徐瀟瀟，謝林柏，彭 力

(江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇無錫214122)

1 概述

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，人們對(duì)位置信息感知的需求日益增多，GPS可以較好地滿足在室外環(huán)境的定位需求，但在相對(duì)封閉或者復(fù)雜的環(huán)境中，GPS定位通常不能獲得很好效果甚至無法定位［1］。所以，需要設(shè)計(jì)一個(gè)室內(nèi)定位系統(tǒng)，以滿足人們?cè)谑覂?nèi)環(huán)境下對(duì)位置信息的需求。

根據(jù)無線信號(hào)傳播的距離與傳播時(shí)間、角度、和信號(hào)強(qiáng)度的關(guān)系建立不同模型，有基于信號(hào)達(dá)到角度(Angle of Arrival，AOA)模型、基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間(Time of Arrival，TOA)模型、基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間差(Time Difference of Arrival，TDOA)模型、無線信號(hào)傳播衰減模型等［2］，根據(jù)這些方法建立終端位置與模型相關(guān)變量的數(shù)據(jù)關(guān)系，通過檢測(cè)的AOA，TOA，TDOA或接收信號(hào)強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indicator，RSSI)信息計(jì)算用戶位置［3］。但是由于室內(nèi)建筑的遮擋會(huì)造成比較嚴(yán)重的多徑干涉以及反射等現(xiàn)象［4］，信號(hào)到達(dá)角與RSSI值等信息不能精確地描述兩點(diǎn)之間的位置關(guān)系［5］。

針對(duì)以上問題，本文系統(tǒng)在位置指紋算法的基礎(chǔ)上對(duì)無線接入點(diǎn)(Access Point，AP)進(jìn)行過濾，減少無關(guān)AP對(duì)定位精度的影響，并結(jié)合改進(jìn)的K最近鄰(K-Nearest Neighbor，KNN)匹配算法，計(jì)算出待定位置的位置信息。

2 室內(nèi)定位算法

由于室內(nèi)復(fù)雜的環(huán)境以及家具、門窗以及人員走動(dòng)等因素的存在，利用傳統(tǒng)路徑損耗模型無法精確描述距離與信號(hào)強(qiáng)度之間的關(guān)系，路徑損耗模型如下:

其中，d0表示參考距離，一般取1 m;P(d0)表示在d0處的信號(hào)強(qiáng)度值;X?為一個(gè)高斯隨機(jī)變量，均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0和?;n表示路徑損耗系數(shù);d表示待測(cè)距離;P(d)表示距離d處的信號(hào)強(qiáng)度值。由于路徑損耗系數(shù)在不同位置可能存在較大偏差，因此若在室內(nèi)環(huán)境下采用路徑損耗模型進(jìn)行定位通常得到的結(jié)果偏差會(huì)比較大。

2．1 位置指紋定位算法的改進(jìn)

位置指紋定位算法將待定位置周圍的AP信號(hào)強(qiáng)度特征與數(shù)據(jù)庫中參考位置的信息進(jìn)行對(duì)比，再通過一定的匹配算法計(jì)算出待定位置的位置信息［6］。該算法能夠在一定程度上減少信號(hào)強(qiáng)度路徑損耗帶來的定位誤差，具有一定的抗干擾能力［7］。位置指紋定位算法的工作模式一般由2個(gè)階段組成:訓(xùn)練階段和定位階段。

在訓(xùn)練階段時(shí)，在定位區(qū)域選取若干個(gè)參考位置，記錄每個(gè)參考位置的信號(hào)參數(shù)集合，類似于人類指紋，每個(gè)信號(hào)參數(shù)集合對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一的物理位置。參考位置指紋R為:

其中，n表示參考位置通信范圍內(nèi)的AP個(gè)數(shù);maci表示第i個(gè)AP的MAC地址;ri表示接收到的來自第i個(gè)AP的RSSI值。為減小不相關(guān)AP對(duì)系統(tǒng)定位精度的影響以及便于匹配算法的計(jì)算，參考位置與待定位置在進(jìn)行信號(hào)特征采集時(shí)，只選取5組滿足條件的AP進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并按照信號(hào)強(qiáng)度的大小依次排列，過濾后的參考位置指紋Ri為:

