導師是做室內定位的，最近讓我復現一篇論文中基於圖像和WiFi融合定位的實現方法，目前圖像定位已經簡單的實現了，採用HOG+SVM。然鵝定位效果並不理想，但也能得出個大概的位置。
下面就開始搞基於WIFI無線信號定位，特寫下此文章以記錄。
基於WIFI的定位主要有以下兩大途徑：
1、基於RSSI（Received Signal Strength Indicator，信號接收強度）的，主要有以下兩種方式：
①三角定位
我們可以利用信號衰減模型估算出移動設備距離各個AP的距離,然後根據智能機到周圍AP距離畫圓，其交點就是該設備的位置。很容易發現，三角定位算法需要我們提前知道AP的位置，因此對於環境變化較快的場合不適合使用。
②指紋算法
將需要室內定位區域劃分網格，建立採樣點（間距1~2m）使用wifi接受設備逐個採樣點採樣，記錄該點位置、所獲取的RSSI及AP地址。對採樣數據進行處理（濾波、均值等）
用戶在定位階段，可持移動設備在定位區域移動，實時獲取當前RSSI及AP地址，將該信息上傳到服務器進行匹配（匹配算法有NN、KNN、神經網絡等） 得到估算位置。
2、不基於RSSI（Received Signal Strength Indicator，信號接收強度）的，主要有以下三種方式：
①TOA（time ofarrival）
②TDOA（time difference of arrival）
③AOA（angle of arrival）
3、比較和總結
- 指紋算法相比較三角定位算法精度更高。
- 三角定位算法需要提前知道所有AP的位置。
- 指紋算法需要提前繪製一幅信號Map。
基於WIFI的室內定位，更適合使用基於RSSI信號的指紋算法，原因在於我們不需要提前知道所有AP的位置，而且指紋算法可以應對AP位置或狀態的改變。可以提前將測繪指紋數據庫儲存到雲端服務器上，移動設備在定位區域將自己得到的周圍AP信息實時發送給服務器，由服務器進行匹配並返回座標位置給客戶端即可實現設備的定位。
所以經過比較，打算採用建立指紋庫的方法來實現WiFi的定位，但是唯一比較麻煩的是需要採集的數據量有點大，採集點比較多，造成工作量會比較大。另外在採集的時候移動的位置距離過小可能導致上次採集點的數據和本次的數據一致可能是採集間隔時間過短，建議大家以30秒或者1分鐘左右的時間間隔進行採集。在這裏各個大家推薦一款手機採集AP數據的軟件，可以試試採集智能手機附件AP的RSSI強度，並且可以生成Excel表格等，名字叫WIFI魔盒，圖標如下：
另外，大家在進行WIFI定位學習過程中有什麼疑問的定位，歡迎私聊我進行交流探討！