Wi-Fi室内定位算法研究：融合指纹匹配与多项式分布

“Research on Indoor Location Algorithm Based on Wi-Fi”探讨了一种基于Wi-Fi的室内定位算法的研究，旨在解决室内定位环境中存在的误差问题以及环境变化导致的定位系统不稳定性。 本文作者包括郭俊杰、肖宏祥和张超群，他们来自桂林理工大学的信息科学与工程学院。研究提出结合位置指纹匹配算法和多项式分布模型来提高室内定位的准确性。通常，单一的室内定位算法在精度上存在局限性，而环境的变化会影响定位系统的稳定性。为了解决这些问题，研究者将两种不同的定位算法——位置指纹匹配算法和多项式分布算法——应用于不同的室内环境，并用相同的参数量化它们在同一环境下的定位结果。 位置指纹匹配算法依赖于预先创建的Wi-Fi信号强度的地图（指纹库），通过比较实时测量的信号强度与指纹库中的数据来确定位置。然而，这种方法可能会受到环境变化的影响，导致定位不准确。另一方面，多项式分布模型则可能因模型自身的缺陷而产生较低的定位精度。 研究中，根据选择系数，选择最优算法进行室内定位。在线定位阶段，采用一种可以根据选择系数自适应环境的算法，既能克服指纹匹配算法的不足，也能弥补多项式分布模型的缺陷，从而提高室内定位的精确度。这种自适应算法能够根据环境条件动态调整，以达到最佳的定位效果。 该研究为改善室内定位技术提供了新的思路，通过融合多种定位算法，能够有效应对室内环境的复杂性和不确定性，提升定位系统的稳定性和准确性，这对于智能建筑、物联网应用以及紧急救援等领域具有重要意义。