- 文献综述：
- 室内定位技术
基于位置的服务（LBS）是计算机服务的一类，它采用位置数据为用户提供当前位置信息。LBS很大程度上依赖定位技术上。目前主要有三种定位方法[1]：
- 三角定位法:根据三角形的几何特性确定位置。这种方法通过测量角度在平面上定位一个点。
- 三边定位法:利用已知节点收到的RSSI值，可以得到它与未知节点的距离，则利用三个已知节点的d相交于一点。但在实际应用中，由于误差的存在，会使三个圆交于一个区域。这样的话，就需要一些算法进行求解，常用的有：最小二乘估计法、三角形质心法。
以及极大似然估计法等。
- 指纹定位法:收集一组称为指纹的特征信息，通过将在线联机测量结果与以前采集的指纹进行匹配来估计位置。
全球定位系统（GPS）是LBS系统中最常用的技术。它是利用三边技术为在世界范围内定位设备而开发的。GPS和其他基于三线定位或三角定位的系统，采用到达时间的测量，但由于非视线（NLOS）传播的影响，这类系统在室内环境中的性能较差。
Wi-Fi指纹识别法，利用接收到的信号强度（RSS），引起了人们的广泛关注[2]。原因有两方面:1）无线局域网部署广泛等，提供无所不在的区域覆盖。2）流动及无线接收器均设有网络接口卡，提供RSS测量。因此不需要安装任何额外的硬件，从而减少了基础设施的安装、设备和人工成本。
指纹技术作为一种简单可行的替代技术出现，提供了准确性和普遍性。通常，指纹定位法不需要已知的AP位置，不需要LOS要求，并且具有优越的定位精度，这使得它优于其他方法。
- 指纹定位法的基本思想
位置指纹定位的基本思想[3]：根据所在位置和所有已观测到的位置测量值（指纹集）相匹配，接着根据所比较的情况进行定位。它是一种基于学习的模型，运用模式识别，可以将信号的不确定性考虑在内，提高定位精度。课题在采用位置指纹算法来进行定位时，一般分两个阶段：离线阶段与在线阶段。离线阶段需要进行多次采集区域内各位置上的指纹数据（RSSI），并构建一个数据库，即训练集；在线阶段中，定位系统会根据未知节点接收的RSSI值来估计它所在的位置。
- 指纹定位算法
传统的室内定位算法可以分成确定性算法和概率算法两种[3]。
确定性算法以相似度来区分在线信号测量和指纹数据，然后将目标定位在信号空间中距离指纹最近的位置。确定性算法的优势是易于实现。传统的确定性方法可以很容易地基于k近邻算法（KNN）实现，计算复杂度通常较低。
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