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基于蓝牙信标的提升的多源WiFi定位系统
Jindan Zhu,1 Kai Zeng,2 Kyu-Han Kim,3 Prasant Mohapatra1 1Department of Computer Science, University of California, Davis, CA 95616
2Department of Computer and Information Science, University of Michigan-Dearborn, Dearborn, MI 48128
3HP Laboratories, Palo Alto, CA 94304
Email: {jdzhu, prasant}@cs.ucdavis.edu, kzeng@umich.edu, kyu-han.kim@hp.com
摘要
基于浏览器的Wi-Fi定位系统利用用户输入进行射频场景分析和地图构建，这种系统降低了基于专家的部署成本和隐私问题 信息技术调查系统可以创建。然而，这种众包本地化系统的主要瓶颈是一个引导阶段，用户缺乏贡献导致无法保证准确性 经常出现不必要的提示用户的输入，甚至对于探索的领域。本文提出了一种同时使用Wi-Fi场景分析和蓝牙信标t的众包本地化系统 解决捐款不足的挑战。在提示用户输入后，该移动设备不仅向地图服务器提交Wi-Fi指纹，而且还允许蓝牙信标dissemina 共享其位置和指纹信息，以快速填充信号地图。然后，随后进入该区域的用户设备可以发现蓝牙信标，并能够立即关闭 房间级别的位置信息，而不会对用户造成不必要的提示。我们在Linux 操作系统中实现了我们提出的系统，并通过实验和实验对原型进行了广泛的评估。 暗示。我们的评估结果表明，使用蓝牙信标有助于提高信号地图的增长，同时保持合理的定位精度。
1 介绍
最近，由于基于位置的服务（L BS）的日益普及，已经做了相当多的研究工作来开发室内定位系统。因为它的快速咆哮 在智能手机中，这种定位系统往往采用各种技术，使用商品移动电话和无处不在的室内Wi-Fi基础设施提供的感官功能。在众多的e 与其他方案相比，Xisting解决方案、场景分析或指纹方法[1]、[2]由于其高精度和低复杂度而受到广泛的青睐。但是，定位的准确性 在这种方法中，很大程度上取决于通过专用场景调查构建的Wi-Fi信号地图。这项调查通常由专家进行，费用昂贵，费时费力。此外， 它的结果往往被无线信号的不稳定所扭曲，并引起隐私或行政问题[3]。
另一方面，今天的许多LBS对位置的要求不超过房间级别的精度，这可以使用质量平庸的指纹信号图来实现。基于这一观察， 作者在[4]-[6]中建议通过接受即席指纹和以增量方式创建地图来向用户提供地图构建任务。自然，这种乌鸦的自举阶段 采购方法是至关重要的，因为在这种情况下，缺乏足够的用户输入可能会对本地化性能以及LBS上的用户体验产生不利影响。
为了提高众包Wi-Fi本地化系统的自举性能，出现了两个关键问题：1）用户何时必须做出贡献；2）众包本地化系统变得多快与专家调查系统相比可操作。前者解决了更快的数据收集和更少的用户提示之间的平衡。后者处理系统如何有效地处理有关定位精度的用户反馈。大多数现有的工作（例如，[5]，[6]）通过假设有大量用户愿意在任何可能的时间做出积极贡献来消除这些问题。但是，实际上，这种假设并不总是成立，因此用户可能会在没有任何准确性保证的情况下获得本地化服务。[4]中的作者赞赏这两个问题的重要性。他们提出了一种空间不确定性度量，该度量反映了估计位置周围空间的覆盖状况。尽管如此，由于估计的置信度低，空间不确定性可能过于模棱两可，无法立即有效地表示物理空间中的探索和众包过程以及从物理空间到信号图的关联的建立。
如果在这些新近勘探的区域中有一个指南可以高度可靠地将勘探区域与附近的未勘探区域区分开，则空间不确定性突然变得直截了当。在移动设备中使用低功率短程蓝牙可能是该指南的合适选择。实际上，基于蓝牙的应用已在邻近营销和医疗场景中获得成功[7]，[8]。蓝牙实际上在大多数移动设备中无处不在，因此以广播方式将无线电作为本地化信标是可行的，而无需仔细部署。基于这种直觉，我们提出了一种新的众包室内定位方案，该方案允许用户在本地设置蓝牙信标站点，以作为其他用户的指南。提示用户定位后，除了将记录添加到信号图中之外，他们还可以选择将该位置信息和当前的Wi-Fi信号观测值编码到蓝牙信标中。然后，进入相同位置的后续用户设备可以扫描蓝牙信标。如果找到信标，则可以立即以更高的置信度对其进行定位。否则，可以提示您使用以前的用户创建的地图来提高覆盖范围或诉诸于基本的Wi-Fi本地化。