其中，i表示第 i個(gè)參考位置;r1＞r2＞r3＞r4＞r5。記錄這些參考位置的指紋信息以及物理坐標(biāo)，存入數(shù)據(jù)庫中。一般來說，參考節(jié)點(diǎn)越多，定位精度和效果越好［8］。

在定位階段時(shí)，使用安卓客戶端獲得待定位置的指紋A:

將該指紋與數(shù)據(jù)庫中的參考位置指紋進(jìn)行對(duì)比，利用改進(jìn)的K最近鄰匹配算法計(jì)算出待定位置的位置信息。

2．2 K最近鄰匹配算法的改進(jìn)

K最近鄰匹配算法的本質(zhì)是計(jì)算待定位置測(cè)量到的RSSI值組成的向量與數(shù)據(jù)庫中參考位置的RSSI向量的距離［9-10］。本文系統(tǒng)在待定位區(qū)域選取5個(gè)固定AP，假設(shè)數(shù)據(jù)庫中共有n個(gè)參考點(diǎn)，則距離公式表達(dá)式為:

其中，Ai表示待定位位置測(cè)得的第i個(gè)AP的RSSI值;Rji(j=1，2，…，n)表示數(shù)據(jù)庫中第j個(gè)參考點(diǎn)中來自i個(gè)AP的RSSI值。當(dāng)p=1時(shí)，該距離稱為曼哈頓距離，當(dāng)p=2時(shí)，該距離稱為歐幾里得距離，本文系統(tǒng)取p=2。定位的本質(zhì)是找出與待定位置之間距離d最小的一個(gè)或多個(gè)參考節(jié)點(diǎn)［11］。傳統(tǒng)匹配算法選取距離最小的1個(gè)或K個(gè)參考位置，本文系統(tǒng)選取與待定位置距離d最小的3個(gè)參考位置a，b，c，對(duì)應(yīng)距離與物理坐標(biāo)分別為 da，db，dc與(xa，ya)，(xb，yb)，(xc，yc)。3 個(gè)點(diǎn)的權(quán)重分別為:

3 室內(nèi)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3．1 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

系統(tǒng)由客戶端、服務(wù)器以及數(shù)據(jù)庫3個(gè)部分組成，交互流程如圖1所示。

圖1 室內(nèi)定位系統(tǒng)框架

隨著智能手機(jī)的發(fā)展，幾乎所有搭載Android系統(tǒng)的智能手機(jī)都具有 WiFi功能，這使得利用Android智能手機(jī)來進(jìn)行室內(nèi)定位系統(tǒng)的開發(fā)變得可能。

Tomcat是一個(gè)由SUN公司開發(fā)的Servlet容器，具有開源、穩(wěn)定以及高效等特點(diǎn)，是開發(fā) Java Web應(yīng)用的最佳選擇之一。本文系統(tǒng)服務(wù)器端利用Servlet組件來實(shí)現(xiàn)，客戶端與服務(wù)器之間采用HTTP方式進(jìn)行通信。

MySQL數(shù)據(jù)庫由于開源、使用免費(fèi)、性能穩(wěn)定等特點(diǎn)，在中低端市場(chǎng)占據(jù)很大份額，因此本文系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫部分采用MySQL來實(shí)現(xiàn)，用來存儲(chǔ)參考位置的指紋信息。為使Tomcat能訪問并操作MySQL數(shù)據(jù)庫，首先必須利用Java數(shù)據(jù)庫連接(Java Data Base Connectivity，JDBC)來連接 Java程序與數(shù)據(jù)庫，在程序中加載并注冊(cè)JDBC的方法具體如下:Class．forName(“com．mysql．jdbc．Driver”)。

3．2 客戶端設(shè)計(jì)

