基于经验值模型的室内导览系统设计与实现

维普资讯 http://www.cqvip.com １９４　２００７，４３（１２）　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用　基于经验值模型的室内导览系统设计与实现　郑　中　－一，吴　珂　，程　慧　，贺　棵　ＺＨＥＮＧ　Ｚｈｏｎｇ＇，２，ＷＵ　Ｋｅ　，ＣＨＥＮＧ　Ｈｕｉ　，ＨＥ　Ｌｉａｎｇ　１．华东师范大学计算机科学与技术系．上海２０００６２　２．华东师范大学计算中心。上海２０００６２　１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｅａｓｔ　Ｃｈｉｎａ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　２０００６２，Ｃｈｉｎａ　２．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｃｅｎｔｅｒ，Ｅａｓｔ　Ｃｈｉｎａ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　２０００６２，Ｃｈｉｎａ　Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｚｈｅｎｇ＠ｃｃ．ｅｃｎｕ．ｅｄｕ．ａｎ　ＺＨＥＮＧ　Ｚｈｏｎｇ，ＷＵ　Ｋｅ，ＣＨＥＮＧ　Ｈｕｉ，ｅｔ　ａ１．Ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｄ￣ｒ　ｇｕｉｄｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　ｍｏｄｅ１．　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（１２）：１９４－１９８．　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｔｉｎｕｉｎｇ　ａｄｖａｎｃｅｓ　ｉｎ　ＷｉＦｉ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｏｎ　ＩＥＥＥ　８０２．１　１　ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ　ｌｅａｄ　ｔｏ　ｗｉｄｅｓｐｒｅａｄ　ｓｔｕｄｉｅｓ　ｏｎ　ＷＬＡＮ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｂｕｔ　ｍｏｓｔ　ｏｆ　ｔｈｏｓｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ　ａｒｅ　ｌｉｍｉｔｅｄ　ｉｎ　ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｄｅｓｉｇｎｓ　Ｍ—Ｓｈｏｗ，ａ　ｎｏｖｅｌ　ｉｎｄｏｏｒ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｇｕｉｄｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　ｄａｔａ　ｍｏｄｅｌ，ａｎｄ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓ　ｉｔ　ｏｎ　ａ　ｌａｒｇｅ—ｓｃａｌｅ　ｍｕｓｅｕｍ．ｈＴｅ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｅｓｅｎｔｓ　Ｍ－Ｓｈｏｗ　ｆｒｏｍ：　ｄｅｓｉｇｎ，ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｌｏｃａｔｉｏｎ－ａｗａｒｅ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｌｏｃａｔｉｏｎ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ；ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ＬＡＮ　摘要：随着基于８０２．１１协议簇无线局域网应用的高速推广，ＷＬＡＮ环境中的定位技术正逐渐成为一个研究热点．