朱春華 田稼科

摘? 要： 基于WiFi的被動式定位技術(shù)因其不要求目標(biāo)攜帶射頻標(biāo)簽、定位設(shè)備已商用化、定位數(shù)據(jù)便于獲取等優(yōu)點得到廣泛關(guān)注。文中綜述了現(xiàn)有的基于WiFi的設(shè)備無關(guān)被動式定位系統(tǒng)，按照定位數(shù)據(jù)特點和定位實現(xiàn)原理，對比分析了基于接收信號強度（RSS）和基于信道狀態(tài)信息（CSI）的WiFi定位系統(tǒng)的架構(gòu)、定位性能和適用性，所得結(jié)論可作為定位系統(tǒng)選擇的依據(jù)。

關(guān)鍵詞： 被動式定位; WiFi定位系統(tǒng); 指紋匹配; 目標(biāo)檢測; 接收信號強度; 定位性能分析; 定位數(shù)據(jù)獲取

中圖分類號： TN926?34? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）11?0024?05

Research on device?free passive localization technology based on WiFi

ZHU Chunhua， TIAN Jiake

（College of Information Science and Engineering， Henan University of Technology， Zhengzhou 450001， China）

Abstract： The passive localization technology based on WiFi is widely concerned because it does not require the target to carry the radio frequency tag， the localization equipment has been commercialized， and the localization data is easy to obtain. The existing device?free passive localization systems based on WiFi have been reviewed in this paper. According to the characteristics of the localization data and the localization implementation principle， the two localization systems based on the received signal strength （RSS） and channel state information （CSI） are contrasted and analyzed in the implementation structure， location accuracy and applicability. The results can be used for the selection of the localization systems.

Keywords： passive localization; WiFi positioning system; fingerprint matching; object detection; received signal strength; positioning performance analysis; positioning data acquisition

0? 引? 言

目標(biāo)定位在雷達、聲納、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、天線基站等領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛，它也是目標(biāo)追蹤、識別和監(jiān)測的基礎(chǔ)。能夠提供室外精準(zhǔn)位置服務(wù)的全球定位系統(tǒng)[1]（Global Positioning System，GPS）和北斗導(dǎo)航定位系統(tǒng)[2]（BeiDou Navigation Satellite System，BDS）等技術(shù)極為成熟，但其用于室內(nèi)定位時由于衛(wèi)星信號受到建筑物阻擋，出現(xiàn)衰減和室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變難以提供高精度的位置信息。近些年射頻定位技術(shù)因其硬件實現(xiàn)簡單、組網(wǎng)靈活、分辨率高等優(yōu)點成為新的研究熱點，若按照目標(biāo)是否攜帶射頻標(biāo)簽，則可分為主動式定位和被動式定位兩大類。文獻[3]首次提出了被動式定位的概念，與主動式定位相比，被動式定位不要求待側(cè)目標(biāo)攜帶標(biāo)簽，不涉及目標(biāo)隱私和安全性，具有更為廣闊的應(yīng)用場景。在藍牙[4]（Bluetooth，BT），ZigBee[5]，WiFi，射頻標(biāo)簽[6]（Radio Frequency Indentification，RFID），超寬帶無線電[7]（UltraWideBand，UWB）等現(xiàn)有的定位技術(shù)中，基于WiFi的射頻定位技術(shù)能夠利用現(xiàn)成的IEEE 802.11n標(biāo)準(zhǔn)下的商用無線網(wǎng)卡（如Intel 5300）實現(xiàn)組網(wǎng)，且能夠獲取精確的接收信號強度（Received Signal Strength，RSS）信息或信道狀態(tài)信息（channel state information，CSI），從而可在無線網(wǎng)絡(luò)已大范圍覆蓋的室內(nèi)場景中實現(xiàn)目標(biāo)定位[8]。

本文綜述了基于WiFi的射頻定位技術(shù)的典型系統(tǒng)，依據(jù)鏈路層和物理層定位實現(xiàn)原理，對比分析了基于RSS和基于CSI的WiFi定位系統(tǒng)架構(gòu)、定位性能和應(yīng)用場景。

