第五章 仿真与实验
5.1 期望定位误差公式的验证实验
本节主要介绍了在真实环境下进行的定位实验，通过对比真实定位误差与基于期望定位误差公式计算得到的误差，来验证期望定位误差公式的正确性。
5.1.1 实验设置
（1）实验场景
本定位实验在计算机学院大楼 316 实验室进行的，平面图如图 5.1 所示，实验室长约 13.5米，宽约 6 米，均匀划分了 65 个参考点，随机选择了 28 个位置点作为测试点。在每个参考点或待定位点上，将移动设备放在高 1.5 m 的三脚架上，以 1s/次的频率扫描并收集周围能接收到的 AP 的 RSS 信息，共 3min。
图 5.1 316 实验室平面图
（2）实验软硬件环境
硬件环境：移动设备为 Redmi Note2。
软件环境：包括移动端与服务器端。移动端主要实现 RSS 的采集功能，使用本实验室基于安卓开发的 RSS 采集软件。服务器端主要实现数据处理与位置估计功能，实验采用定位算法是最常用的 NN 算法，在 MATLAB 软件中实现。
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第六章 总结与展望
6.1 总结
随着无线网络的发展和移动设备的普及，人们对位置感知服务的需求日益增多，Wi Fi 指纹定位技术也得到了更为广泛的关注。尽管学术界与工业界在 WiFi 指纹定位性能分析与优化方面作了很多努力，但现实的定位系统与各种分析模型之间仍然存在明显的差别，尤其面向WiFi 指纹定位的现场勘测分析与优化研究。本文针对现有理论研究的不足，提出了基于概率的现场勘测分析方法，以及权衡定位误差与勘测工作量的现场勘测优化方法即最优参考点间距的获取方法。本文的研究成果为面向 WiFi 指纹定位的现场勘测分析研究提供了新的方向，也为有效的实际现场勘测工作提供了理论基础。本文主要内容如下：
首先，阐述了研究背景及意义，介绍了 WiFi 指纹定位技术及其性能分析方面的研究，指出了现有研究的不足之处，尤其是现有面向 WiFi 指纹定位的现场勘测分析研究主要基于实验分析，缺少理论支撑。
其次，提出基于概率的指纹定位误差分析方法，并基于对 LDPL 模型中参考点上指纹差异与对应参考点间距之间数学关系的分析，定义了期望定位误差公式，表明了参考点间距与期望定位误差之间的依赖关系。
再次，提出了基于代价与精度权衡的现场勘测优化方法。通过定义的勘测代价公式权衡了勘测工作量与定位误差，进而对勘测代价与参考点间距间依赖关系进行理论分析，提出一种获取最优参考点间距的方法。
最后，通过仿真和实验验证了期望定位误差公式及其与参考点间距之间的关系，也讨论了其他环境参数对于期望定位误差及勘测代价的影响。此外，通过对比基于蒙特卡罗仿真得到的最优参考点间距与相关工作中的结论，验证了最优参考点间距获取方法的有效性。
参考文献（略）
