《基于WLAN的位置指纹室内定位技术》以基于位置的服务（LBS）为背景，围绕如何降低RSS信号的随机性这一关键问题，对基于WLAN指纹定位的定位区域聚类、AP选择以及RSS信号定位特征提取等主要内容进行了重点阐述。《基于WLAN的位置指纹室内定位技术》共6章，第1～2章介绍了位置服务与定位技术的发展和现状，第3章详细介绍了基于WLAN的位置指纹的定位理论，第4章详细阐述在AP密集分布的较大室内环境下RSS信号的分布特点，第5章重点阐述RSS信号的AP选择和特征提取技术，第6章则详细介绍了RSS信号的聚类算法和基于机器学习的室内定位方法。

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《基于WLAN的位置指纹室内定位技术》可供从事室内定位技术研究的科研院所、设计部门、生产企业的技术人员参考，也适合高等学校通信工程、网络工程及信息管理与信息系统等相关专业的师生使用。

目录
《智能科学技术著作丛书》序序
前言
第1章 引言 1
1.1 位置信息服务 1
1.2 LBS定位技术的发展 3
1.3 定位技术的新挑战 5
本章小结 6
第2章 位置服务与定位技术 7
2.1 定位技术的发展 7
2.2 无线局域网与室内定位 10
2.3 LBS的发展及应用 12
2.3.1 LBS的发展 12
2.3.2 LBS的应用 15
2.4 基于WLAN的室内定位技术 16
2.5 典型的室内定位系统 20
2.5.1 早期的室内定位系统 20
2.5.2 基于WLAN位置指纹的室内定位系统 21
本章小结 23
第3章 位置指纹和WLAN定位理论 24
3.1 WLAN室内定位技术 24
3.1.1 WLAN基本工作原理 24
3.1.2 基本定位方法 26
3.2 位置指纹定位技术 30
3.2.1 WLAN指纹定位基本工作原理 30
3.2.2 位置指纹数据库 32
3.2.3 位置指纹定位算法 36
本章小结 42
第4章 基于IDGD模型的定位算法 43
4.1 RSS的统计分布特性 44
4.1.1 RSS与位置匹配的关系 44
4.1.2 人对RSS的影响 44
4.1.3 接收器朝向对RSS的影响 48
4.1.4 样本数量对RSS的影响 50
4.2 基于IDGD模型的室内定位算法 54
4.2.1 RSS分布特征 54
4.2.2 双峰高斯模型 56
4.2.3 基于IDGD的室内定位算法 57
4.3 实验结果与分析 58
本章小结 60
第5章 RSS信号预处理 61
5.1 成分分析与核函数 62
5.1.1 Mercer定理 63
5.1.2 基于核的Fisher判别分析 64
5.1.3 核直接判别分析法(KI>LDA) 65
5.2 基于信息增益权重的AP选择算法 67
5.2.1 信息增益权重准则 68
5.2.2 信息增益计算 69
5.3 联合核直接判别和AP选择的定位算法 70
5.4 实验结果与分析 71
5.4.1 AP选择算法分析 72
5.4.2 特征选择算法分析 77
本章小结 80
第6章 基于机器学习的室内定位算法 81
6.1 聚类算法的研究现状 81
6.2 白化的RSS信号是k-means聚类算法 82
6.2.1 数据预处理 85
6.2.2 参数设定 86
6.3 基于白化RSS信号的k-means聚类与SVR学习定位算法 86
6.4 实验结果与分析 89
6.4.1 聚类算法分析 89
6.4.2 SVR定位参数分析 93
6.4.3 算法复杂度分析 97
6.4.4 机器学习算法定位性能 98
本章小结 100
参考文献 101

第1章引言
“我在哪里？”这是一个由古至今人们一直在问的问题。清晨醒来，我知道自己在×××路×××号；工作的时候，我知道自己在浙江师范大学信息大楼308房间 位置信息对于每一个人来说都是非常重要的，在我们的日常生活中不难发现很多这方面的案例：
下午5点，孩子还没有放学回家，父母会因为不知道孩子在哪里而担心。
