1. 研究目的与意义（文献综述）

定位系统一直作为研究的热门话题，并且定位软件也是移动端开发设计的热门方向。传统的定位包括百度地图、高德地图、搜狗地图等用做定位导航的软件仅仅局限在室外定位，其利用传统的gps技术进行定位，在室外取得良好的效果，但是对于室内复杂的环境变化，gps信号过墙后强度衰减的厉害，甚至没有信号。随着移动设备的发展，人们对室内定位市场的需求以及定位精度的要求增长显著，所以很多人在室内单位领域寻找突破。

伴随着无线技术的发展，利用wifi进行室内定位的技术研究随着wifi覆盖率的提高变得活跃。再加上基于位置的服务迅猛发展，室内追踪人与物体的距离及位置关系的渴求度上涨。相关的定位技术和应用也开始出现。室内定位方法很多，包括：rfid、蓝牙、红外线、zigbee等技术，但是各项技术综合考虑定位精度和布设成本两方面，wifi凭借成本低，定位迅速的优势，得到普遍的欢迎。

本毕设将研究基于wifi的室内定位算法，基于已有的传播模型，实现信号处理、室内定位。

2. 研究的基本内容与方案

（1）与距离无关的定位方法

与距离参数无关的定位方法是指通过无线信号传播过程中在不同位置表现的特征来判断目标的位置，不需要测量定位目标与已知位置的距离，一般需要在定位前建立wifi信号的特征库用于判断，我们称之为位置指纹库。基于位置指纹的定位原理为：多次重复采集wifi信号数据，提取特征后建库，再与实时采集的数据进行匹配，通过定位算法计算当前位置实现定位，理论上定位精度随着样本密度增加而提高，但指纹库的建立需要花费大量人力和时间，这是不需模型的匹配定位算法。

（2）与距离有关的定位方法

3. 研究计划与安排

1-2周：了解选题的意义和技术要求；

3-4周：主流wifi室内定位算法的总结分析；

5-10周：wifi室内定位算法的设计与实现；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] zhuang, y., et al., autonomous smartphone-based wifi positioning system by using access points localization and crowdsourcing. pervasive and mobile computing, 2015. 18: p. 118-136.

[2] 张会清, 石晓伟, 邓贵华等. 基于 bp 神经网络和泰勒级数的室内定位算法研究. 电子学报, 2012, (9): 1876-1879.

[3] jie, y., y. qiang and l.m. ni, learning adaptive temporal radio maps for signal-strength-based location estimation. mobile computing, ieee transactions on, 2008. 7(7): p. 869-883.