一种室内WLAN指纹定位中的AP选择策略

摘要

基于指纹的WiFi室内定位技术能充分利用室内广泛部署的WiFi网络基础设施,具有更好地适应室内复杂环境的优点,因此被认为是一种很有前景的室内定位方法.然而,WiFi指纹定位仍然存在着指纹库冗余,在线匹配计算量大,定位精度不高等问题.为解决上述问题,本文从指纹库建立过程中的AP(Access Point)选择角度出发,利用标准差、皮尔逊相关系数和信息熵分别考量AP的时间稳定度、相似度和区分度,提出了一种综合离线选择和在线选择的AP选择策略.离线阶段,首先计算各AP的平均标准差,筛选出足够稳定的AP;接着引入皮尔逊相关系数描述AP的线性相关性,得到AP之间的相似度,相似度大的几个AP将只会保留其中一个.在线阶段,对测试点采集到的AP进行信息增益的计算,挑选信息增益最大的几个AP进行WKNN(Weighted K Nearest Neighbor)匹配定位,最终得到测试点定位结果.本文的实验环境为北京邮电大学新科研楼九层,实验表明,使用本文提出的AP选择策略结合WKNN进行指纹定位,定位精度在60％的范围内能达到1.54m,相对于Fisher AP选择方法3.03m和MaxMean的2.61m分别提高了49.2％和41.0％.