紧急救援时，求救者会被问到他（她）在哪里。
在旅游地的游客会不停地拿着手机翻看电子地图，确定自己在哪里、该如何到达下一目的地。

在互联网普及之前，一个人要到自己不太熟悉的地方购物，需要事先找人反复打听。即使这样，恐怕还要做很多准备工作，例如，找地图、找商场、找路线；翻阅报纸、杂志寻找各种商品信息；关注餐厅的广告，查找附近的餐厅
但到了信息时代，情况发生了改变。只要连上互联网，输入人们想知道的内容，通过搜索引擎就能解决问题。是什么使人们的任务变得如此轻松了呢？隐藏在琳琅满目的自动化服务背后的是一个共同的信息――位置。因此，充分利用网络资源随时了解“人”或“物”的位置信息，这正在深刻地改变着人们的生产和生活方式，给人们带来极大的便利。
1.1位置信息服务
位置信息可以说是最重要的信息之一。在军事上，地理因素经常对战局起着关键性的作用；在日常生活中，位置信息也有着重要的作用。位置信息不仅仅是空间信息，具体而言，包括三大因素：所在的地理位置、处在该地理位置的时间、处在该地理位置的对象（人或设备）。也就是说，位置信息承载了“空间”、“时间”、“人物”三大关键信息，其内涵可谓十分丰富。利用这些信息，不仅可以“因地制宜”，提供所在地附近的相关服务，还可以“见机行事”，提供时效性更佳的服务，更可以“因人而异”，提供个性化的定制服务。
位置信息如此重要，如何获取位置信息就理所当然地成为了互联网时代的一个重要研究课题。从20世纪90年代开始，基于位置的服务（location-based services，LBS）逐步进入人们的视线。LBS指通过适当的定位技术获得移动终端的空间物理位置信息，将位置信息提供给用户本人、通信系统或第三方，从而实现与位置有关的各种业务。通过LBS，不仅可以知道移动终端所处的空间或位置，而且能够由终端位置或空间推断出移动用户的可能意图或者需求［1］。随着基于用户位置信息的相关技术的应用和发展，LBS已经成为人们日常工作、生活所必需的一项基本服务需求［2，3］。借助于位置信息需求，定位技术的发展与LBS紧密地联系在一起了。表1-1列出了LBS的主要应用。
1.2LBS定位技术的发展
2012年10月初，百度公司正式将地图部门拆分，成立独立的LBS事业部，与百度移动 云事业部一起成为百度移动互联网战略中并行的两个部门。百度董事长兼CEO李彦宏在2012年第三季度财报会议上披露，百度地图用户已经达到7700万，新成立的事业部已经开发了“百度身边”、“百度路况”等一系列LBS的应用。
无独有偶，2012年10月末，淘宝低调推出了本地生活的地图搜索功能，在此模式下，用户可以用地图的模式查看周边优惠和生活服务等相关信息，这表示淘宝在推出“淘宝本地”、“淘宝旅行”和“一淘逛街”等应用之后，又在进一步以地图和位置服务的方式连接本地用户和商户。
2012年8月，大众点评移动客户端的独立用户突破4000万，与2011年同期相比增长400%，移动客户端的流量超过PC端。大众点评网CEO张涛在《商业价值》杂志中谈到，通过LBS和移动互连，在过去近十年时间里积累了广泛本地商户资源的大众点评网，终于初步完成了在移动终端上与用户沟通渠道的打通。
目前，高德地图也已经拥有7000余万用户，尤其在苹果公司的iOS平台进行深度地图内置之后，高德的用户流量大大增加。高德公司正在不断寻求携程等拥有线下商户内容的合作者，以期用地图为关键衔接点，实现用户与商户的对接。高德公司以LBS为契机，从一家专业地图公司转变成向上整合资源、向下直面用户的平台级公司。与移动互联网发展初期简单的基于“签到”和社交的LBS战争不同，到了2014年，众多原本属于不同领域、核心竞争力也大不相同的公司越来越多地走到了一起，从LBS到基于用户的生活服务，正在进行一场链条更加复杂、影响也将更为深远的关键战役。如果说地图代表的是整个世界的位置，那么对每个手持移动终端的个体来说，GPS让他拥有了随时确定自己位置的能力。而定位自己，最终仍要回到与整个世界的位置匹配中，根据用户的需求去实现。