在本文中，我们设计和评估了一个实验系统，该系统利用蓝牙信标功能增强了Wi-Fi众包场景分析定位器。与其他众包方案相似，我们提出的系统旨在提供房间级别的准确性，同时避免基于专家的站点调查成本。蓝牙信标的使用将提供其他一些好处：1）它将便于引导并减少不必要的用户提示，从而可以改善用户体验。2）即使目标区域只有很少的指纹，它也可以提供高置信度的房间水平精度。此特征还确保了这样获得的指纹的质量可以公平到足以用于信号图，可加快地图构建过程。3)利用信标在本地共享位置信息，减少了与远程地图服务器频繁通信以更新更新的需求，因此潜在地有助于节省电量。4）蓝牙协议旨在最大程度地减少干扰，并以即席和按需方式设置信标。这些属性使信标能够自动增长以提供可伸缩性。
在这种系统的设计过程中会遇到一些技术挑战。首先，我们观察到实验环境中的Wi-Fi信号特征（例如时间变化和可用的AP不稳定性）比我们预期的要复杂。接下来，由于蓝牙信标的无线特性，信标的检测延迟，传输范围和接收速率可能会对定位精度造成不利影响。此外，它需要付出巨大的努力来理解这些因素的影响并设计新的机制来减轻这些影响。还讨论了诸如激励用户启用其蓝牙接口作为信标和扫描延迟之类的问题。
我们在本文中的主要贡献概述如下：
bull;我们研究了将大多数移动设备中配备的II类蓝牙组件用作本地信标站点的可行性。
bull;我们设计了一个集众包的本地化系统，该系统结合了Wi-Fi场景分析和蓝牙接近方法。
bull;我们通过广泛的实验确定了使用蓝牙信标（例如，从相邻空间穿透信标）的几个主要挑战，并提出了减轻挑战的新颖方法。
bull;我们在Linux OS中实现了拟议的本地化系统，并通过实验和仿真证明了其有效性。
在下一节中，我们将介绍相关作品。然后，我们在第三节中解释了采用这种方法的动机。在第四部分和第五部分中，我们分别提供有关Wi-Fi场景分析方法和蓝牙传输特性的背景信息。在第六节中，我们详细介绍了我们提出的系统的设计。第七部分给出了原型实现的性能评估。第八节讨论了剩余的问题和未来的工作，而第九节总结了本文。
2 相关工作
[1]中的作者介绍了依赖于Wi-Fi场景分析的RADAR系统。与传统的三角剖分方法或基于邻近的方法相比，该方法吸引了很多研究工作[9]，这归功于它的优势，例如利用现有基础设施和对多径效应的适应性。通过采用不同的分类技术，例如[1]中的k-NN，其变体[10]以及贝叶斯或概率方法[2]，大部分工作集中在提高给定信号图的准确性上。
但是，信号图的质量是定位精度的关键。建立高质量的信号图需要大量的人工和时间成本。为了降低这种成本，在[11]，[12]中提出的方法需要收集一些指纹，然后使用传播模型来导出信号图。在[3]中，作者提出了一种自适应测量系统，该系统可以识别并减少测量空间，而不是重建整个地图。提出了消除专用地图构建任务并将该任务众包给用户的解决方案[4] –[6]。但是，他们假设有足够数量的众包用户。
过去已经研究了使用蓝牙进行本地化。一些工作需要故意放置蓝牙设备以推断出接近性[13]。其他人则根据诸如蓝牙RSSI [14]或响应率[15]之类的指标执行场景分析。相比之下，在这项工作中，我们使用用户管理的蓝牙信标作为促进众包地图构建的手段。
3 动机
由于蓝牙已在大多数移动设备中广泛采用，因此我们建议使用蓝牙信标来增强众包Wi-Fi本地化系统的性能。这种方法不仅保留了Wi-Fi众包定位器提供的大多数显着特性：房间级别的准确性，符号位置，对变化的适应性以及较低的部署成本，而且还有助于解决室内定位系统的关键设计挑战，如下所示：
bull;提示效率：当用户位于未知位置时，本地化系统应立即要求用户输入，以提高地图覆盖率。但是，频繁的提示会打扰用户，如果系统无法将勘探区域与概率较高的未勘探区域区分开，情况将变得更加糟糕[4]。通过引入蓝牙信标，不会错误地提示探索区域中的用户，从而提高了提示效率和系统可用性。
bull;高可信度的准确性：尽管现有的Wi-Fi众包定位器只有在大部分区域中积累了一定数量的指纹后才能产生有意义的估计，但使用蓝牙信标系统可以立即以高可信度提供准确的结果用户浏览过并设置信标的区域。
bull;加快地图增长：蓝牙信标可以用作从信号图到物理空间的投影。通过信标传送的知识可帮助其他设备生成可靠的指纹，从而在物理区域密集时，无需频繁提示即可快速填充信号图。当需要将信号图下载到本地缓存中时，可以将信标用作索引以最小化图下载的大小。
