探究手机传感器数据在实际应用中的广泛价值

智能手机内部大量传感器的集成，不仅改变了传统手机与人的交互方式，提高了手机的易用性，使手机更加智能，也使以手机作为惯性信号、地磁信号、Wi-Fi及蓝牙信号等数据采集的终端成为可能。国内外学者也基于手机传感器进行了较多的研究，取得了若干成果。吴树坤[52]等人利用手机内的地磁传感器与Wi-Fi模块采集室内的磁场和Wi-Fi信号强度，并基于此优化了滤波算法，取得了米级定位精度的效果。

理论教育 2023-07-02

指纹数据库滤波算法优化

指纹数据库滤波去噪与图像滤波去噪相比，最显著的差别就是指纹数据库中每一个参考点都不只有一条AP信号，而是一组AP的信号向量，因此，必须对每一个AP信号进行单独分析。类似于图像中像素点的灰度值，指纹数据库滤波分析的数据为每个AP信号的RSSI值。用指纹数据库滤波时，首先要确定某一个AP信号在指纹数据库中的噪声点，然后再根据均值滤波方法进行滤波。

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Wi-Fi和蓝牙的融合定位技术

仿真结果显示，Wi-Fi定位结果精度为2.716 m，蓝牙定位结果精度为3.442 m。图4.10融合定位各点定位误差图4.11蓝牙、Wi-Fi、融合定位各点定位精度对比采用Wi-Fi和蓝牙定位结果融合得到的平均定位误差为2.255 m，明显优于蓝牙定位结果的3.442 m，相比Wi-Fi定位结果2.716 m也有了显著改善。此方法可以很好地利用在Wi-Fi和蓝牙设施普遍存在的建筑物内，以提高室内的定位精度。

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构建指纹数据集：方法与步骤

采样点A经滤波处理后第n次扫描到的APi的信号强度的样本信息用矩阵LA通过式（5.8）表示：构建指纹数据集时，虽然数据集中RSSI越多，对该采样点的特征描述越准确，但这也造成了定位时测量定位点坐标需对比的数据量大、定位算法复杂、运算速度慢等问题，因此，需要对矩阵LA进行简化。在剔除了31个AP信号源以后，大大提高了指纹数据集的质量，避免了定位时对不稳定、出现频率较低的AP的匹配，提高了定位的可靠性。

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基于位置指纹定位的Wi-Fi数据采集方法

研究基于位置指纹定位需要大量的Wi-Fi信号数据，包括基本服务集标识、服务集标识以及实时更新的接收信号强度指示等信息。本书使用JAVA语言编写了数据采集程序，通过小米6手机运行程序，能够快速进行数据采集。图5.1程序交互界面图5.2数据存储界面

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地磁场定位原理及应用

图7.1地磁场空间分布示意图图7.2地磁场七要素示意图理想情况下，在地球近地空间内的任意一点都有与之对应的唯一的地球磁场矢量值[84]，若能够准确确定地磁场矢量就能推算出该点的经纬度，实现全球定位。所述地磁场变化时间谱[85]由表7.1给出。从表7.1可以看出，地磁场受地球内部原因影响，年变化和太阳黑子变化周期均不小于一年。

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仿真实验验证：探究效果的可行性

仿真测试得到的8个点的测量坐标与真实坐标按照式（4.4）计算出坐标增量，得到平均定位误差：图4.2为Wi-Fi数据滤波前各测试点的定位误差。图4.2Wi-Fi指纹数据库滤波前各点定位误差图图4.3为Wi-Fi数据滤波后各测试点的定位误差。通过计算平均定位误差，蓝牙数据滤波前平均定位误差为4.042 m。

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采样点滤波的处理方法

建筑物内AP信号受干扰较多，需对移动平均滤波进行优化以增强其对脉冲性干扰信号的滤除能力。若此概率值小于5%，则认为该RSSI值出现的概率较小，应将其滤除，再对滤除后的数据进行移动平均滤波处理，其对比效果如图5.3所示。可见，改进后的基于概率分布的移动平均滤波在保留原始数据特点的同时有效过滤掉了脉冲噪声。

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定位原理：步行者航位推算的惯性定位方法

步行者航位推算是将最初用在车辆和船舶的航行定位中的惯性导航定位系统针对行人定位而提出的一种惯性定位方法，它所使用的加速度计、数字罗盘和陀螺仪等传感器的尺寸、质量和成本都大大降低，但其原理与惯性导航系统类似，同样是采用物理方法实现导航定位。基本流程如图6.1所示。图6.1手机惯性传感器室内定位基本流程图步行者航位推算需要获得相关的惯性数据，为此，它主要依靠手机内部所集成的传感器进行测量。

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室内定位技术的研究现状分析

现阶段研究较为深入的几种室内定位方法有射频识别技术、低功耗蓝牙定位技术、Wi-Fi定位技术、ZigBee定位技术、红外定位技术、可见光定位技术、超宽带定位技术、伪卫星定位技术、超声波定位技术、惯性定位技术、地磁定位技术等，而且都取得了比较丰硕的研究成果。其中，通过信号接收强度为特征信号进行定位的研究较多。

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室内定位技术：射频识别的应用

图2.1射频识别系统组成其中，主动RFID标签相当于一个能够主动发射电磁波信号的信号发射器，当标签接收到阅读器发送的查询信号时，它能主动发射身份识别等信息到阅读器，阅读器接收到标签的身份识别信息后，能够判断出标签的身份信息及其所在的位置。此外，LandMarc定位系统[35]也是利用射频识别技术进行室内定位的系统。

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室内地磁信号的特性分析与优化

下面将对室内地磁信号特性进行分析，进而设计合理的定位方法。从图中可以看出，固定点和走廊内的地磁场幅度值基本稳定，走廊内不同距离处的地磁场特征前后基本保持一致，超过90%的前后测量差值浮动在2.00 μT以内，室内地磁稳定性较强，地磁指纹长时间稳定的特性为室内定位提供了定位基准。

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多种技术结合的混合定位方法发展

尽管科研人员对各主流定位技术进行了长时间深入的研究，并取得了不同的成绩，促使室内定位技术逐渐成熟，但单一技术手段仍不可避免地存在一定的局限性，为此，利用多种技术结合以克服单一技术缺陷的混合定位方法成为室内定位发展的趋势。

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数据采集工具及滤波处理实践——以中兴U930为例

试验数据采集工具使用的是集成了Wi-Fi和蓝牙模块的智能手机，型号为中兴U930。以参考点3为例，将采集到的部分Wi-Fi信号强度数据填写在表3.1中。表3.1参考点3采集数据式（3.1）中功率P的单位为kW。因此，需要对离线阶段采集到的信号强度数据进行滤波处理，以剔除数据中的噪声干扰。图3.3蓝牙数据采集程序界面

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基于Wi-Fi的室内位置指纹定位原理说明

基于Wi-Fi的位置指纹室内定位的理论支撑是Wi-Fi热点物理地址的唯一性和电磁波在空气介质中传播的衰减原理。基于Wi-Fi的位置指纹定位法就是首先测出室内空间各个位置上的Wi-Fi信号特征，并以此作为定位基准，再通过测量得到的当前信号特征与定位基准进行匹配，获取对应的空间位置来实现定位。

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RSSI定位方法优化提升

采用RSSI测量技术的定位系统通常有两类定位方法：一类是基于信号传播损耗模型的定位方法[47]；另一类是基于RSSI指纹库的定位方法[48]。图2.4位置指纹定位原理基于RSSI指纹库的定位方法通常有两个阶段：离线训练阶段。

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