ฉันควรใช้อัลกอริทึมสำหรับการระบุตำแหน่งแบบไร้สายอย่างไร

กรณีการใช้รถปิคอัพโรงเรียน (อัพเดต)

มันอาจจะเป็นประโยชน์ถ้าคุณไปใช้กรณีที่เป็นรูปธรรมมากขึ้นแทนที่จะเป็นตัวอย่างของสนามหลังบ้านด้านล่าง การบังคับใช้กฎหมายท้องถิ่นได้เริ่มปราบปรามการใช้การส่งข้อความและการใช้โทรศัพท์มือถือในเขตโรงเรียน สิ่งนี้นำเสนอปัญหาสำหรับผู้ปกครองที่รับเด็ก ๆ หลังจากงานโรงเรียนมัธยม แม้สำหรับผู้ที่อวดอ้างกฎหมายหอเซลล์ก็จะกลายเป็นมากเกินไปอย่างรวดเร็วเมื่อเด็กหลายร้อยคนเรียกพ่อแม่ของพวกเขาในครั้งเดียว วิทยาเขตมีขนาดใหญ่พร้อมสัญญาณอินเตอร์เน็ตไร้สาย ดูเหมือนว่าควรเป็นไปได้ที่จะเขียนแอพมือถือที่จะอนุญาตให้ผู้ใช้โทรศัพท์มือถือส่งข้อความที่มีรายการจุดแข็งของสัญญาณ wifi ไปยังเว็บเซอร์วิซ บริการเว็บจะสร้างการแก้ไขตำแหน่งและส่งข้อความไปยังอุปกรณ์นำทางบนกระดานของผู้ปกครอง ผู้ปกครองจะขับรถไปยังตำแหน่งที่ถูกต้องในมหาวิทยาลัย

กรณีใช้สนามหลังบ้าน (ต้นฉบับ) เมื่อฉันนำแล็ปท็อปของฉันไปที่สนามหลังบ้านและเลือก "ดูเครือข่ายที่ใช้ได้" ฉันเห็นรายการเพื่อนบ้าน 4 แห่งของฉัน ขณะที่ฉันเดินไปรอบ ๆ ความแรงของสัญญาณสัมพัทธ์จากเพื่อนบ้านของฉันก็เปลี่ยนไป

ฉันต้องการยืนอยู่กับแล็ปท็อปของฉันในสถานที่ที่รู้จักในสนามหลังบ้านของฉันคลิกบนแผนที่และรวบรวมคะแนนที่มีความแรงของสัญญาณที่แตกต่างกัน 4 แบบ

หลังจากรวบรวมจุดสอบเทียบเหล่านี้จำนวนมาก (แต่ไม่มากเกินไป) ฉันต้องการเขียนโปรแกรมที่มีระดับความแรงของสัญญาณ wifi 4 ระดับและประเมินตำแหน่งในรูปแบบของวงรีข้อผิดพลาด สัญญาณอาจถูกวัดโดยใช้อุปกรณ์ที่แตกต่างจากที่ใช้เพื่อรวบรวมคะแนนการสอบเทียบดั้งเดิม

ฉันควรใช้อัลกอริทึมอย่างไร

ฉันไม่ต้องการรบกวนเพื่อนบ้านของฉันโดยถามพวกเขาว่าฉันสามารถเข้ามาและสำรวจตำแหน่งที่แน่นอนของเราเตอร์ของพวกเขาหรือไม่

ฉันสามารถสันนิษฐานได้ว่าที่ตั้งของเราเตอร์เพื่อนบ้านไม่เปลี่ยนแปลง

ดูเหมือนว่าคุณไม่ทราบตำแหน่งสัญญาณดีมากดังนั้นคุณต้องประเมินค่าก่อนแล้วจึงกำหนดตำแหน่งของคุณเป็นรูปสามเหลี่ยม