然而对于此项　技术的研究，大多仅局限于实验室环境。设计和实现了一个基于经验值统计模型的室内无线导览系统——Ｍ—Ｓｈｏｗ．并将其实施在　大型展馆中；从设计、实施与挑战三个方面对Ｍ—Ｓｈｏｗ系统进行了讨论。　关键词：位置敏感计算；位置估计；经验值模型；无线局域网　文章编号：１００２—８３３１（２００７）１２—０１９４—０５　文献标识码：Ａ　中图分类号：ＴＰ３９１　１　引言　不太高的定位需求。但据我们所知．目前还没有将这项技术投　近年来，基于位置服务（Ｌｏｃａｔｉｏｎ—ｂａｓｅｄ　Ｓｅｒｖｉｃｅ，ＬＢＳ）由于　入工程实用的先例。在上海市科委的支持下，设计和实现了基　其巨大的市场应用前景，成为人们关注的焦点　。基于位置服　于经验值统计模型的Ｍ—Ｓｈｏｗ室内无线导览系统．并将其实施　务，即根据服务消费者所在地理位置的不同．提供对应的信息　在上海市科技馆的二期建设中。　服务。作为ＬＢＳ的核心技术之一，定位技术正再次成为研究热　本文之后的内容按照设计、实施与展望三个方面进行组　点。随着基于８０２．１１协议簇的无线局域网技术的高速发展与　织．首先介绍基于经验值模型的位置估计技术．然后给出Ｍ—　手持式移动多媒体设备的不断普及，一种新型的定位技术——　Ｓｈｏｗ系统的总体设计并对关键技术进行简要分析．之后对系　基于无线局域网（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ＬＡＮ，ＷＬＡＮ）的室内定位技术（以下　统实施以及实施过程中的经验进行了总结，最后讨论了在今后　简称ＷＬＡＮ定位技术）——正日益受到广泛关注。　的相关研究中有待进一步解决的问题。　相对于传统的定位技术而言，ＷＬＡＮ定位技术具有一定优　势，主要体现在：　２基于经验值模型的位置估计　（１）成本低，安装方便　现代定位技术包括ＧＰＳ定位、激光定位、超声定位、广域　ＷＬＡＮ定位技术利用现有的无线组网设备，成本相对便　蜂窝网定位和基于射频信号的定位等。ＧＰＳ定位技术是目前相　宜，安装实施难度小。　对成熟、应用较广的定位技术，它采用空间卫星作为参考点，通　（２）适用于室内环境，垂直方向可定位　过ＧＰＳ接收器接收到的多颗卫星信号之间的时延差值来进行　由于无线局域网通常布设在室内环境中，因此适用于室内　经纬度定位，已广泛应用于在军事、航海、驾驶引导等领域。广　定位。垂直方向也具定位能力。　域蜂窝网定位系统技术属于较新发现的技术，它利用无线信号　相关研究表明．目前ＷＬＡＮ定位技术的定位精度在实验　的微波特征，计算移动终端的具体位置。上述两类定位方法在　室环境下已达到１　ｍ一３　ｍ．可以满足如展馆导览等对精度要求　目前民用系统中已经广泛应用，多用于室外环境中。　基金项目：上海市科委重点科技攻关项目（Ｎｏ．０３５１１５０３７）。　作者简介：郑中（１９７７一），男，硕士研究生，工程师，研究方向为移动计算，分布式智能系统；吴珂（１９８２一），女，硕士研究生，研究方向为移动计算　程慧（１９８２一），女，硕士研究生，研究方向为移动计算；贺棵（１９７３一），男，博士，副教授，主要研究方向为移动计算，分布式系统。　维普资讯 http://www.cqvip.com 郑　中，吴　珂，程　慧，等：基于经验值模型的室内导览系统设计与实现　２００７，４３（１２）　１９５　与ＧＰＳ定位原理类似，基于ＷＬＡＮ的室内定位技术选取　无线接入点（Ａｃｃｅｓｓ　Ｐｏｉｎｔ，ＡＰ）作为参考点，根据移动终端　（Ｍｏｂｉｌｅ　Ｔｅｒｍｉｎａ１．ＭＴ）接收到来自于ＡＰ的信号强度指示（Ｒｅ—　统、手持终端设备系统３个部分组成，整体结构如图２所示。中　央服务系统应安装在专用控制机房，另外为了远程管理维护的　需要，应该通过网关接入Ｉｎｔｅｒｎｅｔ。中心服务系统通过以太网与　各展区集线器连接，各个展区的集线器用于将展区内部的ＡＰ　进行汇集。手持无线终端通过无线链路与各个展区ＡＰ连接，　ｃｅｉｖｅｄ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｓｔｒｅｎｇｔｈ　Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ，ＲＳＳＩ）计算得出ＭＴ目前所处　的物理位置。在ｗＬＡＮ定位技术中，ＲＳＳＩ可以视为ＭＴ与ＡＰ　距离的相关函数。