Page 205 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第10期

2140 武 汉 大 学 学 报 （信 息 科 学 版） 2025 年 10 月

本为采集的 Wi-Fi 信号数据添加微秒级别时间戳
来解决 ［17］ 。这样可以确保移动采集过程中 Wi-Fi
指纹和 RP 位置的一致性。同时，由于 Android 9
系统限制了 Wi-Fi 扫描的数量，Wi-Fi 信号数据每
分钟只能获取 1~2 次，信号数据接收数量的减少
不利于移动采集。但是在 Android 10 之后，操作
系统在开发者选项中添加了关闭 Wi-Fi 扫描限制
的 选 项 ，这 为 移 动 采 集 提 供 了 软 件 接 口 上 的 支 图 8 手持地理配准平台及定位误差示意图
持，如图 7 所示。采用上述设置，实验中 Wi-Fi 信 Fig. 8 Diagram of Handheld Georeferencing Platform
号序列的采集周期平均为 2 s。 and Positioning Error

1 n
M = ∑ | x ̂ - x i | （12）
i
n
i = 1
RMSE 计算公式为：
1 n 2
R = ∑( x ̂ - x i ) （13）
i
n i = 1
CDF 计算公式为：
P
C ( X) = ∑ ( x ̂ - x i )
i
s.t. x ̂ - x i ≤ X （14）
i
式中， P ( x) 表示误差 x 出现的概率。CDF 就是计
图 7 Android 10 开发者选项界面
算所有小于或等于 X 的定位误差出现概率总和。
Fig. 7 Developer Options Interface of Android 10
为了能直观地对比定位精度，本文采用 sigma 原
此外，保证无线信号指纹移动采集一致性的 则评价定位误差累积分布在 σ~2σ 置信区间的定
另一个关键是保证无线信号指纹地理坐标的实
位精度 X，即：
时获取。换言之，就是要保证无线信号接收时的
ï ï X
ì σ:X,s.t. C ( ) ≤ 68%
坐标必须是准确一一对应的。本文移动采集指 í （15）
ï ï2σ:X,s.t. C ( ) ≤ 95%
纹位置坐标信息的获取采用一款自主开发的手 î X
持实时地理配准平台设备，如图 8 所示。该手持 对采样路线上获取的无线信号采样数据用
地理配准平台是一款基于移动轨迹同步定位和 不同的算法进行定位解算，获取各采样数据定位

即 时 定 位 与 地 图 构 建（simultaneous localization 结果的 ME 和 RMSE。
and mapping，SLAM）映射算法的便携式高精度 3.2 指纹采集效率提升效果
手持式激光扫描定位装置。其主要工作原理是 实验智能终端使用基于 Android 8 系统的三
首先利用激光扫描感知周围的三维环境，然后基 星 S8 手机。实验中，通过两种不同的收集方法对
于 SLAM 的映射算法通过匹配环境特征计算移
周围的 Wi-Fi 基站进行采样，从而实现实验区域
动平台的精确位置，最终在室内外空间实现高精
无线信号数据的采集。其中，采样数据包括接收
度移动轨迹坐标的输出。图 8 显示了该手持地理
信号强度测量值、基站地址和位置坐标。以实验
配准平台的使用过程及坐标输出误差的累积分
大楼第 3 层为例，图 9 显示了传统静态指纹采集
布 函 数（cumulative distribution function，CDF）。
方法参考点的分布，图 10 显示了本文提出的移动
该平台的坐标数据输出频率可达 100 Hz，并且在
采集点路线的分布，采集结果如表 1 所示。在传
满足闭环检测的条件下坐标数据的精度可保证
在 10 cm 以内。 统的基于静态采集的指纹数据库生成系统中，在
在本文定位结果的精度评估中，选择平均误 每个参考点处采集 30 组样本数据，建立无线信号
差（mean error，ME）、均 方 根 误 差（root mean 指纹库。在整个实验大楼的 5 层实验区内收集了
square error，RMSE）和 CDF 作 为 评 价 指 标 。 假 841 个参考点静态指纹，总共耗时 10 h。在基于
设有 n 个定位估计值为 x ̂ ={x ̂ ，x ̂ ，⋯，x ̂ }，对应 移动采集的指纹数据库生成系统中，整个实验大
n
2
1
真 值 为 x ={x 1，x 2，⋯，x n}，则 ME 计 算 公 式 为 ： 楼每层按照路线采集一遍。这个过程总共采集