纹采集、AP选择、数据库预处理以及聚类等四部分;另一个是在线阶段，包括测量值预处理、大概定位、AP选择以及精确定位等四部分。
2.2定位系统模型设计特征
首先关于虚拟AP预处理算法，这个虚拟AP有一定的优势，但也有不足的地方，它的优势在于可以虚拟出多个BSSID的AP，但是在定位方面提供的数据不够简洁。针对这个问题，笔者提出了VAP预处理方法，优化以往的虚拟AP预处理算法;其次关于非断续RSSI的仿射传播聚类算法，在以往的定位算法中，只能在面积比较小的室内进行定位，然后把定位的地方分为多个AP才能测量到。对于面积比较大的地方，根本就不能使AP全部覆盖，针对这个问题，笔者采用非断续RSSI的仿射传播聚类算法来代替;再次关于均值平滑滤波，在实施定位的过程中，容易外在环境的影响，从而使RSSI出现较大的波动，为了解决这个问题，笔者选择使用均值平滑滤波器;最后关于AP的选择，通常情况下，在离线和在线的阶段可以检测到接入点的改变情况，需把在线AP选择分成两步，比较麻烦，因此笔者采用基于RSSI空间区分度的AP选择来解决这个问题。
3、关于基于能效的WLAN室内定位系统模型实现分析
3.1离线阶段
首先，关于指纹的采集，笔者把定位区内AP的安装位置和配置信息假设为未知，但是两者都可以通过某种方式把网络数据传播出去，同时离线的阶段配有无线适配器的移动终端，然后在每个位置可知的参考点，扫描AP的BSSID和BSSID，并获取BSSID和BSSID;其次，关于离线AP选择，一般情况下，终端设备每次进行扫描的时候，都能够测量到几十个AP，但是不同的AP对定位产生的结果不一样，因此最好不要保留全部的AP。在离线阶段，AP选择的目的有两个，一个是缩减数据库的规模，另一个是减少服务器和客户端的信息传输量。为了达到这两个目的，应选择保留信号强度相对比较大的AP，因此信号强度比较大的AP在离线阶段不容易发生断续以及空间区分度大的情况;再次，关于数据库预处理。在实际定位中，由于外在环境因素的影响，RSSI波动比较大，为了解决这个问题笔者采用均值平滑滤波器进行定位。一般情况下，接受信号强度非常弱的时候，一些AP的测量值不够平稳，容易出现断续现象，而平滑滤波器可以补充这些丢失的测量值;最后，关于仿射传播聚类。如果RSSI比较小的情况下，就会容易出现断续现象，而基于非断续RSSI的仿射传播聚类可以避免这个问题的发生，在对这种仿射传播进行计算的时候，选择的每个AP一定要保证RSSI测量值足够大，把其他的忽略掉。
3.2在线阶段
首先，关于类匹配的大概定位。在实际定位过程中，需要终端设备先从下载聚类中心的测量值集合，然后进一步计算在线阶段的测量值，同时还要计算各个聚类中心的相似度，从而确定它属于那种聚类。如果用户没有处在聚类的中心时，并且只选择相似度最高的其中一个聚类，通常都会导致类匹配不成功。所以进行大概定位的时候，需要保留相似度比较高的几个聚类，而不是只是一个聚类。同时在这个基础上进行精确的定位[2];其次，关于在线AP选择。在定位面积比较大的时候，各个参考点并不能检测到所有的L个AP，这样的话就容易导致在线和离线RSSI向量间的距离太大，在进行精确定位时容易出现较大的误差，因此当参考点数量达到一定的比例时，可以把对应的AP去掉;最后，关于精定位的计算方法。在进行精定位的时候，如果计算方法过于复杂的话，将会耗费更多的时间，为了实现降低耗能的目的，可以采取加权K近邻算法，这个计算方法相对来说比较简洁。
4、结束语
在基于能效的WLAN室内定位系统模型设计中，主要涉及到两个部分，其中一个是离线阶段，另一个是在线阶段，离线阶段由四部分组成，分别是指纹采集、AP选择、数据库预处理以及聚类，在线阶段同样也是由四部分组成，包括指纹采集、AP选择、数据库预处理以及聚类。为了实现这个室内定位系统模型的应用目的，本文对离线阶段和在线阶段的各个组成部分有可能出现的问题，提出了相应的对策。随着无线局域网的迅速发展，相信基于能效的WLAN室内定位技术将是未来室内定位系统发展的趋势。
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