1? 基于WiFi的典型被動式定位系統(tǒng)

1.1? 基于RSS的WiFi被動式定位

無線信號在室內(nèi)空間傳輸時的RSS變化與傳輸距離存在一定的規(guī)律[9]，WiFi信號的接收強度用于定位是完全可行的。受限于設(shè)備條件和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者最早的研究都是基于RSS。早在2000年，微軟公司的Bahl等人便利用指紋庫匹配技術(shù)實現(xiàn)了基于WiFi的RSS主動式定位系統(tǒng)RADAR[10]，該系統(tǒng)在1 000 m2的空間能夠達到5 m的定位精度，從此WiFi定位技術(shù)開始了飛速的發(fā)展。

2007年，Moustafa Youssef團隊首次提出了在可控環(huán)境下基于無線局域網(wǎng)的被動式定位（Device?free Passive Localization，DFPL）的概念，并且詳述了DFPL的三大功能，即入侵檢測、定位追蹤和行為識別。Youssef等人對人體檢測模塊提出了移動平均和移動方差的算法，對于軌跡追蹤模塊和行為識別模塊提出了基于被動電子地圖的概率論匹配算法，并據(jù)此論證了設(shè)備無關(guān)被動定位的可行性。DFPL系統(tǒng)工作原理如圖1所示。

在2009年NTM會議上，Youssef團隊基于真實環(huán)境下RSS的能量級存在一定的波動這一發(fā)現(xiàn)，提出真實環(huán)境下基于WiFi的DFP檢測系統(tǒng)[11]。在原有的DFPL系統(tǒng)檢測模塊上運用假設(shè)檢驗算法，進一步從時間和空間上研究環(huán)境改變對系統(tǒng)精度的影響。以上兩項工作奠定了基于WiFi設(shè)備無關(guān)被動式定位的理論基礎(chǔ)和整體框架。

Youssef團隊在后續(xù)工作中分別研究了基于多目標(biāo)的DFP系統(tǒng)[12]、基于輕量級的DFP系統(tǒng)[13]和基于大規(guī)模的DFP系統(tǒng)[14]。以此為基礎(chǔ)，面向大規(guī)模WLAN真實環(huán)境，提出并設(shè)計了基于WiFi的設(shè)備無關(guān)被動式定位跟蹤系統(tǒng)Nuzzer[15]，該系統(tǒng)采用指紋庫匹配算法，工作分為兩大階段：離線訓(xùn)練階段和在線定位階段。在離線訓(xùn)練階段，不攜帶任何設(shè)備的目標(biāo)依次站立在不同的測試點，接收端依次記錄相對應(yīng)的RSS值建立指紋庫;在在線定位階段，利用離散空間估計和連續(xù)空間估計算法在離散空間和連續(xù)空間實現(xiàn)室內(nèi)人體定位和追蹤。離散估計使用最大概率估計輸出一個位置坐標(biāo);連續(xù)估計對離散階段一系列坐標(biāo)位置進行空間平均和時間平均來提高定位精度，不同位置的空間目標(biāo)坐標(biāo)定義為：

[x=i=1kp（i）?xi=1kp（i）] （1）

式中：[k]是參與定位計算的指紋點的個數(shù);[p（i）]是每個點對應(yīng)的概率;[x]表示降序排列的指紋點坐標(biāo)。不同時刻的時間平均坐標(biāo)定義為：

[xt=i=t-min（w，t）+1tximin（w，t）] （2）

式中：[xi]表示不同時刻的目標(biāo)坐標(biāo);[w]表示平均窗口長度;[t]表示時間段。Nuzzer系統(tǒng)提出的時空平均算法的中位誤差達到了1.82 m，相對于傳統(tǒng)的貝葉斯算法其精確度提高了38%。

