著無線網路和移動裝置的普及，基於wifi訊號的室內定位受到越來越多的關注。接收訊號強度
(rss)
作為一種容易獲得的訊號特徵常用於室內定位系統中。但是，由於
rss是粗粒度資訊，其常常受到多徑效應及雜訊訊號的影響，定位效能並不穩定。近年來，商用
wifi裝置(
如intel 5300
無線網絡卡
)開始支援物理層的通道狀態資訊
(csi)
的獲取。
csi能以更細粒度表徵訊號，通過對不同子通道訊號傳輸情況分別進行分析，
csi可以盡可能避免多徑效應與雜訊的影響。
csi為基於
wifi
的室內定位技術開闢了新的空間，因而被廣大研究者所關注。當前大部分基於
csi指紋的方法並沒有結合
rss資訊，從而降低定位所需計算資源，所以本文分別利用
rss和
csi這兩種不同粒度的資訊分別實現區域定位與精確定位，盡可能有效利用不同粒度資訊的各自優勢。下面整個系統的架構：
之後主要分為兩部分，利用rss進行區域定位和利用csi資訊進行精確定位，其中rss資料為乙個數值，單位是dbm，csi資料為30個子載波的資料，具體如下所示：
在區域定位問題上，利用單ap投票的方法選擇出來權值最合適的位置，方法就是最大帶權連通子圖，其中對於區域定位影響比較大的主要有權值的定義，我當時是根據ap的rss訊號強弱來定義權值的大小。
下面是具體的定位示意圖：
最終展示一下我們在實驗室的定位效果:
之後就是利用csi資訊進行精確定位，可以用k-means，神經網路等機器學習的方法來代替傳統指紋比對的方法，因為csi資料資訊維度比較大，機器學習建模的方法可以減少很多任務作量。
最後利用準確率和召回率就可完成室內定位了。
工具：筆記本，台式電腦，intel 5300網絡卡，ubuntu wifi csi toll（自己按網上教程搭建），wireshark工具
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