基于信号传播模型与指纹识别的室内混合定位方法

本文档探讨了一种基于信号传播模型与指纹识别的室内混合定位方法，针对近年来在诸如物联网、移动计算等领域中日益重要的RFID（Radio Frequency Identification）定位问题。在室内定位系统中，尤其是办公建筑中，通常依赖接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）来实现位置估计。然而，RSSI易受外部因素影响，其性能稳定性受到环境因素对信号传播的影响，这限制了其在复杂环境中的准确性和可靠性。 作者Junhuai Li、Bo Zhang、Hailing Liu、Lei Yu和Zhixiao Wang来自西安科技大学计算机科学与工程学院和重庆科技学院电子信息工程学院，他们提出了一个融合两种定位技术的解决方案：一是信号传播模型，二是指纹识别（Fingerprinting）。这种方法旨在通过结合这两种技术的优势，提高室内定位系统的定位精度和鲁棒性。 信号传播模型是基于无线信号在空间中的传播规律进行建模，通过对信号衰减、多径效应等特性进行分析，可以预测信号强度与距离之间的关系。这种模型对于理解信号随距离变化的规律至关重要，但其准确性依赖于环境参数的精确度和模型的适用性。 另一方面，指纹识别则是通过在特定位置收集信号强度或其他特征数据（称为“指纹”），然后在新的位置使用这些指纹进行比对，以确定最接近的位置。这种方法在一定程度上克服了环境变化带来的影响，因为它依赖于实际测量的数据集，而不是理论模型。 提出的混合方法将信号传播模型和指纹识别相结合，可能是通过首先利用模型对大范围区域进行粗略定位，然后使用已知的指纹数据库来细化和校准结果。这种结合可能包括实时更新和融合模型预测与实际指纹匹配的结果，以降低环境变化的影响并提高定位精度。 总结来说，该论文的主要贡献在于提出了一种室内混合定位策略，旨在利用信号传播模型的预测能力和指纹识别的环境适应性，以提高在办公环境中RFID定位系统的稳健性和精度。这为解决室内定位中的环境挑战提供了一个创新的解决方案，并有望在物联网和其他领域中得到广泛应用。