安卓客戶端利用Eclipse來進(jìn)行開發(fā)［12］，采用的手機(jī)型號(hào)為Google Nexus S。在進(jìn)行客戶端開發(fā)前，應(yīng)先安裝Java語言的軟件開發(fā)工具包(Java Development Kit，JDK)，并對(duì)環(huán)境變量進(jìn)行配置?？蛻舳藢?shí)現(xiàn)了用戶登錄、上傳參考位置指紋信息和請(qǐng)求定位等功能。用戶在登錄模塊輸入用戶名、密碼以及服務(wù)器IP地址，根據(jù)IP地址將參數(shù)傳送至服務(wù)器，若連接成功，則進(jìn)入訓(xùn)練模塊和定位模塊。訓(xùn)練模塊負(fù)責(zé)建立位置指紋信息數(shù)據(jù)庫，供定位階段進(jìn)行參考和計(jì)算。定位模塊負(fù)責(zé)將待定位置指紋信息發(fā)送至服務(wù)器，并發(fā)起定位請(qǐng)求，等待服務(wù)器返回定位結(jié)果并將定位結(jié)果顯示在客戶端。客戶端流程如圖2所示。

圖2 客戶端流程

在客戶端中，共設(shè)計(jì) Main，Data_collection和Start_location這3個(gè)Activity，分別為對(duì)應(yīng)登錄模塊、訓(xùn)練模塊和定位模塊。

登錄模塊利用Http的POST方法，將username與password參數(shù)傳給服務(wù)器，通過服務(wù)器返回的值來判斷是否登錄成功。若登錄不成功，則無法進(jìn)入訓(xùn)練模塊和定位模塊進(jìn)行下一步操作。

訓(xùn)練模塊負(fù)責(zé)將參考位置的指紋信息以及該位置的ID與物理坐標(biāo)發(fā)送至服務(wù)器，在將數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫前，先查詢?cè)揑D是否已經(jīng)存在，若存在，則讓用戶手動(dòng)選擇是否覆蓋原有數(shù)據(jù)。在掃描通信范圍內(nèi)AP信息時(shí)，用到以下接口和類:ScanResult，WifiInfo和WifiManager。其中，ScanResult用來描述檢測(cè)到的所有AP的地址、名稱、頻率以及信號(hào)強(qiáng)度等信息;WifiManager提供了大部分用來操作WiFi的API。對(duì)獲得的原始數(shù)據(jù)，利用自定義的比較器按照信號(hào)強(qiáng)度大小由大到小依次排序。信號(hào)掃描界面如圖3所示。

圖3 信號(hào)掃描界面

定位模塊負(fù)責(zé)將待定位置的指紋信息發(fā)送至服務(wù)器，服務(wù)器通過對(duì)比數(shù)據(jù)庫的信息，利用改進(jìn)的K最近鄰匹配算法計(jì)算出待定位置的信息并將定位結(jié)果返回給客戶端。在該模塊中，通過分別獲取發(fā)起定位時(shí)的時(shí)間和獲得位置信息時(shí)的時(shí)間來計(jì)算時(shí)間差，該差值即為定位消耗時(shí)間。

由于客戶端App涉及到對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的訪問以及對(duì)WiFi的操作，因此要在AndroidMainfest文件中進(jìn)行如下配置，以獲得相應(yīng)的操作權(quán)限。

3．3 服務(wù)器端設(shè)計(jì)

服務(wù)器端利用 MyEclipse進(jìn)行開發(fā)，并通過Tomcat的Servlet來實(shí)現(xiàn)所有功能。本文設(shè)計(jì)采用的 Tomcat版本為 6．0．16。在使用 Tomcat前，需配置相關(guān)的環(huán)境變量，創(chuàng)建變量名為 CATALINA_HOME的系統(tǒng)變量，變量值為tomcat的安裝路徑。

在服務(wù)器端，共設(shè)計(jì)以下主要的類來滿足相應(yīng)客戶端的要求:Login_Servlet，Collection_Servlet，Query_Servlet，Location_Servlet，分別對(duì)應(yīng)驗(yàn)證模塊、指紋信息錄入模塊、ID查詢模塊以及定位模塊，每個(gè)Servlet對(duì)應(yīng)一個(gè)模塊?？蛻舳说牟煌K訪問的Servlet不一樣。在本文系統(tǒng)中，客戶端的登錄模塊將參數(shù)傳遞至服務(wù)器端時(shí)，調(diào)用的是服務(wù)器驗(yàn)證模塊對(duì)應(yīng)的Login_Servlet，客戶端在進(jìn)行離線數(shù)據(jù)庫建立的過程中，調(diào)用的是服務(wù)器指紋信息錄入模塊對(duì)應(yīng)的Collection_Servlet，客戶端在發(fā)起定位請(qǐng)求時(shí)，調(diào)用的是服務(wù)器定位模塊對(duì)應(yīng)的 Location_Servlet。Servlet工作模式如圖4所示。

