权值参数优化的WiFi实时定位算法研究

本文主要探讨了"基于权值参数的WiFi定位算法研究"这一主题，由郑学伟在辽宁广播电视大学沈阳分校发表。WiFi定位技术作为一种广泛应用的室内位置服务手段，其基本三边定位算法（trilateration）在实际应用中存在两个关键问题：测距模型参数的不确定性以及定位计算过程中产生的较大误差。这些问题可能导致定位结果的不准确，特别是在复杂环境中，如多路径效应、信号干扰等。 为解决这些问题，作者提出了一种创新的定位策略。首先，该算法采用了信息增益方法，即根据各接入点（Access Point, AP）对于待定位点的区分度能力来选择3个最具代表性的AP，这有助于提高定位的可靠性。这种方法考虑了AP与目标点之间的信号强度和环境特性，从而减少选择错误AP的可能性。 其次，针对测距模型，算法进行了实时参数获取的改进。传统的测距模型往往依赖于静态参数，而实时参数更新则可以动态适应无线环境的变化，提高了定位的精度。通过实时数据采集和分析，算法能够更准确地估计信号传播时间或信号强度与距离的关系。 最后，引入了距离权值的概念。在三边定位计算中，算法对每个AP的距离估计赋予不同的权重，这基于每个AP的信号质量、距离估计的准确性以及环境影响等因素。通过加权处理，算法能够综合考虑多个因素，进一步减小环境噪声和测量误差的影响，从而提升整体定位的精度。 通过实验验证，该算法相较于基础的三边定位算法，显著提高了定位精度，并且在动态变化的无线环境中表现出了良好的鲁棒性。关键词包括WiFi定位、实时定位、实时测距模型、距离权值以及卡尔曼滤波等技术，这些都是本文的核心贡献和关键技术手段。 这项研究对于提高WiFi定位系统的稳定性和准确性具有重要意义，为无线定位技术的发展提供了一种新的解决方案，有助于在未来无线网络环境下实现更精准的位置服务。