指紋庫在構(gòu)建過程中需要大量的物力財力，且無法適應(yīng)多變的環(huán)境，一旦環(huán)境發(fā)生改變，就需重新測量建立指紋庫。鑒于此，Youssef團隊在2014年提出了輕量級的定位追蹤系統(tǒng)Ichnaea[16]，在靜態(tài)環(huán)境下構(gòu)建指紋庫時不再像以往系統(tǒng)一樣，Ichnaea系統(tǒng)對接收的信號強度經(jīng)過短時間的訓(xùn)練（典型2 min）得到非參數(shù)的信號特征。在檢測模塊中引入RASID[12]設(shè)備無關(guān)被動人體檢測系統(tǒng)的統(tǒng)計異常檢測技術(shù)，確定是否有用戶出現(xiàn)在監(jiān)控區(qū)域，監(jiān)控區(qū)域估計的信號密度定義為：

[fj（x）=1nhji=1nVx-xj，ihj] （3）

式中：[xj，i]和[hj]分別表示第[j]個數(shù)據(jù)流的采樣和帶寬;[V]代表核函數(shù);[n]是滑動窗口的個數(shù)。檢測模塊采用高效的Epanechnikov核函數(shù)，可表示為：

[V（q）=34（1-q2），? ? ?q≤10，? ? ?otherwise] （4）

式中：最優(yōu)帶寬采用Scott正則化方法[17]選取，即[h?j=2.345σjn-0.2]，[σj]為[xj，i]的標(biāo)準(zhǔn)差。在檢測模塊中，對于給定的參數(shù)[a]，只需檢測實際累計分布函數(shù)[Fj]是否大于檢測閾值[F-1j（a）]即可判斷有無目標(biāo)。定位模塊采用粒子濾波算法。對于[t]時刻的數(shù)據(jù)流[j]來說，給定它的異常分?jǐn)?shù)[aj，t]，則粒子[i]當(dāng)前的權(quán)重可定義為：

[zij，t=aj，t?djdAPj，i+dMPj，i] （5）

式中：[dApj，i]和[dMpj，i]分別表示粒子到接收端和發(fā)射端的距離;[dj]表示發(fā)射端到接收端的距離。根據(jù)所有數(shù)據(jù)流，可以得到粒子[i]的位置即權(quán)重最大的位置[zi，t=maxjzij，t]，相對于傳統(tǒng)的基于電子地圖的WiFi定位系統(tǒng)，Ichnaea系統(tǒng)在保證定位精度的同時，節(jié)省了大量的人力物力和財力，具有較強的系統(tǒng)抗干擾能力，從而使該系統(tǒng)具有更好的穩(wěn)定性和普適性。

1.2? 從RSS到CSI

室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變，到達接收端的信號往往經(jīng)過了環(huán)境的反射、折射、透射等，RSS作為鏈路層參數(shù)是多條無線路徑的能量疊加值，只能描述無線信號在傳輸過程中的衰減程度，而無法反映室內(nèi)多徑效應(yīng)的程度。靜態(tài)環(huán)境下接收機1 min接收到的RSS會產(chǎn)生5 dB的波動[18]，這將限制系統(tǒng)定位精度和魯棒性的提升。在IEEE 802.11系列協(xié)議中，WiFi引入正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）技術(shù)，將傳輸信道劃分為若干個更加細(xì)粒度的子信道，將傳輸信息放到多個子載波[fk]上傳輸，接收端能夠記錄到達接收端所有子載波的振幅和相位，記作CSI。國內(nèi)外學(xué)者最初只能采用價格昂貴的軟件無線電（Universal Software Radio PeriPheral，USRP）來記錄CSI，例如，著名的穿墻檢測系統(tǒng)WiVi[19]，隨著CSI?tool[20]技術(shù)的提出，WiFi環(huán)境下廉價的商用設(shè)備使得CSI的廣泛應(yīng)用成為了可能。

射頻節(jié)點接收到的CSI信號可表示為[H（fk）=H（fk）eisin（∠H（fk））]，其中，[H（fk）]是頻率為[fk]的第[k]個子載波的CSI，[H（fk）]和[∠H（fk）]分別代表第[k]個子載波的幅度和相位。以高通的AR9580NIC網(wǎng)卡為例，有無探測目標(biāo)時，射頻節(jié)點接收端接收到的CSI信號幅值和相位分別如圖2和圖3所示。

