室内指纹定位算法仿真系统

资 源 简 介

本项目是一个完整的指纹定位（Fingerprinting）算法仿真平台，旨在模拟室内复杂环境下的无线信号定位过程。系统主要包含离线阶段和在线阶段两个核心功能模块。在离线阶段，系统通过在预设的网格参考点上采集接收信号强度（RSSI）数据，模拟信号衰减模型和室内多径效应，从而构建包含位置坐标与信号特征映射关系的指纹数据库。在在线阶段，系统接收待测目标的实时信号数据，通过匹配算法将实时信号与指纹库进行对比，利用相似度度量准则计算出目标的最优估计位置。该仿真系统能够评估不同基站（AP）布局、不同网格密度以及不同噪

详 情 说 明

基于MATLAB的室内指纹定位算法仿真系统

项目介绍

本项目是一个用于室内指纹定位（Fingerprinting）算法研究的仿真平台。系统通过模拟无线信号在室内环境中的衰减过程，完整实现了指纹定位的两个核心阶段：离线指纹库构建阶段和在线测试定位阶段。该系统通过对比预设的信号特征数据库与实时观测数据，实现对移动目标位置的精确估算，并提供多维度的定位精度分析。

功能特性

1. 环境与参数参数自定义：支持设置仿真区域大小、基站（AP）坐标、离线采样网格间距等基础参数。
2. 多径损耗模型仿真：采用对数距离路径损耗模型模拟室内信号传播，支持自定义路径损耗指数和阴影衰落标准差。
3. 离线指纹库构建：自动生成规则网格采样点（Reference Points），并计算各采样点的信号强度（RSSI）特征矩阵。
4. 动态轨迹模拟：内置预设的圆形运动轨迹，模拟目标在室内环境中的连续移动过程。
5. 实时噪声注入：在在线阶段为观测信号添加高斯分布的阴影衰落噪声，模拟真实的物理环境扰动。
6. WKNN定位算法：实现加权K近邻算法，通过信号空间的欧氏距离匹配最优参考点并进行位置加权估算。
7. 综合可视化分析：提供信号强度分布图、轨迹对比图、误差累积分布函数（CDF）以及瞬时误差分析图。

逻辑流程与系统实现

1. 初始化设置

系统首先定义50m x 50m的二级制仿真区域，并在四个角落布置基站。通过对数路径损耗模型设定参考距离下的接收功率（-30dBm）和环境衰减因子。

2. 离线阶段：构建指纹数据库

• 网格采样：以2米为间距在区域内生成离线参考点。
• 指纹计算：遍历所有参考点，根据其到各基站的欧氏距离，利用路径损耗模型计算每个点的理论RSSI值，形成“位置-信号强度”的映射表。

3. 在线阶段：轨迹跟踪与定位

• 轨迹生成：系统生成由30个离散点组成的圆形行走路径作为测试目标。
• 信号观测：对轨迹上的每个点，实时计算各基站的信号强度，并加入由噪声因子（Sigma）生成的随机阴影衰落。
• 相似度匹配：计算实时观测信号与数据库中所有指纹之间的信号空间欧氏距离（RSSI Diff）。
• 位置估算：

* 筛选出信号距离最小的K个（默认K=4）邻居点。 * 计算权重，权重定义为信号距离的倒数（含微小偏移量防止除零）。 * 对K个邻居的位置坐标进行加权求和，得到最终的估计算标。

4. 统计分析与计算

系统自动计算定位误差（估算位置与真实位置的几何距离），并统计平均误差、最大误差和误差标准差。

关键算法说明

对数距离路径损耗模型

模型公式：$RSSI = P0 - 10 cdot n cdot log_{10}(d)$ 系统利用此公式模拟空间中任意位置的信号强度，其中 $n$（路径损耗指数）体现了室内环境对信号的阻碍程度。

加权K近邻算法 (WKNN)

不同于经典的KNN只取均值，此实现中通过 $Weight = 1 / (Distance + 1e-6)$ 给予信号更接近的参考点更高的位置权重，从而提高了在网格点之间的定位分辨率。

可视化功能模块

• 信号特征图：展示特定基站信号在整个区域的覆盖和衰减情况（3D曲面图）。
• 轨迹对比图：在直角坐标系中同时绘制真实轨迹点、预测轨迹点以及基站的具体位置。
• 误差CDF图：以累积分布函数展示定位误差的概率分布，是评估定位系统性能的核心指标。
• 采样点误差图：通过柱状图反映目标在移动过程中每个观测点的瞬时误差波动。
• 环境布局图：展示网格参考点的采样密度及基站的编号与分布。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：标准桌面或笔记本电脑，无需特殊高性能GPU。
• 依赖工具箱：主要基于MATLAB标准库，包括矩阵运算及绘图函数。

使用方法

1. 启动MATLAB并进入项目所在目录。
2. 运行主函数，系统将自动执行离线建库、在线模拟及绘图全过程。
3. 在命令行窗口查看定位精度统计结果。
4. 观察自动生成的多个仿真图表进行性能评估。