在我国，武汉大学李德仁院士早在2002年就提出开展空间信息与移动通信集成应用的研究，在短短10余年过后，LBS技术的研究与应用在我国得到了迅速的发展。
我国的LBS商业应用始于2001年中国移动首次开通的移动梦网品牌下的位置服务。2003年，中国联通也推出了“定位之星”业务。在使用这项服务时，只要在手机上输入出发地和目的地，就可以查到开车路线；用语音导航，可以得到实时提示；能够实现5～50m的连续、精确定位，并提供地图下载和导航类的复杂服务。2006年年初，中国移动在北京、天津、辽宁和湖北4个省市进行了“手机地图”业务的试点运行，为广大手机用户提供地图相关的各种位置服务。如今，这些应用几乎已经走进我们每个人的生活之中。
2006年，互联网地图的出现加速了我国LBS产业的发展。众多地图厂商、软件厂商相继开发了一系列在线的LBS终端软件产品。此后，伴随着无线技术和硬件设施的完善，LBS行业在国内迎来一个爆发增长期。艾媒市场咨询研究数据显示，我国LBS个人应用市场2008年的规模为3.35亿元，2009年突增为6.44亿元，2010年达到9.98亿元。到2013年，中国LBS个人应用市场总体规模突破70亿元，五年来的增幅惊人。在Web 2.0浪潮的冲击下，国内涌现出了诸多新兴的LBS应用提供商，他们专注于基于手机的LBS应用开发，利用LBS手机软件或Web站点向用户提供个性化的LBS应用。从目前来看，尽管国内的LBS市场不断成熟，但是LBS个人应用领域的发展还没有进入理想状态。
可见，移动位置服务拥有着巨大的市场规模和良好的盈利前景，但当前的实际进展仍比较缓慢。随着产业链的完善，移动位置和位置服务的市场将有望进一步壮大。自2008 年开始全球 LBS 运营市场处于加速成长过程中，但是在开展的同时要非常注意业务和网络性能的平衡点，应该在保障网络性能的同时最大可能地保证业务的开展。移动位置服务的市场推广和广泛应用的前提之一就是定位精度。定位精度一方面与提供业务的外部环境有关，包括无线电传播环境、基站的密度和地理位置以及定位所用设备，另一方面还要取决于所采用的定位技术。
随着4G网络的普及和流行，我国的LBS市场将会越来越完善，目前国内已经有许多厂商正在研发相关终端产品，结合自身搭建的系统平台，实现对终端的精确定位和历史轨迹查询等功能。可以相信，LBS在中国将会迎来一个广泛应用和推广的爆发期。
1.3定位技术的新挑战
定位技术的研究已经有数十年的历史，世界上存在着很多成熟的定位系统，定位技术也发展到一个很成熟的阶段，然而物联网的兴起和发展，对定位技术又提出了许多新的挑战。
（1） 物联网环境的两大显著特点就是网络异构和环境多变。接入网络的设备五花八门，而连接的网络更是各具特色，如何让不同的设备在不同的网络下能够进行准确的定位，将成为定位技术研究的一个新挑战。
（2） 物联网环境下的信息安全和隐私保护也是一大课题。科学技术往往是把双刃剑，位置信息的内涵非常丰富，在享受高精度的定位技术的同时，我们也将面临更大的安全风险。高精度的位置信息一旦泄露，若被不法分子推测出人们的各种隐私信息，将会造成非常严重的后果。因此，在物联网时代，在充分利用好位置信息的同时如何保护好用户的个人隐私，也是定位技术研究的一个新课题。
（3） 物联网时代，定位技术需要收集和处理的数据是十分庞大的，而且在实际应用中，采样过程相当复杂，目前对其的理解尚不尽如人意。另外，当数据是通过众包或海量在线获取时，网络采样的困难也是多重的。因此，可采用合适的采样模式来估计所需的量值，以加快定位系统的响应速度而不失统计的准确性。尽管科学数据集通常具有偏斜的分布特性，但并非所有分布都符合高斯或泊松分布，这种情况下，如何进行数据采样是另一个值得研究的课题。
本章小结
本章先由“我在哪里？”启发了人们对位置信息的思考，并通过身边熟悉的案例引出了基于位置服务（LBS）的概念。接着，介绍了LBS的主要应用，指出位置信息服务的重要社会地位和实际意义。最后，总结介绍了LBS发展的现状以及定位技术所面临的挑战。