无线网络定位技术 (3)

4.1.8模式匹配

AOA和TOA/TDOA定位技术在多径传播严重的环境下很难奏效。为了解决这个问题，美国Wireless Corp公司最早提出一项称为基于多径信号收集和模式匹配算法的“指纹”定位方案。它主要通过在基站设置无线照相系统来分析接收信号的多径模式，提取特征信息再和数据库中先验模式进行模式匹配，从而实现移动台定位。这种利用先验样本数据库辅助定位方案的测量数据参数可以是TOA/TDOA，也可以是RSSI。

4.2 无线局域网(WLAN）定位技术

无线局域网（WLAN）是指以无线信道作传输媒介的计算机局域网络，是计算机网络与无线通信技术相结合的产物，它以无线多址信道作为传输媒介，提供传统有线局域网的功能，能够使用户真正实现随时、随地、随意的宽带网络接入。移动用户对信息的即时性和就地性的需求越来越强烈，这就给基于WLAN系统的位置服务提供了广阔的发展空间。WLAN系统中定位技术主要有GPS卫星定位、基于RSSI或TOA/TDOA/AOA的三角定位、信号强度定位等。其中，信号强度定位技术主要包括信号强度指纹/信号强度建模定位等两类方法。 4.2.1基于时间/角度测量的定位

在WLAN低功率无线设备组成的高密度网中，由于各设备之间的同步很难实现，利用TDOA估计距离也很难实现。尽管可以通过测量TOA来估计距离，但是障碍密集地区如室内等环境中用户间距离较短，AP的覆盖范围往往不超过100米，无线电波的传输时延可以忽略不计，并存在较严重的衍射和绕射等非直线传播情况，而且同一用户信号的各条多径分量在时间上相当接近，需要对设备的分辨率进行改进以区分。所以，精确的TOA或者TDOA估计，需要借助于更先进的数字信号处理技术来实现。另外，影响信号传播的障碍物很多，无线信号存在反射和散射。不同路径分量的幅度、相位、到达时间和入射角各不相同，使接收的复合信号在幅度和相位上都产生了严重的失真，因此，AOA也不适于室内无线定位。 4.2.2基于信号强度的定位技术

基于无线局域网（WLAN）的定位技术借助笔记本电脑、手机、MP4、PDA等用户终端中WLAN协议的广泛集成与WLAN近乎泛在的网络覆盖能力得以快速发展和进步。

WLAN中用户终端（主动或被动地）监听其接收范围内接入点/热点（AP）的信号，通过所接收到beacon frame中的SSID和MAC地址来辨识所有AP，并根据RSSI判别相应AP的信号强度。表格 2中是WLAN中用户终端扫描所返回的AP及其属性列表示例。WLAN中研究和应用最为广泛的信号强度定位技术便是基于上述监听结果进行的。

表格 2 终端扫描所返回的AP及其属性列表示例

4.2.2.1信号强度指纹定位

WLAN中首个定位系统RADAR由微软研究院的Bahl等人于2000年设计提出，其使用的是信号强度指纹定位技术。指纹定位主要分为离线训练和在线定位两个阶段。离线阶段在目标区域内，WLAN终端在有限个样本点处从周围的AP采集信号，测量从邻近若干AP接收的信号强度，并记录自身位置。同时，终端捕获观测AP MAC作为识别信息。然后将包含AP识别信息、AP信号强度和对应观测样本点位置等信息的先验数据保存，建立信号指纹数据库。为提供较准确和完整的指纹记录，离线指纹的收集需以足够密度覆盖整个物理空间。基于上述采集好的信号指纹数据，在实际定位阶段，定位终端扫描接收范围内的各个AP，并根据各AP的信号强度，在指纹数据库中找出与所观测AP信号强度最接近的一条指纹记录，并将此记录中的位置信息作为终端的位置。

图表 6 WLAN指纹定位技术原理

指纹定位技术可以分为确定性、不确定性（或随机性）方法。确定性方法直接求解两者间的欧氏距离，返回与观测值距离最小的一个样本点或K个样本点的综合结果。在不确定性方法中，使用各种随机性方法来处理RSSI测量中的不确定性，

继而获得终端位置的最大似然或最大后验概率或最小均方误差估计。表格 3是针对三张常见指纹算法（KNN，Histogram，Kernel）的各项误差统计分析数据对比关系。

表格 3 KNN/Histogram/Kernel算法误差统计分析

4.2.2.2信号强度建模定位

WLAN中另一种定位技术被称为信号强度建模定位。此类系统中记录了AP的精确位置，在计算用户位置时，较简单的方法是根据各可见AP信号强度的差异直接对各AP的位置进行加权平均得到用户的粗略位置。较复杂的方法之一是：建立信号传播规律的确定性模型并根据信号强度的损耗来估计AP-用户间传播距离，继而确定用户位置。另一种方法是基于随机技术，根据信号关于距离的统计分布特性，得到对AP-用户间距离的一个概率估计。如前所述，信号强度建模定位至少需要预知AP的标识及其位置信息即建立AP数据库，省去了指纹采集工作。建立AP位置数据库的方法主要有：站址登记和路测。

信号强度建模方法存在不可忽视的缺陷，其相比指纹定位虽然步骤简捷，但其定位精度受到AP位置精度和路径传播损耗模型精度的影响。而且，此方法中忽视了AP天线的发射信号强度在各方向的分布并不均匀的实际情况，即AP天线周围不同方向的终端虽接收到AP的信号强度相同，但与AP的距离可能并不相同。上述这些因素（包括人体遮挡）都会对信号强度建模定位精度产生不同程度的影响。 图表 7是具有代表性的信号强度指纹定位技术（RADAR）、信号强度建模定位中确定性模型技术（Trilateration, Simplified path loss model）与随机模型技术（Proposed）的定位性能对比测试情况。由图中可见，RADAR指纹定位的平均性能相比模型定位而言更突出，但基于随机性传播模型的建模技术在经过与RADAR的整合后，整体性能实现显著的提升。

图表 7 WLAN信号强度指纹/模型定位性能对比关系

5.结论

基于蜂窝网络特别是基于CDMA网络的移动定位技术是一项复杂的技术，涉及的内容多，范围广。从对移动台定位的精度要求来看，由于受多径、多址干扰，特别是NLOS传播的影响，使各种信号特征测量值总是存在一定的偏差，从而使各种适用于特征测量值误差服从零均值高斯分布的定位算法，如最小均方三角定位算法的性能显著下降，无法取得对移动台位置的最大似然估计，使得对移动台的估计位置出现较大的偏差。在一般的市区环境下，以GPS为代表的卫星定位技术，由于其基于高频伪随机码的精确站星伪距测量而获得较高的定位性能，但另一方面，其巨大的下载量使得首次锁定时间过长。AGPS虽然可以大幅提高首次定位的速度，但仍无法彻底解决卫星信号条件较差环境下定位性能低下的问题。因此，AGPS、基于Cell定位等技术的结合互补是蜂窝网络定位更为可行而且高效的选择。

WLAN的部署为蜂窝网络中AGPS、Cell等定位技术提供了有力的补充。由于特征测量方法面临与蜂窝网络中相同甚至更为严重的误差影响，WLAN定位研究应用的重点是基于信号强度的方向。其中，指纹定位相比传播模型定位具有更高的实用性和更广的适用范围。

在无线网络定位中，每种系统和算法都有各自特点和适用范围，没有哪种是绝对最优的。近来算法研究的重点逐渐有多元互补的趋势。在不同理论、策略、网络拓扑、应用领域等方面分别具有优势的方法之间相互配合、采长补短是今后无线网络定位技术的一种发展方向。

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