基于聚类的射频指纹定位技术研究

• 作 者: 王凤
• 发表日期: 2014年01期
• 关键词: 无线定位 聚类 射频指纹 设备异构性

移动互联网兼顾了移动性和互联网的双重特性,位置服务已成为其标准配置。随着移动互联网的蓬勃发展,日益增长的位置服务应用对地理位置信息的要求越来越高,因此无线定位系统逐渐成为了研究热点。基于WiFi的射频指纹定位技术以其易部署、低成本优势,提供了全新的实时定位跟踪解决方案。但是该技术同时也面临着诸多问题,例如实时定位搜索开销大,信号数据的时变特性以及设备异构性造成的不同设备在同一位置受到的信号数据有波动,针对在定位过程中出现的一系列问题,本文采用了基于聚类的射频指纹定位技术,从构建高质量指纹数据库、位置特性、时变特性、设备异构性四方面分别进行分析,利用聚类算法对信号数据进行分析处理,并在实际定位环境中进行了算法验证。首先本文利用DBSCAN算法剔除错误或者偏差较大的信号数据,构建了高质量的指纹数据库。其次针对信号的时变特性,利用了Affinity Propagation算法进行聚类,有效地解决了信号时间迁移性的问题。在位置聚类方面,对多楼层和平面布局区域分别考虑,设计了基于AP集合聚类和基于位置指纹的聚类的双重解决方案,有效地减少了定位中的计算开销,提高定位速度。此外,由于无线定位系统中同一位置不同设备接收到的信号强度不一,严重影响了定位精度。针对此,本文利用基于设备异构性的聚类方法,并根据聚类结果对设备作了相应的映射,提高了定位精度,同时减小了采样开销。本文的贡献在于利用聚类的思想对定位中各阶段出现的问题对指纹进行处理,设计了一种构建高质量指纹库的方法,并分别以位置、时间、设备为维度对指纹进行聚类分析,从而提高定位精度,降低了定位开销。