圖4 客戶端調(diào)用Servlet的流程

驗(yàn)證模塊用來驗(yàn)證用戶的登錄信息，通過doPost獲取 username和 password參數(shù)，若驗(yàn)證正確，則通過PrintWrite向客戶端返回確認(rèn)信息，表示驗(yàn)證通過，客戶端可繼續(xù)調(diào)用其他模塊進(jìn)行操作。

指紋信息錄入模塊用來接收并錄入?yún)⒖嘉恢弥讣y信息，通過doPost方法獲取參考節(jié)點(diǎn)ID、X軸位置、Y軸位置、通信范圍內(nèi)符合條件的AP的MAC地址以及RSSI值。在對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行插入操作前，先對(duì)該ID進(jìn)行查詢，若該ID在數(shù)據(jù)庫中不存在，則將數(shù)據(jù)插入表格，并通過PrintWrite向客戶端返回確認(rèn)信息，若改ID已經(jīng)存在，則不進(jìn)行數(shù)據(jù)插入操作，并通過向客戶端返回相應(yīng)信息，由客戶端來確認(rèn)是否進(jìn)行強(qiáng)制替換操作。

查詢模塊用來查詢相應(yīng)ID的參考位置指紋信息，若該ID存在，則向客戶端返回該ID在數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)的指紋信息。

定位模塊用來完成客戶端發(fā)出的定位請(qǐng)求，通過doPost方法獲取客戶端發(fā)送過來的待定位置指紋信息，將所得信息與數(shù)據(jù)庫的參考節(jié)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比，利用改進(jìn)的K最近鄰匹配算法計(jì)算出待定位置的物理坐標(biāo)，最后將位置信息返回給客戶端。

數(shù)據(jù)庫采用MySQL進(jìn)行開發(fā)，版本為5．5．35。新建表格location_books用于存放參考位置的相關(guān)信息，格式具體如下:

ID X Y MAC1 LEVEL1 MAC2 LEVEL2 MAC3 LEVEL3 MAC4 LEVEL4 MAC5 LEVEL5

其中，ID表示參考位置的編號(hào);X與Y表示參考位置的物理坐標(biāo);MAC與 LEVEL表示 AP的MAC地址與該AP的RSSI值。

對(duì)于HTML或JSP文件，它們的URL與文件路徑之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系，而對(duì)于Servlet，需要在web．xml文件中對(duì)其映射 URL，具體由web．xml文件中的＜url-pattern＞元素來指定。

4 系統(tǒng)測(cè)試與結(jié)果分析

本文系統(tǒng)的測(cè)試地點(diǎn)為江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院C516附近4個(gè)房間及走廊，測(cè)試區(qū)域大小為14．2 m ×16．1 m，選定 5個(gè)固定 AP。采用網(wǎng)格布局，每隔1 m設(shè)定一個(gè)參考位置，共選取224個(gè)參考位置。每個(gè)參考位置進(jìn)行50次采樣，取中間值錄入數(shù)據(jù)庫。定位階段在待定位置進(jìn)行5次采樣，取中間值進(jìn)行定位計(jì)算，測(cè)試記錄如表1所示。

通過以上多組測(cè)量數(shù)據(jù)可得最小測(cè)量誤差為0．250 0 m，最大誤差為1．952 3 m，測(cè)量值與實(shí)際值的平均誤差為0．960 0 m，定位平均耗時(shí)為3．45 s，定位效果較理想。

表1 系統(tǒng)測(cè)試數(shù)據(jù)記錄

5 結(jié)束語

本文設(shè)計(jì)Android客戶端和Tomcat服務(wù)器，利用MySQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)參考節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息，采用改進(jìn)的位置指紋算法，搭建一個(gè)室內(nèi)定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)在現(xiàn)有WiFi的基礎(chǔ)上，無需添加額外的設(shè)備，成本較低。測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)定位精度較高、定位速度較快，具有較高的實(shí)用價(jià)值。今后步將采用貝葉斯等概率及擴(kuò)展定位范圍等方法進(jìn)一步改進(jìn)室內(nèi)定位精度。

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