南京师范大学泰州学院毕业论文题目简述基于WiFi的指纹定位技术的研究学生姓名张锐学号12100350专业通信工程班级信1003指导教师陆霞2014年 4 月简述基于WiFi的指纹定位技术的研究摘要随着移动通信、无线网络技术的突飞猛进，人们对获取位置服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
目前全球定位系统GPS是获取室外环境位置信息是最常用方式。
但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，因此卫星定位技术并不适用于室内或者高楼林立的场合，因此无线室内定位技术的迅速发展已成为GPS的有力补充。
WIFI位置指纹定位技术是基于接收信号传播特性而进行定位的，与传统室内定位技术相比，其扩展性更强、应用范围更广。
由于WIFI 信号传输时受非视距、多径衰落等因素影响较小，故基于WIFI网络的指纹定位系统稳定性较强，而基于红外或视频信号定位技术在使用时较易受限，比如：在阳光直射或荧光照射下基于红外技术定位的精度将大大降低，而基于视频信号的定位技术使用前提是移动终端必须在可视条件下。
因此，研究基于WiFi指纹定位技术具有非常重要的意义。
本文首先从课题的研究背景，国内外的最新研究状况及课题的研究意义等方面分析WIFI位置指纹定位技术的大概内容，从第二章到第四章全面分析了指纹定位的核心技术。
关键词：WIFI位置指纹定位The research of fingerprint based on WiFi positioningtechnologyAbstractWith the rapid development of mobile communications, wireless network technology, people are increasing demand for access to the location service, which makes the location-aware computing and services play a role in real life more and more important.Current GPS global positioning system (GPS) is to obtain the outdoor environment location information is the most commonly used.But as a result of the satellite signal is vulnerable to all sorts of obstacles block, so the satellite positioning technology does not apply to indoor or high-rise buildings, so the rapid development of wireless indoor positioning technology has become a powerful supplement of GPS.WIFI location fingerprinting positioning technology is based on the received signal propagation and to locate, compared with the traditional indoor positioning technology, its extensibility and wider application range.Because the WIFI signal transmission when affected by factors such as non line-of-sight, multipath fading is small, so the fingerprint positioning system based on WIFI network stability strong, and positioning technology based on infrared or video signal when use limited more easily, such as: based on infrared technology under direct sunlight or fluorescent light positioning accuracy will be greatly reduced, and based on video signal using the premise is mobile terminal positioning technology must beunder the condition of the visual.Therefore, based on the research on WiFi fingerprint positioning technology has very important significance.This paper from the research background, domestic and foreign latest research status and research significance about contents of WIFI location fingerprint orientation technology, from the second chapter to the fourth chapter is the core of comprehensive analysis of the fingerprint orientation technology.Keywords: WIFI location fingerprinting positioning目录摘要 (I)Abstract (II)第一章引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外最新研究成果 (2)1.3 课题意义 (4)第二章 WiFi通信技术简介 (6)2.1 Wifi组成原理 (6)2.2 WiFi通信技术 (9)第三章室内定位技术 (10)3.1室内定位技术概述 (10)3.2 位置指纹定位方法简介 (12)3.3 影响室内定位精度的主要因素 (13)第四章位置指纹定位算法 (15)4.1 最近邻法（NN） (15)4.2 K近邻法 (15)4.3 K加权近邻法 (16)4.4 贝叶斯概率算法 (17)结束语 (18)参考文献 (19)致谢 (20)第一章引言1.1 课题背景随着移动通信、无线网络与普适计算等技术的突飞猛进，人们对获取位置感知服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
早期无线定位技术应用于交通运输、医疗、公安追踪等领域。
至80年代后期，伴随蜂窝网无线通信、GPS等技术问世，无线通信进入了一个新时代，人们对定位服务的需求也层出不穷，越来越多的研究学者也关注无线定位技术。
美国联邦通信委员会在1996年强行制定了E—911法规，其规定移动网络需为用户提供定位服务。
此后，许多国家也效仿此规定。
至今GPS、AGPS、Google Map等定位技术在人们日常生活中都扮演着重要的角色。
IEEE 802．11协议发展至今已日益完善，WIFI的应用也更加普及，基于WIFI的WLAN广泛分布与家庭、校园、办公场所、地下停车场与娱乐场所，智能手机、笔记本、Pad等手持设备也均内置了无线网卡。
WIFI网络中AP定期广播的信标信号中的RSS信息使基于W1FI网络的位置指纹定位成为可能。
目前基于WIFI的位置指纹定位技术也成为学术界研究的热点，一些基于WIFI网络的定位系统也相继出现，但目前各个WIFI位置指纹定位系统均只应用于某一特定场所，还未有统一的标准。
1.2 国内外最新研究成果目前在WIFI位置指纹定位技术上已有很多研究成果，从最早的最近邻(NN)算法，到后面陆续提出的KNN、WKNN、贝叶斯概率算法、神经网络算法、支持向量机算法等；而在定位系统方面也已有不少可鉴成果，较典型的有Radar、e orus、Nibble与Weyes 等室内定位系统。
(1)Radar系统Radar系统是微软公司2000年研究的一个基于位置指纹定位的实验系统，其定位过程分为离线阶段与在线阶段。
在离线阶段时，Radar系统需在待定位区域内建立一系列位置指纹参考点，并在各个参考点上完成其对AP的RSS的采集，存储指纹参考点的位置坐标、RSS等信息，完成指纹参考点Radio Mapl创建。
其中每个指纹节点的信号强度矢量均来自定位场景中的多个AP，且在采集每个指纹参考点上的RSS时，Radar采用多次测量取平均值或中值的方法。
Radar系统在在线定位阶段时，首先由移动终端节点获取RSS矢量并将其发送至定位服务器，然后服务器搜索指纹数据库，并根据离线阶段建立的指纹参考点Radio Map来完成对移动终端的定位，其中Radar系统内采用的匹配算法有NNSS(即最近邻法)与NNSS-AVC(即K近邻法)两种。
(2)e orus系统e orus定位系统也是选用接收信号强度作为位置参考点的指纹数据，但与Radar系统不同的是其引用概率模型来创建信号空问数据。
e orus系统在采集指纹参考点的RSS矢量数据时，并非像Radar系统中那样直接取其中值或均值，而是生成每个AP的接收信号强度在指纹参考点上的概率分布，并利用得到概率分布值来建立Radio Map。
在在线定位阶段中，为降低计算量、提高定位速度，e oros系统提出一种基于Radio Map位置集的分簇方法。
由于单个AP的覆盖区域有限，故在实际定位过程中，并非要在整个定位区域内进行匹配搜索，而只需在定位时获取有效AP的列表，并在此列表中AP的覆盖范围内进行搜索定位即可，从而提高定位速率与实时性。
e orus实验数据显示其定位精度在2.13米内的概率可达90％。
(3)Nibble系统Nibble定位系统与以上两系统的最大不同点是其采用信噪比(SNR)作为信号空间矢量的样本，并用接收信号的信噪比来建立指纹参考点的Radio Map。
参与Nibble系统开发与研究的人员认为信号的信噪比比其强度值更具有位置特征信息。
与e orus系统一样，Nibble系统也采用概率模型来建立信号空间，与e orus不同的是Nibble系统采用贝叶斯网络来创建信号空间的概率分布图与指纹参考点的Radio Map。