但是由于室内环境比与室外更加复杂，无线　最终进入导览系统的骨干网络，从中央服务器获取定位计算服　务以及推送的导览信息。　信号受到反射、绕射、多径效应等因素的影响ｌ　５】，使得这个函数　不再单一与距离相关，还受室内空间分划情况、墙面装饰材料、　人流密集程度等诸多因素的影响，大大增加了定位难度。　根据建立模型的不同，可以将ＷＬＡＮ定位分为基于传播　模型和基于经验值模型两种。前者基于无线信号室内传播模　型　。针对室内传播模型的研究起步于上世纪９Ｏ年代初期，　建立在已经相对成熟的无线信号传播理论和无线信号室外传播　模型之上。室内传播模型根据布设区域的空间布局，阻断物（如：　墙、门、窗等）的反射率和透射率等特性建立；后者是近年来被使　用和研究得较多的方法。基于经验值模型的室内定位技术，基本　思想是将信号强度在空间中的实际分布记录下来，形成经验值　模型，定位时则根据ＭＴ返回的信号强度数据，结合经验值模型　计算得到定位结果。针对于这两种模型的比较研究ｌ　８ｌ９１表明，经　验值模型相对于室内传播模型在定位精度上更具竞争力。　基于经验值模型的定位通常分为两个步骤——模型构建　阶段（或模型标定阶段，Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）与位置估计阶段。模型构建　阶段建立合理的模型，以描述待定位区域中的信号强度分布情　况．为位置估计阶段提供计算标准和依据。构建模型需要在待　定位区域中选取一组采样点。并在每个采样点上利用无线接收　设备（如无线网络适配器），采集一定数量的ＲＳＳＩ值作为该采　样点的经验值样本予以保存。根据使用算法的不同，有的系统　在采样完成后，对经验值模型还有进一步的训练过程。　位置估计阶段，即根据经验值模型和现场采集到的定位数　据进行定位计算．确定用户所在位置的过程。在位置估计阶段　中，移动终端首先通过无线接收设备，扫描现有的信道，取得现　有的全部ＡＰ—ＲＳＳＩ值对作为定位数据，然后再根据定位数据　和经验值模型进行定位计算，最终得到定位结果。定位计算中　所使用的位置估计算法有很多。比较有代表性的是微软研究院　的ＲＡＤＡＲ系统［８１使用的最近邻法和Ｋ近邻法平均法．以及芬　兰赫尔辛基大学参与研制的Ｅｋａｈａｕ系统【９－　ｌ和美国马里兰大　学的ＨＯＲＵＳ系统㈣中使用的统计方法。　图１　基于经验值模型的定位原理图　３　Ｍ—Ｓｈｏｗ系统　３．１　系统架构　Ｍ—Ｓｈｏｗ系统由中央服务系统、无线接入点和定位感应系　图２　系统整体结构示意图　中心服务器系统是整个无线多媒体智能导览系统的核心．　主要担负提供定位计算服务以及推送导览信息的任务。中心服　务器在运作时必须并发处理较大数量用户的需求．因此系统运　行过程中对于服务器的运算能力和存储系统访问能力均有较　高要求。中心服务器系统包括定位计算服务器与导览信息服务　器。其中，前者用于存储经验值模型并实施定位计算，后者负责　存放导览服务所需的一切多媒体信息以及与展项相关的位置　分布信息。工作人员通过远程维护台与导览服务操作终端对系　统进行监控与维护。　定位感应系统包括在覆盖区域（如各个展区、展馆内的休　闲区域、走道区域）中。根据实际的情况和导览的需求布设的无　线网络接人点以及定位感应器。　手持终端设备系统是游客与系统交互的接口，在考虑便携　性的同时，还需要具备一定的处理能力以确保多媒体信息流畅　播放，因此主要考虑采用ＰＤＡ手持式设备。　系统的软件部分架构在３个子系统内部，互相配合和协　作，完成系统用户的需求。软件部分的示意结构图如图３。　３．２稀疏采样与定位　设计和构建实用型系统，需要从总体出发，在定位精度和　计算复杂度之间找到平衡点，这将直接影响系统的实施难度，　以及运行时的实时性与鲁棒性。构建基于ＷＬＡＮ的定位系统，　一个关键步骤是经验值统计模型的搭建，其中经验值的采集是　一个需要耗费资源的过程，因此，如何选取合适的采样点，减少　不必要的工作量，就显得尤为重要。　在研究用实验系统中，采样点的选取常使用网格式采样和　路线式采样两种方法。　网格式采样是指采样点以均匀分布的网格形式覆盖整个　待建模区域。比如：横竖间隔２　ｍ设置一个采样点，网格采样对　于一个试验系统的优势是很明显的。