两种WIFI定位方法

1.不基于RSSI
TOA（time ofarrival）
TDOA（time difference of arrival）
AOA（angle of arrival）
但是这些值的获取需要特殊的wifi模块，在智能机上无法获取，因此这类方法无法使用。

2.基于RSSI
在智能手机上，可以通过系统SDK获取到周围各个AP（Access Point）发送的信号强度RSSI及AP地址，利用RSSI来定位目前看来是最可行的方法，因此下面着重介绍,基于RSSI定位主要有两个算法:三角定位算法,指纹算法。

三角定位:
如果我们已经知道了这些AP的位置，我们可以利用信号衰减模型估算出移动设备距离各个AP的距离,然后根据智能机到周围AP距离画圆，其交点就是该设备的位置。很容易发现，三角定位算法需要我们提前知道AP的位置，因此对于环境变化较快的场合不适合使用。

指纹算法：
指纹算法类似于机器学习算法，分为两个阶段:

离线训练阶段

将需要室内定位区域划分网格，建立采样点（间距1~2m）
使用wifi接受设备逐个采样点采样，记录该点位置、所获取的RSSI及AP地址。
对采样数据进行处理（滤波、均值等）

在线定位阶段

用户持移动设备在定位区域移动，实时获取当前RSSI及AP地址，将该信息上传到服务器进行匹配（匹配算法有NN、KNN、神经网络等）得到估算位置。
匹配算法有NN、KNN、神经网络等。

比较：

指纹算法相比较三角定位算法精度更高。
三角定位算法需要提前知道所有AP的位置
指纹算法需要提前绘制一幅信号Map。

总结:

智能手机基于WIFI的室内定位应用，更适合使用基于RSSI信号的指纹算法，原因在于我们不需要提前知道所有AP的位置，而且指纹算法可以应对AP位置或状态的改变。可以提前将测绘指纹数据库储存到服务器上，移动设备在定位区域将自己得到的周围AP信息实时发送给服务器，由服务器进行匹配并返回坐标位置给客户端。一旦AP状态或位置变化，只需要更新定位区域数据库而并不需要在客户端作出改变。

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