【摘 要】
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随着IEEE 802.11-2016协议(也称为802.11mc)的精确时间测量(FTM)定位解决方案的引入,通过RTT往返时间来进行测距并进行定位的技术路线正在得到重视.目前提出的基于FTM的测距方案测距精度在视线环境下通常具有1～2 m的偏移误差,由于在802.11mc中,噪音不具备高斯性,精度的进一步提升存在着较大困难,进而导致定位精度达不到米级.本文选用了成本仅在数百元量级的市场设备搭建室内定位系统,提出了一种新的单目标网络定位方案——基于极大似然估计与核密度估计的可扩展贝叶斯定位算法(MLKB)
【机 构】
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清华大学网络科学与网络空间研究院 北京 100084
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随着IEEE 802.11-2016协议(也称为802.11mc)的精确时间测量(FTM)定位解决方案的引入,通过RTT往返时间来进行测距并进行定位的技术路线正在得到重视.目前提出的基于FTM的测距方案测距精度在视线环境下通常具有1～2 m的偏移误差,由于在802.11mc中,噪音不具备高斯性,精度的进一步提升存在着较大困难,进而导致定位精度达不到米级.本文选用了成本仅在数百元量级的市场设备搭建室内定位系统,提出了一种新的单目标网络定位方案——基于极大似然估计与核密度估计的可扩展贝叶斯定位算法(MLKB).该算法首先利用核密度估计法对测距数据集进行预处理,再对室内AP测距结果小于10 m的数据进行线性拟合,将拟合后的测距结果代入基于紧邻AP策略的线性最小二乘法作为粗定位结果,定义基于极大似然估计的目标函数,最后利用贝叶斯算法迭代得到最终的预测位置.本文基于Wi-Fi FTM Linux Tool开源工具实现了FTM测距、定位模块并验证了其精度.通过在室内视线环境和非视线环境下进行实验,结果表明在室内LOS环境下,MLKB算法可达到最高62％的米级定位精度,在强NLOS环境下可达到41％的米级定位精度,相比朴素贝叶斯算法在LOS和强NLOS环境下的米级精度分别提高43％和17％.在仅使用4个AP协同室内单目标定位的条件下,同近年先进研究成果运用的定位算法相比,MLKB算法在不同环境下具有良好的泛化能力,总平均定位精度能达到1.5 m以内,平均米级定位精度数据占比达到了45％,定位效果均优于各种常见的定位算法.
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