หากคุณต้องการความแม่นยำและความสมจริงลองพิจารณาใช้แบบจำลองความน่าจะเป็นสำหรับความแรงของสัญญาณการค้นหาโอกาสสูงสุดและการทำแผนที่แบบ gridded ของความน่าจะเป็นที่ตั้งซึ่งคำนวณจากการประมาณความน่าจะเป็นสูงสุด ค่าสูงสุดทั่วโลกบนกริดจะระบุการประมาณการที่ดีที่สุดของตำแหน่งและรูปทรง (สัมพันธ์กับค่าสูงสุด) ให้ชุดความเชื่อมั่นสำหรับตำแหน่งนั้น

โมเดลความน่าจะเป็นทั่วไปได้มาจากการวางสูตรสำหรับการลดทอนสัญญาณและยอมให้เกิดข้อผิดพลาด คุณจะไม่ไปไกลด้วยสูตรทั่วไปที่สมบูรณ์ (พร้อมฟังก์ชันลดทอนมุมและตำแหน่งขึ้นอยู่กับ) ดังนั้นคุณจะต้องทำให้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่นคุณอาจพิจารณาฟังก์ชั่นการลดทอน "สากล" เรียกมันว่าfดังนั้นหากความแรงของแหล่งสัญญาณที่ตำแหน่ง WiFi xเท่ากับaความแรงที่คาดหวังที่ตำแหน่งอื่นyจะถูกกำหนดโดย

z (y; x) = af (| y - x |)

ตัวอย่างเช่นคุณอาจพิจารณาการลดทอนของจตุรัสผกผันที่ f (t) = 1 / t ^ 2 หากระยะทางtมากกว่าเกณฑ์ที่น้อย เช่นเดียวกับการทำให้เข้าใจง่ายอีกครั้งคุณอาจใช้กำลังอ่าน z (y; x) ที่ตำแหน่งyสำหรับแหล่งที่xเพื่อแตกต่างจากค่าที่คาดไว้จากข้อผิดพลาดที่กระจายตามปกติ ถือว่าข้อผิดพลาดทั้งหมดเป็นอิสระ; และถือว่าพวกเขาทั้งหมดมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเดียวกัน ( s ) การสนับสนุนความน่าจะเป็นของการอ่านค่ากำลังzจะกลายเป็น

L (y, x) = - [(z (y; x) - af (| yx |) ^ 2 / s ^ 2 + ln (s)] / 2

โอกาสในการเข้าสู่ระบบที่จะขยายเป็นผลรวมของสอง L (y, x) มากกว่าทุกสถานYและแหล่งที่มาทั้งหมดx มันเป็นฟังก์ชั่นของสถานที่ที่ไม่รู้จักความหนาแน่นของแหล่งที่ไม่รู้จักและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ไม่รู้จักของข้อผิดพลาด มันตรงไปตรงมาเพื่อหาค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ดีที่สุดและความเข้มของแหล่งที่มาที่เหมาะสม (ใช้อนุพันธ์บางส่วนตั้งค่าเหล่านั้นเป็นศูนย์และแก้ปัญหา) แต่สำหรับฟังก์ชั่นการลดทอนที่สมจริงfคุณมีปัญหาเชิงเส้น อย่างไรก็ตามในตัวอย่างของคุณมันมีพารามิเตอร์เพียง 13 พารามิเตอร์เท่านั้นดังนั้นคุณควรจะสามารถถ่ายโอนมันเข้ามาพูดได้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Newton-Raphson หลายตัวแปรและรับคำตอบที่ดีอย่างรวดเร็ว (วรรณคดีสถิติเต็มไปด้วยวิธีการในการแก้สมการประเภทนี้)

หากคุณคิดว่าอุปกรณ์ที่สองนั้นมีความไวมากกว่าอุปกรณ์เก็บรวบรวมข้อมูลตามสัดส่วนมันจะสร้างความแตกต่างเล็กน้อยในรุ่นที่ฉันเสนอ (เนื่องจากความแรงของสัญญาณเข้าสู่การคูณ) ในความเป็นจริงถ้าคุณปล่อยให้ข้อผิดพลาดขยายขนาดด้วยความเข้ม (ดังนั้นพวกเขาจึงมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานa * s * มากกว่าs ) ความแตกต่างระหว่างอุปกรณ์ควรไม่สมเหตุผล

