室内LBS技术：基于RSSI预测模型的精确定位研究

本文档深入探讨了以接收信号强度值（Received Signal Strength Indicator, RSSI）为基础的室内LBS（Location-Based Services）技术研究。RSSI是一种无线通信中用来衡量无线信号强度的指标，对于室内定位系统至关重要。论文首先回顾了WiFi的发展和应用，特别提到了2000年P.Bahl和V.N.Padmanabhan在IEEE INFOCOM会议上提出的Radar系统，该系统利用WiFi环境中的无线电信号特性进行移动设备的定位和追踪，实现了即时位置感知。 作者针对无线区域网络内的无线电信号强度分布进行了分析，并利用MATLAB中的Polyfit函数构建了信号传播的预测模型。在无线连接阶段，通过将实时接收到的RSSI值输入模型，采用选择性根搜索等算法进行定位计算，从而实现精确的位置判断。实验结果显示，该方法在定位误差小于5米的范围内，成功率大约能达到88%，显著降低了传统位置感知系统在离线阶段建立信号指纹（Fingerprinting）的成本，同时减轻了移动设备的运算负担。 尽管GPS在全球定位服务中具有高精度，但在室内环境中，由于受视线障碍的影响，其应用受限。因此，基于RSSI的室内定位技术提供了更灵活的解决方案。本文的研究重点在于解决GPS无法覆盖的室内定位问题，通过对RSSI的深入理解和建模，为室内LBS技术的发展做出了贡献。 关键词包括：接收信号强度值、WiFi、LBS、信号指纹、模式匹配、预测模型。这些关键词体现了论文的核心内容和研究方法，展示了如何利用RSSI这一无线通信特性来提升室内定位系统的性能和效率。这篇文章提供了一种创新的室内定位技术，对无线通信和位置服务领域具有实际应用价值。