基于域自适应的Wi-Fi指纹设备无关室内定位模型.docx

### 基于域自适应的Wi-Fi指纹设备无关室内定位模型 #### 一、引言及背景 近年来，随着物联网技术的飞速发展以及无线局域网（Wireless Local Area Network, WLAN）的广泛应用，基于位置的服务（Location-Based Services, LBS）变得日益重要。在室内环境下，传统的GPS定位系统往往因为信号衰减而无法提供精确的位置信息，这促使科研人员寻求新的室内定位技术。Wi-Fi定位技术因其低成本和高可用性成为研究的热点之一。 #### 二、基于RSS的Wi-Fi定位方法概述 基于接收信号强度（Received Signal Strength, RSS）的Wi-Fi定位方法是一种常见的室内定位技术。其基本原理是通过测量终端设备接收到的Wi-Fi信号强度来确定位置。这种方法主要分为两种类型：基于无线电传播模型的方法和基于指纹的方法。前者依赖于物理环境的信号传播模型，后者则基于大量的信号强度数据构建指纹库。 - **基于指纹的方法**：该方法通过两个主要步骤实现定位： - **离线阶段**：在已知位置处收集Wi-Fi信号强度数据（指纹），并存储在指纹库中； - **在线阶段**：使用实时采集的信号强度数据与指纹库中的数据进行匹配，从而估计出终端设备的位置。 #### 三、设备多样性的挑战及其应对策略 ##### 3.1 设备多样性的挑战 在实际应用中，用户的终端设备型号多样，不同型号的设备在信号接收能力方面存在差异。这些差异可能源于硬件设计、驱动程序等因素，导致不同设备收集到的RSS值有所不同。如果不考虑这些差异，将会严重影响定位系统的准确性。 ##### 3.2 应对策略 为了解决这一问题，研究者们提出了多种方案： - **设备校准**：通过收集不同设备在相同位置下的RSS数据来训练转换模型，以补偿不同设备之间的信号强度差异。例如，Tsui等人提出的基于转换模型的方法要求使用两台设备在同一位置收集RSS值，但这需要大量的人力物力投入。 - **基于直方图的RSS校准**：Huang等人提出了一种更灵活的方法，通过放宽一对一的RSS约束至分布之间的约束来减少校准工作量。 - **线性回归方法**：通过挖掘不同设备收集的RSS值之间的关系，将多个设备的指纹映射到单一的指纹库中，以此来减少设备多样性带来的影响。这种方法减少了对成对RSS值的需求，但仍然需要多台设备的数据支持。 #### 四、DeviceTransfer模型介绍 为了解决设备多样性的问题并减少数据采集的成本，本文提出了一种名为DeviceTransfer的设备无关Wi-Fi指纹室内定位模型。该模型基于域自适应深度学习理论，其核心思想是将采集指纹的设备视为源域，待定位的设备视为目标域，仅需使用一种设备采集指纹数据，通过域自适应技术将源域的位置信息迁移到其他类型设备的数据上。 ##### 4.1 DeviceTransfer模型架构 - **特征提取器**：负责从不同类型设备的RSS数据中提取设备无关的特征，确保这些特征在定位过程中能获得较高的定位精度。 - **解码器**：与特征提取器结合形成自动编码器，学习每个类型设备的数据特征。 - **生成器和鉴别器**：通过对抗性训练学习与设备类型无关的数据特征。 - **定位器**：与特征提取器结合，学习与定位任务相关的特征。 ##### 4.2 模型优势 - **通用性**：采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）结构来处理离散的RSS数据，增强了模型处理多种设备类别的能力。 - **高效性**：设计了预训练策略以提高模型训练的稳定性和加速收敛过程。 #### 五、实验验证与结果分析 本文通过对四个不同型号的智能手机在教学楼和商场两个真实场景中进行Wi-Fi数据采集，并对DeviceTransfer模型进行了性能评估。实验结果表明，DeviceTransfer模型不仅能够有效地提取RSS数据的设备无关特征，而且在使用单一设备采集Wi-Fi指纹的情况下，其他设备也能获得较高的定位精度，有效消除了设备多样性对定位精度的影响，表现出优于其他同类算法和模型的性能。 #### 六、结论 基于域自适应的Wi-Fi指纹设备无关室内定位模型(DeviceTransfer)为解决室内定位中设备多样性的问题提供了一个高效且实用的解决方案。通过域自适应技术和深度学习方法的应用，不仅显著提升了定位精度，同时也降低了数据采集成本，为未来的室内定位技术发展开辟了新的方向。