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          右上角聯系方式

          wifi定位原理介紹及優劣勢說明

          文章來源:http://www.soundpla.net 發布時間:2020-04-28 瀏覽次數:187

          如果你的智能手機連接上了某個Wi-Fi熱點,那么就可以調用數據庫中附近所有熱點的地理位置信息,而服務器會參考每個熱點的信號強弱計算出設備的大致地理位置。

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          一、wif定位的原理

          1.每一個無線AP都有一個MAC地址,并且一 般來說無線AP在一段時間內是不會移動

          的。

          2.設備在開啟Wi-Fi的情況下,即可掃描并收集周圍的AP信號,無論是否加密,是否已連接,甚至

          信號強度不足以顯示在無線信號列表中都可以獲取到AP廣播出來的MAC地址。

          3.設備將這些能夠標示AP的數據發送到位置服務器,服務器檢索出每一個AP的地理位 置,并結合

          每個信號的強弱程度,計算出設備的地理位置并返回到用戶設備。

          4.位置服務商要不斷更新、補充自己的數據庫,以保證數據的準確性,畢竟無線AP不像基站塔那

          樣基本不會移動。

          現在的wifi定位方法基本_上可以分為兩大類

          1.基于RSSI

          在智能手機上,可以通過系統SDK獲取到周圍各個AP (Access Point)發送的信號強度RSSI

          及AP地址,利用RSSI來定位目前看來是最可行的方法,因此下面著重介紹,基于RSSI定位主要

          有兩個算法:三角定位算法,指紋算法。

          三角定位:

          如果我們已經知道了這些AP的位置,我們可以利用信號衰減模型估算出移動設備距離各個AP

          的距離,然后根據智能機到周圍AP距離畫圓,交點就是該設備的位置。很容易發現,三角定

          位算法需要我們提前知道AP的位置,因此對于環境變化較快的場合不適合使用。

          1.指紋算法

          指紋算法類似于機器學習算法,分為兩個階段:

          離線訓練階段

          將需要室內定位區域劃分網格,建立采樣點(間距1 ~2m)

          使用wifi接受設備逐個采樣點采樣,記錄該點位置、所獲取的RSSI及 AP地址。

          對采樣數據進行處理(濾波、均值等)

          在線定位階段

          用戶持移動設備在定位區域移動,實時獲取當前RSSI及AP地址, 將該信息上傳到服務器進行

          匹配(匹配算法有NN、KNN、 神經網絡等)得到估算位置 。

          匹配算法有NN、KNN、 神經網絡等。

          比較:

          指紋算法相比較三角定位算法精度更高。

          三角定位算法需要提前知道所有AP的位置

          指紋算法需要提前繪制一幅信號Map。

          2.不基于RSSI

          TOA (time ofarrival)

          TDOA (time difference of arrival)

          AOA (angle of arrival)

          但是這些值的獲取需要特殊的wifi模塊,在智能機上無法獲取,因此這類方法無法使用。

          wifi定位的優缺點

          優點:①定位精度較高, wifi密集人流多的地方相當精確;②速度快;③周圍的wifi即使連接

          不上也能定位。

          缺點:①wifi依賴! 沒有打開wifi就不能定位;②必須處于聯網狀態;③密集部署;④需要打

          眼走線,部分環境施工較為困難。


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