為了應(yīng)對當(dāng)前頻譜資源匱乏的問題，IEEE 802.11n協(xié)議引入了多輸入多輸出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）技術(shù)。MIMO技術(shù)在保證帶寬和傳輸功率一定的情況下，通過增加接收端和發(fā)射端的天線數(shù)目來提高數(shù)據(jù)吞吐量和傳輸距離。MIMO系統(tǒng)中發(fā)射端和接收端每一對天線都可以看作是一個數(shù)據(jù)流，假設(shè)發(fā)射端和接收端分別有[M]和[N]根天線，數(shù)據(jù)流數(shù)目為[M×N]，所有數(shù)據(jù)流的CSI信息可表示為：

[H=H11H12…H1MH21H22…H2M????HN1HN2…HNM] （6）

CSI在一定程度上抑制了多徑效應(yīng)，而且其攜帶的幅度和相位信息更為豐富?；贑SI的WiFi被動式定位技術(shù)領(lǐng)域的成果不斷涌現(xiàn)，室內(nèi)定位的精確度和普適性都得到了較大的改善。

1.3? 基于CSI的WiFi被動式定位

文獻[21]提出了基于CSI的被動式定位系統(tǒng)Pilot，Pilot系統(tǒng)分為兩大階段：離線訓(xùn)練階段和在線定位階段。離線訓(xùn)練階段，Pilot系統(tǒng)以靜態(tài)環(huán)境下數(shù)據(jù)包的自相關(guān)函數(shù)的均值[CiNor]為特征建立指紋庫，把異常環(huán)境下數(shù)據(jù)包的互相關(guān)函數(shù)的均值[CiAbn]作為“觸發(fā)器”，分別定義為：

[CiNor=1nj=1ncorr（HiNor，HjNor）] （7）

[CiAbn=1nj=1ncorr（HjNor，HiAbn）] （8）

式中：[n]是數(shù)據(jù)包個數(shù);[HiNor]代表離線訓(xùn)練階段第[i]個數(shù)據(jù)包的CSI集合;[HiAbn]代表檢測階段的第[i]個數(shù)據(jù)包的CSI集合。

在線定位階段，系統(tǒng)時刻運行人體檢測模塊，Pilot系統(tǒng)借助于RASID系統(tǒng)實現(xiàn)輕量級的基于CSI的被動人體檢測。當(dāng)確定存在目標(biāo)，需要啟動定位模塊時，Pilot系統(tǒng)利用概率算法將檢測到的異常數(shù)據(jù)與指紋庫進行對比，從而感知目標(biāo)所在的位置。實驗結(jié)果表明，在相同的實驗環(huán)境下，Pilot系統(tǒng)的異常檢測性能優(yōu)于RASID，定位精度相比于Nuzzer系統(tǒng)提升6%。

雖然被動式定位已經(jīng)得到了較快的發(fā)展，但大部分系統(tǒng)都要求監(jiān)控區(qū)域設(shè)置一定數(shù)量的發(fā)射機?接收機對，而家庭場景中發(fā)射機?接收機對較少，甚至只有一個接入點。針對該問題，Yourssef團隊在WCNC 2013會議上提出了精確的基于單流的被動式MonoPHY[22]定位系統(tǒng)。MonoPHY系統(tǒng)采用一對發(fā)射?接收機，利用指紋匹配的方法實現(xiàn)目標(biāo)定位。MonoPHY記錄目標(biāo)位于不同位置的CSI，經(jīng)過長時間的實驗觀察，在測試位置每個載波的CSI值都呈現(xiàn)出分簇現(xiàn)象，且分簇數(shù)最多不超過3個，據(jù)此每簇都可以建立高斯分布模型用于定位計算。此外，MonoPHY系統(tǒng)還引入MIMO技術(shù)和OFDM技術(shù)增加定位精度。假設(shè)在測試空間，發(fā)射端有[n]根天線，接收端有[m]根天線，則在只有一對發(fā)射?接收機的情況下存在[n×m]條天線對，發(fā)射端采用OFDM調(diào)制技術(shù)在[f]個子載波上傳輸數(shù)據(jù)包。這樣在監(jiān)控區(qū)域就存在[n×m×f]條數(shù)據(jù)鏈路。一個鏈路對應(yīng)一個子載波，其到達接收端都具有不同的幅值和相位。MonoPHY主要采用幅值信息，在離線訓(xùn)練階段，MonoPHY采用[k]均值將每條數(shù)據(jù)流最多劃分為3個簇，同時采用高斯混合模型建立指紋庫;在在線定位階段，采用最大化后驗概率算法對測試對象進行定位。實驗結(jié)果表明，MonoPHY系統(tǒng)可以達到1.36 m的中位距離誤差，比Nuzzer系統(tǒng)提高了48.1%。