首先，这种采样方式建立　起来的模型可以比较均匀和直观地反映待建模空间中的信号　维普资讯 http://www.cqvip.com １９６　２００７，４３（１２）　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用　Ｊ　百　』　无　线　定位智能　网　修正模块　络　通　导览媒体数据　讯　定位运算引擎　管理模块　无线信号系统一　ｌ　设备管理模块Ｉ　展项区域　下１　导览终端　映射表　『ｌ设备管理模块　—　—　无线信号系统　无线导览终端　据库　模型　设备数据库　９—设备数据库　服务器系统　图３软件功能框架示意图　强度分布：其次，网格采样可以很方便地估算出整个系统的定　位误差，从而便于对系统性能做出定量评估。而与其优点相对　应。其短处也同样明显：采集样本的工作量和定位计算时的计　算量都很大：由于开放区域中的信号区分度不大，因此经验值　数据中存在大量的冗余：而对于复杂环境下的信号分布不能　很好体现。正是这些缺点限制了网格式采样在工程中的应用　价值。　路线式采样是另一种采样策略。采用路线式采样，使得采　（ａ）　（ｂ）　（Ｃ）　样工作量相对较小．路线对于定位有一定的引导作用。可以提　图４稀疏采样与网格采样　高定位的效果。但是路线式采样的不足之处在于其适用范围有　中。需要使用多个ＡＰ来对场馆进行覆盖。而为了保证定位计　限。用于定位区域可以用有限行径覆盖的系统。比如在回廊式　算的精度．还应该保证在待定位区域中的每个点至少被３个以　布局的区域中．对需要覆盖类似于酒店大堂的大面积开放式区　上的ＡＰ所覆盖㈣。那么．怎样确定ＡＰ的有效作用范围？怎样　域的系统并不适合。　处理没有扫描到的ＡＰ？事实上．即使采样点位于某一ＡＰ的作　通过观测信号地图，发现：在多阻隔的复杂的室内环境下，　用范围内，也不能保证每次采样都能够得到该ＡＰ的信号强度　信号强度分布并不均匀。变化情况复杂，无法用简单的规则来描　值．特别是在两者之间距离较远而附近还有多个其它高信号强　述；而对于在室内开放式环境下，如展馆大堂、信号强度又往往　度ＡＰ的情况下。　趋于一致、分辨度不高。从此规律出发。结合导览系统展区划分　为了解决上述问题，改进了传统的经验值模型，在定位计　较大．展区边界要求相对模糊等特性，采用了稀疏采样的方法。　算中引入非空概率　（ｆ，Ａ），用于标识在采样点ｆ上采集到来　稀疏采样，是指在某个区域（展区）范围内，只选取少数几　源于接入点Ａ的ＲＳＳＩ信号强度不为空的概率。　个具有代表性的点表征整个区域，在经验值模型中只记录它们　表ｌ对在本次实施中使用的经验值数据，按照不同的子区　的经验值数据。采用稀疏采样时，采样点的选取十分关键，直接　域进行了汇总。子区域共８个，分别用字母Ａ到日表示。由于　影响经验值模型的定位效果。目前主要依靠工程实施人员的经　各子区域面积大小不同，无线信号的覆盖情况以及区域中展项　验来进行选取，然后根据实际定位效果做出调整，对采样点进　的划分情况都各不相同，因此包含的采样点一ＡＰ值对总量也不　行补充或者删除。选取采样点的基本原则是对于室内环境相对　相同。从３　４０２（区域Ｂ）到７１２（区域Ｆ）不等。图５用累计百分　复杂、信号强度变化较大的区域，增加采样点密度；而对于信号　比的形式分别表示８个子区域中的非空概率的分布情况。由图　强度相对稳定的区域。减少采样点密度。　．　中可见。８个子区域之间的非空概率分布情况差别不大，总体　图４是稀疏采样在工程实施中的一个区域应用实例。子图　分布趋势相近，非空概率高于０．９的ＡＰ＿采样点值对约占４０％　（ａ）为建筑结构与展区分布图，其中展区用深色区域标出；子图　到６０％左右。其中区域Ｄ与区域　由于ＡＰ覆盖相对较弱，使　（ｂ）为稀疏采样的采样点分布图。其中圆点表示无线接人点，方　得非空概率的累计分布趋势略微偏离于其它区域。　块代表采样点；子图（Ｃ）为网格采样采样点示意图，采样点按照　表１　子区域ＡＰ一采样点值对表　２ｍ间隔分布。可见，稀疏采样可以大大减少模型建立时所需　Ａｒｅａ　Ａ　Ｂ　Ｃ　Ｄ　Ｅ　Ｆ　Ｇ　Ｈ　的工作量。　Ｃｏｕｎｔｔ＾１　４６７　３　４０２　２６０４　１　０５６　１　１８８　７１２　１　７６０　７５４　３．３位置估计算法　３．３．２微功率位置感应器与近距阀值　３．３．１非空概率　由于室内环境下无线信号分布的复杂性，存在如下情况：　由于ＡＰ的覆盖范围有限，在对于大型的场馆实际应用　信号分布相似的两点或多点，而实际位置相距较远。这将导致　维普资讯 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郑　中，吴　珂，程　慧，等：基于经验值模型的室内导览系统设计与实现　２００７，４３（１２）　１９７　丑　妞　士　Ⅲ　图６展馆实景图　０．