bull;减少通信开销：在实践中，应该有一个中央地图服务器，用于汇总由众包设备测得的指纹。在引导期间，Wi-Fi众包定位器需要经常与服务器通信，以获取其他当代用户提供的及时更新。物理空间中的信标有助于减少通信开销，从而提高电源效率。
在上述因素的激励下，我们将首先解释Wi-Fi场景分析方案（第四节）的局限性和潜在的增强，并进一步描述使用Bl的挑战和方法 牙齿（第五节）。最后，我们提出了一个系统设计（第六节）。
4 Wi-Fi场景分析定位器
静态Wi-Fi场景分析是一种统计方法，可利用来自Wi-Fi 基础设施的接收信号强度指示器（RSSI）的时空变化。典型的Wi-Fi指纹由位置描述符，可见访问点列表和相应的RSSI统计信息（即观察）组成。对于感兴趣的区域，通过现场勘测来编辑指纹图谱，信号图谱。当移动用户进行本地化时，将收集未知位置的Wi-Fi观察，然后在信号图中将其与参考指纹进行匹配。在这里，定位精度取决于分类技术以及用于匹配的距离度量。信号图的分辨率更有分量. 原则上，地图分辨率受指纹的时间变化和现场调查方法的影响。为了调查这些影响，我们进行了实验并建立了基线观测 用于（室级）定位精度。实验环境是一个典型的办公室楼层，由办公室、会议室和学生实验室组成，包括图4所示的房间 .这里的环境交通便利，而且充斥着电脑、移动设备和多种AP设备，学生实验室通常还被隔间墙进一步隔开。
- RSSI中的时间变化
RSSI [2] [16]中的时间变化严重影响了定位精度，因为它会随着时间的推移降低地图记录与物理空间之间的相关性，最终使整个信号地图无效。我们使用便携式计算机在固定位置（图4中Room2106的中心）连续扫描Wi-Fi信号7天，从而在实验环境中测量RSSI。图1（a）显示了4个AP 的RSSI迹线（在21个可见AP中），第一天被选择显示不同的RSSI范围。如图所示，可以观察到AP之间存在严重的湍流和多样性。一些湍流可以达到15dBm，这足以引起严重的定位误差。
总体而言，以上结果重申了信号图应经常更新以保持所需水平的定位精度。与静态场景分析中的校准和感测监视器（例如[3]）相比，众包方法具有内在的优势，即地图更新更快，成本更低。
B.测量和距离度量
如前所述，Wi-Fi本地化系统的准确性在很大程度上取决于距离度量和分类器（用于指纹匹配）。由于其简单性和相对稳定的性能[1]，我们将在下一个分类器上以均方根误差（RMSE）作为距离量度（和1-最近邻（1-NN））进行测量研究。部分）。然后，我们建议对RMSE进行修改以提高本地化性能。
- 测量方法：使用[17]中使用的概率方法记录测量结果。移动设备发出十次连续的Wi-Fi扫描，然后为每个可见AP计算报告的RSSI值的平均值和标准偏差。最后，它们与有效存储的记录数一起作为指纹存储，从而保留了10轮扫描中每个AP的观察次数。
在10个回合扫描期间，我们注意到一些RSSI值与其他值大不相同，这可能会波动均值。在对扫描结果进行仔细分析的基础上，我们发现偏差主要是由相邻通道的监听信号引起的。802.11扫描机制一次扫描一个信道，以查找当前信道上的可用AP，并重复此过程，直到它通过所有11个信道。在当前信道上执行扫描时，无线接口可能会意外地捕获并报告该接口当前未在监听的信道中的信标，而RSSI会大大降低。我们认为这样的RSSI不是代表性的RSSI，并在平均之前对10轮扫描进行聚类。聚类排除任何RSSI值与其余值的一半相差超过30 dBm。
- 指纹归一化：从不同时间和地点采集的每个指纹可能包括不同观察到的AP的列表。在将距离度量（即RMSE）应用到fing之前 为了计算观测和记录之间的距离，必须将不同的指纹格式化成由同一组AP组成的这样的列表。对于这种归一化，融合s 为了检查所有指纹并生成聚合的AP列表，TEP是必要的。对于在某些指纹中没有观察到的AP，其RSS I值被替换为“无效”值（即-100） （d Bm）。
在整个实验过程中，一些AP暂时出现在现场调查阶段，然后消失在定位阶段，反之亦然，我们称它们为瞬态AP。它们很可能是 配置错误或故障，而不是物理距离和传输范围。在计算距离度量时，这种不一致性成为误差来源，特别是在融合过程中 党卫军将-100d Bm值的惩罚分配给瞬态AP的RSSI。为了避免这些错误，我们定义并使用有效记录计数（w），它被定义为记录计数在扫
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