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[4.2 指纹数据库建立](#4.2 指纹数据库建立)
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
.....................................................................
%参考点
Xref=[];
Yref=[];
Refx1=[0.25:0.5:52];
Refy1=[0.25:0.5:20];
for i=1:length(Refx1)
for j=1:length(Refy1)
Xref(i,j)=Refx1(i);
Yref(i,j)=Refy1(j);
end
end
%计算每个参考点的接收功率
Pr=[];
for i=1:length(Refx1)
i
for j=1:length(Refy1)
XYref=[Xref(i,j),Yref(i,j)];
for k=1:size(AP_pos,1)
xy_AP = AP_pos(k,:);
dist =(XYref(1)-xy_AP(1))^2+(XYref(2)-xy_AP(2))^2+(H_wif-3)^2;
Nums = func_wallloss(house,xy_AP,XYref);
pathloss = func_indoorloss(sqrt(dist),Ref_distance,Nums);
Pr(i,j,k)= 20-pathloss;
end
end
XYref=[Xref(i,j) Yref(i,j)];
end
figure
subplot(5,2,1);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,1));
title(['AP #' num2str(1) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(1,1)) ',' num2str(AP_pos(1,2)) ')'])
subplot(5,2,2);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,1));
title(['AP #' num2str(1) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(1,1)) ',' num2str(AP_pos(1,2)) ')'])
subplot(5,2,3);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,2));
title(['AP #' num2str(2) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(2,1)) ',' num2str(AP_pos(2,2)) ')'])
subplot(5,2,4);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,2));
title(['AP #' num2str(2) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(2,1)) ',' num2str(AP_pos(2,2)) ')'])
subplot(5,2,5);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,3));
title(['AP #' num2str(3) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(3,1)) ',' num2str(AP_pos(3,2)) ')'])
subplot(5,2,6);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,3));
title(['AP #' num2str(3) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(3,1)) ',' num2str(AP_pos(3,2)) ')'])
subplot(5,2,7);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,4));
title(['AP #' num2str(4) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(4,1)) ',' num2str(AP_pos(4,2)) ')'])
subplot(5,2,8);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,4));
title(['AP #' num2str(4) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(4,1)) ',' num2str(AP_pos(4,2)) ')'])
subplot(5,2,9);
mesh(Xref,Yref,Pr(:,:,5));
title(['AP #' num2str(5) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(5,1)) ',' num2str(AP_pos(5,2)) ')'])
subplot(5,2,10);
contourf(Xref,Yref,Pr(:,:,5));
title(['AP #' num2str(5) ', 坐标 (' num2str(AP_pos(5,1)) ',' num2str(AP_pos(5,2)) ')'])
figure
contourf(Xref,Yref,sum(Pr,3));
title('整体接收功率dBm')
...........................................
994.算法理论概述
随着移动互联网和物联网技术的飞速发展，位置服务（LBS）已成为许多应用的核心功能，如导航、社交网络和智能物流等。室外定位技术，如全球定位系统（GPS），已相当成熟并广泛应用。然而，由于建筑物的遮挡和多径效应，GPS等技术在室内环境中的定位精度大打折扣。因此，室内定位技术成为了研究的热点。其中，基于WIFI指纹的室内定位算法因其无需额外硬件、普及率高和定位精度相对较高等优点而备受关注。
4.1WIFI指纹定位原理
WIFI指纹定位是一种基于接收信号强度（RSSI）的室内定位技术。它通过收集不同位置的WIFI信号强度信息，建立位置指纹数据库，然后将实时采集的WIFI信号强度信息与数据库中的指纹进行匹配，从而实现定位。
4.2 指纹数据库建立
指纹数据库的建立是WIFI指纹定位的第一步。它需要在定位区域内布置一定数量的参考点（RP），并在每个参考点处测量来自各个WIFI接入点（AP）的信号强度。这些信号强度值与该参考点的位置信息一起构成了一条指纹记录。指纹数据库可以表示为：
4.3定位
在定位阶段，移动设备会实时采集当前位置的WIFI信号强度信息，然后将这些信息与指纹数据库中的记录进行匹配，以估计当前位置。
基于WIFI指纹的室内定位算法是一种低成本、高精度的室内定位技术。它通过建立WIFI信号强度与位置坐标之间的映射关系，实现了对移动设备的精确定位。然而，由于WIFI信号的不稳定性和多径效应等因素的影响，WIFI指纹定位在实际应用中仍面临一些挑战。未来的研究方向包括改进指纹数据库的建立和维护方法、优化匹配算法以提高定位精度和稳定性、融合多种传感器信息进行室内定位等。
5.算法完整程序工程
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