０　０．２　０．４　０．６　０．８　１　０　非空概率　图５非空概率分布图　定位结果在这些实际位置相距较远的点之间来回切换。为了解　决这个问题，设计了微功率位置感应器（Ｌｏｃａｔｉｏｎ　Ｓｅｎｓｏｒ，ＬＳ）。　位置感应器是一个小功率（一般为几十毫瓦）的信号发生　器．只有在其附近一定范围内的移动终端才可以接收到该设备　所发送的信号。定位感应器的有效作用范围大大小于用于无线　通信或者定位使用的ＡＰ。定位感应器可以安装在各个展区展　出内容上层的空间。由于定位感应系统本身的发射功率很小，　因此安装这类设备时应该避免信号被金属物品严重阻挡，从而　图７设备与器件　确保信号可以传输到空旷的空间并且被终端设备感应。　４　系统实施　对于每一个位置感应器Ａ，在系统中设定一个近距阀值　Ｍ—Ｓｈｏｗ系统作为上海市科技馆二期工程中的多媒体无线　Ａ　与之对应。在定位计算时，如果移动终端扫描到的位置感应　器信号强度值大于其近距阀值，则可以认为移动终端一定在该　导览系统进行实施，地点位于科技馆的第二层与第三层，涉及分　位置感应器附近。这样，也可以通过调节近距阀值来较为灵活　展馆６个，每个分展馆包括展项十数个不等，工程实施总面积约　地调整位置感应器的有效作用范围。　１８０００ｍ　。图６为工程实施完成后的实景图（机器人展厅）。　３．３．３定位算法　市面上现有的ＡＰ品种繁多，在综合考虑了价格以及性能　基于统计方法的经验值模型将所有采样点上对应于同一　等多方面因素之后，选用了ＡｂｏｖｅＣａｂｌｅ公司的ＡＣＡＰ２０１０—１１／Ｈ　ＡＰ的ＲＳＳＩ值视为随机变量，并假定相互独立且满足正态分　与ＡＣＡＰ１８００一ＬＳ型ＡＰ（图７右下）。作为导览系统的移动终　布。由于每一个采样点上都被若干个ＡＰ所覆盖，经验值模型　端．除了具有实现定位所必需的无线通信功能之外，还需要具　可视为采样点与其上所有ＲＳＳＩ随机变量的联合分布的对应关　系。这样，位置估计的问题就转化为联合分布的估计问题。即：　０（图７　使用移动终端扫描到的当前ＲＳＳＩ值组（ＲＳＳＩｉｌ１≤ｉ≤ｍｌ作为定　左）．另外配备外置式ＳａｎＤｉｓｋ　ＷｉＦｉ一１２８　Ｍ无线网络适配器（图　位数据（ＲＳＳＩ，表示接受到的来自于编号为ｉ的ＡＰ的信号强度　７右上）。ＳａｎＤｉｓｋ　ＷｉＦｉ一１２８　Ｍ无线网络适配器可以在较短的时　值）．分别估计其上位于各个采样点ｆ的概率　（一■　有一定的多媒体处理能力以实现导览功能，通过对多种便携式　设备进行了对比考察，最终决定选用ＨＰ　ｉＰＡＱ　２２１ｆ　ｌ１≤ｉ≤　间间隔里获得ＲＳＳＩ强度值，其附带的１２８　Ｍ存储器也解决了　ｍ１），找到其中概率最大的点作为位置估计的结果。　ＰＤＡ自带的存储设备容量较少的问题。　由于各随机量之间是相互独立的，有：　构建在大型场馆中投入实用的导览系统，需要综合考虑多　ｍ　１Ｐ一　方面因素，其中很多是在实验室环境下难以预计到的。比如：导　（（ＲＳＳＩＩ１≤　≤ｍ１）＝１ＩＰ，（ＲＳＳＩ）　（１）　＝ｌ　览系统在总体上为作为主体业务的“展览”提供辅助服务，故无　引入非空概率ＰＷ（ｆ，Ａ），有：　论是多媒体移动终端，或是ＡＰ与微功率位置感应器，都需要　ｍ　与大环境融合在一起，避免分散参观者对于展项主题的注意。　（（ＲＳＳＩＩ１≤　≤ｍ１）＝１ｌＰｔ（ＲＳＳＩ）ＰＮＮ（Ｉ，Ａ　）　（２）　：ｌ　基于上述原因，在系统实施时，定位用ＡＰ大都安装在距离地　定位计算步骤描述如下：　面５ｍ至１０ｍ的顶架之上，设备外壳的颜色也从原来的白色　步骤ｌ数据有效性判定。判断用于位置估计的信号强度　特地改为黑色．以求和周围的环境融合在一起。无线多媒体导　值组的有效性，包括有效ＡＰ数目、有效值数目等。　览的交互界面也经过特别设计．以保证于展馆的整体艺术风格　步骤２近距阀值判定。查找信号强度值组ｆ　．ｓ　ｌ１≤ｉ≤　相符合。　ｍｌ，若存在ＲＳＳＩｉ对应的接人点Ａ　为位置感应器且ＲＳＳＩ，≥Ａ　其次．经验值模型的搭建应当尽量在实际使用的场景中进　将４　位置作为定位结果返回。　行，墙面以及顶棚的修改会对模型产生较大影响，因此在总体　步骤３联合分布估计。对于模型中每个采样点ｆ，根据公　的工程调度安排中，导览系统的经验值采集应当安排在如室内　式（２）计算Ｐｔ（ｆＲＳＳＩ￣Ｉ１≤ｉ≤ｍ１），求得其中最大值点，将其位置　装饰等会对墙面和顶棚做出大规模改动的工程之后。　