摘 要

WiFi室内定位是当前室内定位领域的研究热点之一，其在搜救和火灾抢险等公共服务领域和智能家居等商业领域具有很好的应用前景。在WiFi室内定位领域中，随着Linux 802.11n CSI Tool细粒度的信道状态信息(Channel State Information, CSI)解析工具的发布，涌现了大量基于该工具的研究与应用，但是使用该工具的设备会存在一定的硬件误差，导致定位测量精度的下降。因此，研究WiFi室内定位系统及其硬件误差校正方案有着重要的理论价值和现实意义。

本文主要研究内容如下：

(1) 在研究WiFi室内定位的基本分类和基本技术原理的基础上，选取了基于信号到达角(Angle Of Arrival, AOA)的WiFi室内定位系统作为本文的定位系统；同时，研究分析了WiFi室内定位系统的获取CSI的原理，重点研究分析了利用Linux 802.11n CSI Tool定位系统的硬件误差问题。

(2) 研究基于AOA的WiFi室内定位系统的设计，搭建以Linux为操作系统，配置Linux 802.11n CSI Tool的硬件设备的实验平台，并且实现AOA定位系统，以定位指标对定位系统进行性能评价。

(3) 研究WiFi室内定位系统的硬件误差的校正算法的设计，包括模型搭建，算法流程等，并将其实现，应用于本文的定位系统，从WiFi室内定位系统的定位精度等评价指标，去验证该误差校正算法的有效性。

关键词： WiFi；室内定位；AOA；CSI；硬件误差校正

Abstract

WiFi indoor positioning is one of the research hotspots in the current indoor positioning field. It has good application prospects in search, fire rescue and other public service and smart home and other commercial fields. In the field of WiFi indoor positioning, with the release of Linux 802.11n CSI Tool, the fine-grained Channel State Information (CSI) analysis tool, there are emerging a large number of researches and applications based on the tool. There will be a certain amount of hardware error when using the tool, leading to a decrease the accuracy of positioning measurements. Therefore, it is of great theoretical value and practical significance to study the WiFi indoor positioning system and its hardware error correction scheme.

The main research contents of this article are as follows:

(1) The WiFi indoor positioning system based on angle-of-arrival (AOA) is selected as the positioning system of this article after the basic classification and basic technical principles of WiFi indoor positioning have been researched . At the same time, the principle of obtaining indoor CSI by WiFi indoor positioning system is studied and analyzed. This paper investigate and analyze the hardware error problem of using Linux 802.11n CSI Tool positioning system.

(2) This paper studies the design of WiFi indoor positioning system based on AOA and builds an experimental platform which choosing Linux as the operating system and configuring the hardware device with Linux 802.11n CSI Tool. This paper studies and implements the AOA positioning system and uses the positioning standards to evaluate the performance of the positioning system.

(3) This paper studies the hardware error of the positioning system and designs the correction algorithm of hardware error, including the model construction, algorithm flow, etc., After that , this paper will apply the correction algorithm to the positioning system and verify the effectiveness of the correction algorithm by using the standards of WiFi indoor positioning system.

Key Words： WiFi; indoor localization; AOA; CSI; hardware error correction

目 录

第1章 绪 论 1

1.1 课题研究的目的和意义 1

1.2 国内外发展与研究现状 2

1.3 本文主要研究内容和章节安排 3

第2章 基于WiFi室内信号到达角AOA定位技术 4

2.1 WiFi室内定位基本原理分析 4

2.2 信号到达角AOA定位技术 7

2.2.1 AOA基本定位原理 7

2.2.2 AOA定位中的多径效应分析 8

2.3 定位系统性能的评价指标 10

2.4 本章小结 11

第3章 WiFi室内定位系统CSI获取和硬件误差 12

3.1 定位系统的CSI获取 12

3.1.1 CSI与RSSI特性对比分析 12

3.1.2 CSI获取 14

3.2 定位系统的硬件误差分析 15

3.3 定位系统的硬件误差校正方案设计 17

3.4 本章小结 19

第4章 基于AOA的WiFi室内定位系统设计和实现 20

4.1 定位系统的设计及处理流程 20

4.2 定位系统的实现与实验结果分析 24

4.2.1 实验方案设计与环境搭建 24

4.2.2 实验结果与定位性能分析 27

4.3 本章小结 31

第5章 硬件误差校正算法的设计和实现 32

5.1 硬件误差校正算法的设计 32

5.2 硬件误差校正算法的实现与实验结果分析 36

5.2.1 实验方案设计与环境搭建 36

5.2.2 实验结果与定位性能分析 37

5.3 本章小结 40

第6章 总结和展望 41

6.1 全文工作总结 41

6.2 进一步工作展望 42

参考文献 43

致 谢 45

第1章 绪 论

1.1 课题研究的目的和意义

美国皮尤研究中心关于互联网与美国生活项目(Pew Research Center’s Internet amp; American Life Project)2013年关于基于位置服务(Location Based Service, LBS)的报告表明：74%美国智能手机的用户使用实时的LBS定位服务，用于查找附近的相关信息^[1]。国内的大企业公司如Baidu、腾讯和新浪等也都纷纷抢占中国的LBS市场。因此可见，基于位置服务已成为人们日常生活不可缺少的服务，并且对于一些定位技术和系统已经能得到相关的解决方案。

室外定位技术的系统通常为全球定位系统(Global Positioning System, GPS)，如有欧洲的伽利略卫星导航系统和中国的北斗卫星导航系统等，它们的定位精度较高，在室外环境中表现优秀。但全球定位系统GPS会由于建筑物能够容易阻挡卫星信号的原因，导致难以应用于室内的定位。而考虑到人类生活中80%以上的时间都会在室内环境，因此室内定位技术必将成为基于位置服务的研究热点^[2]。

为了解决室内定位的问题，国内外的研究者研究出了许多定位技术，如射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)技术^[3]，超宽带技术(Ultra Wide Band, UWB)^[4]，红外线技术(Infrared Ray, IR)^[5]，超声波技术(Ultra-Sound, US)^[6]，可见光技术(Visible Light, VL)^[7]，计算机视觉技术(Computer Vision, CV)^[8]，蓝牙技术(Bluetooth)^[9]和WiFi技术^[10]等。