เพื่อที่จะรักษาความเรียบง่ายนี้ผมได้ข้ามสถิติทางสถิติบางอย่างเช่นความจริงที่ว่านี่เป็นปัญหาช่วงการทำนายหลายตัวแปรไม่ใช่ปัญหาช่วงความมั่นใจ หากจำนวนข้อผิดพลาดไม่ดี (เช่นsมีขนาดเล็ก) ความแตกต่างจะไม่เป็นผลมาก

ตรวจสอบเอกสารเหล่านี้บางที:

• เรดาร์: ตำแหน่งของผู้ใช้และระบบการติดตามที่ใช้ RF ในอาคาร
• การกำหนดตำแหน่ง WLAN ผ่านการจัดกลุ่มและการแจกแจงความน่าจะเป็น

ฉันเพิ่งพบบทเรียนเกี่ยวกับการทำแผนที่เครือข่าย WiFi ด้วย Kismet, gpsmap, gdal และ GRASS ค้นหา "การจับคู่เครือข่ายไร้สายด้วย Kismet, GDAL และ GRASS" ที่http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/book/export/html/96

หากคุณกำลังรวบรวมตำแหน่งด้วย gps ฉันคิดว่าคุณกำลังมองหาปัจจัยข้อผิดพลาดที่แตกต่างกันสองอย่าง หนึ่งสำหรับ gps และอื่น ๆ สำหรับความแรงของสัญญาณ

คุณไม่สามารถใช้หนึ่งในระบบกำหนดตำแหน่ง WiFi ที่มีอยู่เช่นSkyhook WirelessหรือCore Locationใน iOS ของ Apple ได้หรือไม่ Skyhook ช่วยให้คุณเพิ่มที่อยู่ MAC Wi-Fiในฐานข้อมูลด้วยตนเอง iOS จะรวบรวมที่อยู่ Wi-Fi MAC โดยอัตโนมัติโดยใช้อุปกรณ์ที่ติดตั้ง GPS ของ iPhone

เคิร์ก

ในขณะที่ฉันอาจจะผิดฉันคิดว่าคุณมีทางที่ซับซ้อนกว่านี้ แม้ว่าจะยุติธรรมไม่ใช่จากส่วนของคุณในโลกนี้ฉันไม่รู้ว่าคุณกำลังทำงานกับโรงเรียนในโรงเรียนแห่งใด

ในขณะที่โทรศัพท์มือถือส่วนใหญ่รองรับ GPS และหรือ Cell Tower Triangulation สำหรับ WiFi แล้วSkyHookคือคำตอบด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้: 1. ฐานข้อมูลของที่ตั้ง WiFi มีขนาดใหญ่มาก 2. ทุกครั้งที่มีการใช้แอปพลิเคชันที่ใช้ SkyHook ระบบจะเพิ่มเครือข่าย WiFi ที่เพิ่งค้นพบใหม่ไปยังฐานข้อมูลพร้อมตำแหน่ง ดังนั้นยิ่งมีการใช้งานในพื้นที่มากเท่าไหร่ก็ยิ่งมีความแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น ฉันเดาว่าในสถานที่ที่มีความหนาแน่นสูงเช่นมหาวิทยาลัยหากยังไม่มีการครอบคลุมที่ดีมันจะใช้งานได้ปกติในไม่กี่วัน 3. โทรศัพท์บางรุ่นใช้ SkyHook เป็นส่วนหนึ่งของ API ตำแหน่งซึ่งหมายความว่า API โทรศัพท์ปกติจะมีอยู่แล้วภายในเครื่อง

โดยความจริงแล้วหากคุณไม่ต้องการให้บริการนี้พร้อมใช้งานบนแล็ปท็อป (เบราว์เซอร์ใหม่ส่วนใหญ่มี SkyHook อยู่ภายใน) โทรศัพท์ส่วนใหญ่จะมี GPS ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API โทรศัพท์ดั้งเดิมไม่ว่าจะเป็น iOS, Android, WP7 หรือ BlackBerry อีกตัวเลือกหนึ่งคือให้เป็นแอปบนเว็บสำหรับมือถือซึ่งจะใช้ API ตำแหน่งเบราว์เซอร์พร้อมการเข้าถึงเครื่องมือตำแหน่งทั้งหมดบนโทรศัพท์ต่อไป