作为定位结果返回。　另外，实用系统的评价标准与研究系统也有明显差别。在　维普资讯 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１９８　２００７，４３（１２）　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用　研究用系统中定位精度是主要的评估指标。用以定量衡量系统　有信道以取得定位数据，使之对于能源的消耗更快。因此。如何　获得长时高效的能源，以及如何在保证基本性能前提下采用合　理的节能方案是ＷＬＡＮ定位系统所必须要解决的问题　可以相信，随着相关技术的进一步发展。上述问题会逐一　得到解决，在不远的将来，基于ＷＬＡＮ的定位技术将会广泛地　应用于新一代的信息系统中。（收稿Ｅｔ期：２００６年７月）　的性能水平。而对于实用系统，除了对定位精度的基本要求之　外，还需要考虑使用者的主观感受。对于导览系统来说就是游　客的感受，后者有时较前者更为重要。这就要求系统在设计的　时候，尽量采用人性化的处理方式，比如：当定位区域发生切换　时，不是在得到第一次定位结果后立即通知使用者，而应当使　用延迟确认的策略．推迟发送区域变更的通知消息直至得到下　一次定位结果的支持。　参考文献：　［１］Ｂｒｏｗｎ　Ｐ　Ｊ，Ｂｏｖｅｙ　Ｊ　Ｄ，Ｃｈｅｎ　Ｘ．Ｃｏｎｔｅｘｔ－ａｗａｒｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ：ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｍａｒｋｅｔｐｌａｃｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｐｅｒｓ　Ｃｏｍｍｕｎ，１９９７，４　５总结与展望　设计并实现了一个新型的基于经验值模型的室内导览系　（５）：５８—６４．　统——Ｍ—Ｓｈｏｗ。在Ｍ—Ｓｈｏｗ系统设计和研制过程中．采用了稀　［２］Ｃｈｅｎ　Ｇ，Ｋｏｔｚ　Ｄ．Ａ　ｓｕｒｖｅｙ　ｏｆ　ｃｏｎｔｅｘｔ－ａｗａｒｅ　ｍｏｂｉｌｅ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｒｅ．　疏采样和定位技术。降低了系统实施的复杂度：改进了传统定　ｓｅａｒｃｈ　．Ｈａｎｏｖｅｒ：Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｄａｒｔｍｏｕｔｈ　Ｃｏｌ—　位算法，引入非空概率，使得大规模范围定位成为可能。已经成　ｌｅｇｅ，２０００．　功地将Ｍ－Ｓｈｏｗ系统应用于大型场馆并取得良好效果．类似的　［３］Ｈｉｇｈｔｏｗｅｒ　Ｊ，Ｂｏｒｒｉｅｌｌｏ　Ｇ．Ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍｓ　ｆｏｒ　ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ　Ｃｏｍｐｕｔ—　工程实践据在国内尚属首例。另一方面．Ｍ－Ｓｈｏｗ系统的研制　ｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，２００１，３４（８）：５７－６６．　也为今后开展更高层次的研究（如个性化服务、移动协作等）提　［４］Ｌｅｏｎｈａｒｄｔ　Ｕ．Ｓｕｐｐｏｒｔ　ｌｏｃａｔｉｏｎ—ａｗａｒｅｎｅｓｓ　ｉｎ　ｏｐｅｎ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｅｄ　ｓｙｓ—　供了可能的试验平台与环境。此外。在系统设计与实施过程中　ｔｅｒｎ［Ｄ］．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｉｍｐｅｒｉａｌ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｌｏｎｄｏｎ，１９９８．　的经验与教训，对于今后构建类似系统具有一定参考价值。　［５］Ｙｏｕｓｓｅｆ　Ｍ，Ａｇｒａｗａｌａ　Ａ．Ｓｍａｌｌ—ｓｃａｌｅ　ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ＷＬＡＮ　ｌｏｃａ—　通过系统的设计实现与工程实施，也发现。