伴随着WLAN在全球范围内的迅速普及,基于WLAN的无线定位系统越来越展现出广阔的应用前景。围绕定位算法、定位系统,学术界和工业界展开了大量的研究和开发,出现了一些定位算法和商用WLAN无线定位系统。然而种种研究表明现有的WLAN无线定位算法和系统还远不够理想,无论是精确度还是定位算法的有效性和复杂度都没有达到理想状况。而且这些定位系统主要针对传统无线局域网和无线交换(Wireless Switching)网络。
传统WLAN定位问题
  WLAN无线网络信号传输的一个基本特点是无线信号随着距离增大而不断衰减,因此可以通过测量无线终端接收到的AP的信号度来计算其与AP的相对距离,达到定位的目的。目前,业界比较普遍的做法主要有3种:

最靠近的AP(所关联的AP)
  该定位方法将无线终端所关联AP的覆盖区域作为对该无线终端的定位结果,是最简单也最不精确的定位方法。该方法仅适用于对精度要求不高的定位场景。
三角测量
  该定位方法利用无线终端接收到的AP信号强度来计算终端与相邻AP的相对距离,再通过几何计算的方法,来确定无线终端最可能存在的区域,如图1所示。根据获取信号强度方式的不同,这类定位方法又可以分为基于网络的WLAN定位(即通过AP来采集无线终端的信号强度信息)和基于无线终端的WLAN定位(即由终端采集所需的信号强度信息并提供给定位系统)两种。但无论是何种方式,这种方法的本质在于建立信号传输模型,其定位精度取决于信号传输模型的准确性。然而,迄今为止,尚无精确的WiFi信号传输模型,因此虽然这种定位方法精度优于第一种“所关联AP”的方法,但还存在很大的局限性。同时,这一定位方法要求无线终端所在区域至少能监听到3个AP,而且理论上同时监听到的AP数目及对应信号强度值越多,定位的结果会越精确。
RF指纹识别(RF Fingerprinting)
  该定位方法实际上是先建立一个WLAN所覆盖区域的信号热图,即部署完WLAN无线网络后,采集真实环境中各个位置的信号强度值(所能监听到的AP及对应的信号强度值);然后在定位时,将所得到的待定位无线终端的信号强度与信号热图进行比较,以确定该无线终端最可能出现的位置。相较三角测量基于信号传输模型来估算无线终端与AP间的相对距离,RF指纹识别具有更高的准确度,因为它使用的是真实采集的信号信息而不是根据经验公式来推算。然而,这种方法同样存在很大的问题:首先,信号热图的构建需要耗费大量的人力物力,实际上信号热图的完备度会影响到定位的精度。这点不难理解,因为如果任意一点无线终端可能出现的位置都事先“按了指纹”(提取了信号信息),那么定位无疑会很精确;然而在实际情况中却很难构建如此完备的信号热图。其次,WLAN无线信号时变特性导致预先采集的信号热图在某种意义上只具有“瞬时”有效性,而且所部署环境的变化都会导致信号热图或大或小的变化,使得需要重构信号热图。
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