室内多用户在线协同指纹定位算法

针对室内环境中多个用户同时申请定位服务的场景，提出一种基于多用户在线协同的室内指纹定位算法.考虑到邻近的多个用户在同一时段观测的Wi-Fi接入点(Access Point, AP)的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)信号服从相似的空间分布，从而可利用该信号强度的大小来校准用户的估计位置.算法首先由目标用户的AP覆盖向量确定邻近的候选参考节点(Reference Point, RP)以及协同定位用户；利用协同定位用户观测的RSSI信息对候选RP进行可信度评估，并结合目标用户的RSSI信号与各候选RP指纹的相似度，筛选候选RP,利用WKNN(Weighted K-Nearest Neighbors)算法获得经协同定位用户校准后的目标用户的校准估计位置；同时，算法还融合了子集定位的思想，利用目标用户的在线RSSI信号构建用于校准定位的多个AP子集，并由位置密度检测方法剔除异常校准位置，确定目标的最终估计位置.算法涉及的协同用户的发现和位置的校准都无需额外的硬件支持，对用户透明.典型室内环境中的实验结果表明，多用户在线协同定位算...