要真正实现　ｔｉｏｎ　ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］／／ＩＥＥＥ　ＷＣＮＣ　２００３，２００３，３：１９７４—　ＷＬＡＮ定位技术的普及化，还必须应对许多挑战，包括：　１９７８．　（１）标准化　［６］Ｃｈｅｎ　Ｚ，Ｂｅｒｔｏｎｉ　Ｈ　Ｌ，Ｄｅｌｉｓ　Ａ．Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ　ａｎｄ　ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ　ｔｅｃｈ—　由于ＩＥＥＥ　８０２．１１标准中并没有明确地给出ＲＳＳＩ值的取　ｎｉｑｕｅｓ　ｉｎ　ｒａｙ—－ｔｒａｃｉｎｇ—＿ｂａｓｅｄ　ｒａｄｉｏ　ｗａｖｅ　ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　值方法。不同厂商的无线网络适配器采用不用的ＲＳＳＩ计算方　ｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ａｎｔｅｎｎａｓ　ａｎｄ　Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，２００４，５２　法，因而无法构建通用的经验值模型。要解决这个问题，除了等　（１）：２４０．　待ＩＥＥＥ相关标准的完善。一个可行的解决方案是建立标准映　［７］Ｃｈｅｎ　Ｚ，Ｄｅｌｉｓ　Ａ，Ｂｅｒｔｏｎｉ　Ｈ　Ｌ．Ｒａｄｉｏ—ｗａｖｅ　ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　射模型，将不同厂商的不同ＲＳＳＩ取值方法通过模型映射到统　ｕｓｉｎｇ　ｒａｙ－ｔｒａｃｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｏｎ　ａ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｏｆ　ｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎｓ（ＮＯＷ）［ＪＪ．　一度量的空间中再进行定位计算。　Ｊ　ｏｆ　Ｐａｒｌａｌｅｌ　ａｎｄ　ｂｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２００４，６４（１０）：・１１２７．　（２）鲁棒性　［８］Ｂａｈｌ　Ｐ，Ｐａｄｍａｎａｂｈａｎ　Ｖ　Ｎ．ＲＡＤＡＲ：Ａｎ　ｉｎ－ｂｕｉｌｄｉｎｇ　ＲＦ－ｂａｓｅｄ　ｕｓｅｒ　基于经验值模型的方法的定位效果比较容易受到环境变　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ［Ｃ］／／ＩＮＦＯＣＯＭ，２０００，２：７５５—７８４．　化的影响，比如：家具的重新布置以及内部装修等情况就很可　［９］Ｒｏｏｓ　Ｔ，Ｍｙｌｌｙｍａｋｉ　Ｐ，Ｔｉｒｒｉ　Ｈ．Ａ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｌｏ—　能会影响到一定范围内定位的准确度。那么怎样能够将环境的　ｃａｔｉｏｎ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ［］Ｊ．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｍｏｂｉｌｅ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２００２，１　（１）：５９－６９．　影响降到最低，在环境变动的情况下仍能够做到准确的定位，　减少因为重新建立经验值模型而带来的工作？笔者认为。研制　［１０］Ｒｏｏｓ　Ｔ．Ａ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ＷＬＡＮ　ｕｓｅｒ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｅｓｔｉｍａ－　ｔｉｏｎ［］Ｊ．Ｉｎｔ’１　Ｊ　Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，２００２，９（３）：１０５－１６４．　