在MonoPHY系統(tǒng)中，每個位置上每個簇的子載波攜帶的CSI幅值信息都可以用高斯混合建模，但相鄰位置的CSI文件高度重合以及數(shù)據(jù)處理階段[k]均值算法帶來的平滑效應(yīng)降低了定位精度。針對這一問題，Yourssef團隊提出基于單流的WiFi被動式定位系統(tǒng)MonoStream[23]。MonoStream系統(tǒng)將定位問題建模為一個目標(biāo)識別問題，在離線訓(xùn)練階段，它將不同位置上的CSI信息建模為不同圖像，并采用聯(lián)合boosting技術(shù)降低算法運算時間，提取一系列的特征值，在在線定位階段采用離散空間估計和連續(xù)空間估計的方法。實驗結(jié)果表明，相比MonoPHY系統(tǒng)，MonoStream系統(tǒng)獲得了0.95 m的中位誤差，定位精度提升了26%，且運行時間小于23 ms，更加適合實時監(jiān)測。

以上基于CSI的WiFi被動式定位技術(shù)都采用幅值信息，而忽略了更加敏感的相位信息。鑒于此，在2014年清華大學(xué)的劉云浩團隊第一次提出了基于幅度和相位的PADS[24]檢測系統(tǒng)。PADS系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理階段采用相位線性變化來消除定時偏移和信號噪聲，采用Hampel濾波器來降低孤立值帶來的較大波動;在特征提取階段不再采用與信號功率有關(guān)的方差特征。PADS系統(tǒng)利用一種與環(huán)境變換無關(guān)的歸一化幅值協(xié)方差和相位協(xié)方差矩陣;且采用支持向量機實現(xiàn)目標(biāo)檢測。實驗結(jié)果表明，PADS系統(tǒng)在引入相位信息之后性能有一定的提升，證明了相位信息的有效性。文獻[24]也表明，CSI中的相位信息與目標(biāo)關(guān)系的探明將是未來的研究重點。當(dāng)前的天線設(shè)備和帶寬限制了CSI系統(tǒng)精度的進一步提升，文獻[25?27]將CSI信息與傳統(tǒng)定位系統(tǒng)采用的RSS信息等的多信息多技術(shù)融合將能夠進一步提升定位系統(tǒng)的性能，未來混合信息和技術(shù)的研究也將推動CSI系統(tǒng)的應(yīng)用。

1.4? 對比分析

對現(xiàn)有的典型被動式定位系統(tǒng)對比分析結(jié)果如表1～表3所示。

由表1～表3可以看出：當(dāng)前的WiFi被動式定位系統(tǒng)基本使用指紋匹配的方法;當(dāng)今的WiFi被動式定位系統(tǒng)的發(fā)展主流是使用含有更多信息的CSI;基于CSI的WiFi被動式定位系統(tǒng)大多采用易于處理的幅值信息。

2? 結(jié)? 論

本文對比分析了基于RSS的WiFi被動式定位技術(shù)和基于CSI的WiFi被動式定位技術(shù)及其典型的實現(xiàn)架構(gòu)。分析結(jié)果表明，與基于RSS的系統(tǒng)相比，基于CSI的系統(tǒng)能夠更加細(xì)粒度地描述無線信道，系統(tǒng)具有更高的精確度和魯棒性。CSI中的相位信息與目標(biāo)關(guān)系的探明以及CSI信息與RSS信息的特征融合和定位系統(tǒng)的融合將是未來射頻探測技術(shù)研究的方向。

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