能够实时采集ＲＳＳＩ信号并及时反馈信号强度的微型设备是一　［１　１］Ｔｏｎｔｅｒｉ　Ｔ．Ａ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ［Ｄ］．　个可行的方向。　Ｈｅｌｓｉｎｋｉ　Ｆｉｎｌａｎｄ：Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　（３）能源　Ｈｅｌｓｉｎｋｉ，２００１．　能源问题一直是限制便携式设备发展的主要问题之一，而　［１２］Ｙｏｕｓｓｅｆ　Ｍ，Ａｇｒａｗａｌａ　Ａ．ＷＬＡＮ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ　ｖｉａ　ｃｌｕｓｔｅｒ・　在基于ＷＬＡＮ的定位应用中。由于移动终端需要不时扫描所　ｉｎｇ　ａｎｄ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ［Ｃ］／／ＩＥＥＥ　ＰｒｅＣＯＭ，２００３．　（上接１７６页）　５７６．　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，１９８２，１１（５）：３１４—３５６．　［５］潘郁，菅利荣，达庆利．多标准决策表中发现概率规则的变精度粗糙　［２］Ｚｉａｒｋｏ　Ｗ．Ｖａｒｉａｂｌｅ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ｒｏｕｇｈ　ｓｅｔ　ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔ—　集方法［Ｊ］．中国管理科学，２００５，１３（１）：９６—１００．　ｅｒ　ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，１９９３，４６（１）：３９—５９．　［６］张登峰，王执铨．故障特征选择与诊断规则提取的ＶＰＲＳ模型方法［Ｊ］．　［３］Ｂｅｙｎｏｎ　Ｍ．Ｒｅｄｕｃｔｓ　ｗｉｔｈｉｎ　ｔｈｅ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ｒｏｕｇｈ　ｓｅｔｓ　ｍｏｄｅｌ：　系统仿真学报，２００３，１５（６）：７９３—７９６．　Ａ　ｆｕｒｔｈｅｒ　ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ叨．Ｅｕｒｏｐｅａｎ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，　ｆ７］王加阳，陈松乔，罗安．可变精度粗糙集模型约简异常分析［ＪＪ．计算　２００１，１３４：５９２—６０５．　机科学，２０ｏ５，３２（１２）：１７５—１７７．　［４］Ｂｅｙｎｏｎ　Ｍ　Ｊ，Ｐｅｅｌ　Ｍ　Ｊ．Ｖａｒｉｂａｌｅ　ｐｒｃｅｉｓｉｏｎ　ｔｏｕｇｈ　ｓｅｔ　ｔｈｅｏｒｙ　ａｎｄ　ｄａ－　『８１　Ｍａｒｚｅｎａ　Ｋｒｙｓｚｋｉｅｗｉｃｚ．Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ　ｏｆ　ｒｅｄｕｃｔｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｐｒｅｃｉ—　ｔａ　ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ：ａｎ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｃｏｒｐｏｒａｔｅ　ｆａｉｌｕｒｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｔｈｅ　ｓｉｏｎ　ｒｏｕ【ｇｈ　ｓｅｔｓ　ｍｏｄｅｌ　ＩＣＳ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｒｅｐｏｒｔ　３　１／９４［Ｒ］．Ｗａｒｓａｗ　Ｕｎｉ—　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｏｍｅｇａ，２００１，２９：５６１—　ｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．１９９４—０６．