一种提高非视距环境下室内定位精度的方法.pdf

上传人：柴****2

文档编号：4303829

上传时间：2018-09-13

格式：PDF

页数：11

大小：496.75KB

《一种提高非视距环境下室内定位精度的方法.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《一种提高非视距环境下室内定位精度的方法.pdf（11页完整版）》请在专利查询网上搜索。

1、(10)申请公布号 CN 102395195 A (43)申请公布日 2012.03.28 C N 1 0 2 3 9 5 1 9 5 A *CN102395195A* (21)申请号 201110330220.7 (22)申请日 2011.10.26 H04W 64/00(2009.01) (71)申请人北京交通大学地址 100044 北京市海淀区西直门外上园村 3号北京交通大学科技处 (72)发明人赵军辉张雪雪李非杨维 (74)专利代理机构北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 代理人黄家俊 (54) 发明名称一种提高非视距环境下室内定位精度的方法 (57) 摘要本发明。

2、公开了无线定位技术领域中的一种提高非视距环境下室内定位精度的方法。本发明在信号传输经验模型的基础上，通过增加隔墙因子和环境因子，得到信号的传输模型；然后，计算出移动台的信号对应于固定基站的定位偏差，进而得到移动台的信号对应于固定基站的定位圆环；通过定位圆环之间的重叠区域，得出移动基站的估计区域；最后，对信号的传输路径损耗取平均值，并用指定方法对移动台的信号强度估计得到移动台的定位区域。本发明能够在保证低计算量的基础上提高室内定位的精度；同时考虑了墙对定位信号的影响，将隔墙因子列入考虑范围，提高了算法的可行程度。 (51)Int.Cl. (19)中华人民共和国国家知识产权。

3、局 (12)发明专利申请权利要求书 1 页说明书 6 页附图 3 页 CN 102395204 A 1/1页 2 1.一种提高非视距环境下室内定位精度的方法，其特征是该方法包括以下步骤：步骤1：在信号传输经验模型的基础上，通过增加隔墙因子和环境因子，得到信号的传输模型；步骤2：在信号的传输模型的基础上，计算出移动台的信号对应于固定基站的定位偏差，进而得到移动台的信号对应于固定基站的定位圆环；步骤3：通过定位圆环之间的重叠区域，得出移动基站的估计区域；步骤4：在步骤3的基础上，对信号的传输路径损耗取平均值，并用指定方法对移动台的信号强度估计得到移动台的定位区域。 2.根据权利。

4、要求1所述的一种提高非视距环境下室内定位精度的方法，其特征是所述定位偏差的计算公式为：其中： RMSE为定位偏差； x m 为移动台的实际横坐标； y m 为移动台的实际纵坐标； x为仿真出的移动台的横坐标； y为仿真出的移动台的纵坐标。 3.根据权利要求1所述的一种提高非视距环境下室内定位精度的方法，其特征是所述信号的传输路径损耗的计算公式为：其中： PL()为信号的传输路径损耗； n为路径损耗指数，指示了路径损耗随距离变化的增加速率； d 0 为通过近距离测量发射机而得出的中心参考距离； d为发送接收之间分开的距离； l为移动台和基站之间的隔墙数； WAF为隔墙因子；为环境因子变。

5、量。 4.根据权利要求1所述的一种提高非视距环境下室内定位精度的方法，其特征是所述指定方法为多元回归分析法。权利要求书CN 102395195 A CN 102395204 A 1/6页 3 一种提高非视距环境下室内定位精度的方法技术领域 0001 本发明属于无线定位技术领域，尤其涉及一种提高非视距环境下室内定位精度的方法。背景技术 0002 在现今室内定位技术中，人们普遍采用的移动台位置估计方法是定位圆算法，需求解多个定位圆交点或多条定位直线交点，但定位误差非常大；也有从距离测量入手，将距离测量的统计信息等其它因素考虑在内，其在前期势必要进行大量的数据采样和数据处理来。

6、建立所需的经验数据库；此外，还有在处理信号损耗模型中将经验与估计结合等，但这意味着在对目标进行定位时，要将移动台之间的位置列入考虑因素，在此基础上，计算量的成倍增加是不可避免的。基于这些考虑，一种基于定位圆环算法的改进的旋转信号子空间 RSS(Rotate Signal Sub-space)算法被提出来。仿真结果表明，在3030平方米的环境下，本方法所得到的定位精度可以控制在1.5米左右甚至更小。发明内容 0003 针对上述背景技术中提到的定位圆算法的定位误差大等不足，本发明提出了一种提高非视距环境下室内定位精度的方法。 0004 本发明的技术方案是，一种提高非视距环境下室内定位精度。

7、的方法，其特征是该方法包括以下步骤： 0005 步骤1：在信号传输经验模型的基础上，通过增加隔墙因子和环境因子，得到信号的传输模型； 0006 步骤2：在信号的传输模型的基础上，计算出移动台的信号对应于固定基站的定位偏差，进而得到移动台的信号对应于固定基站的定位圆环； 0007 步骤3：通过定位圆环之间的重叠区域，得出移动基站的估计区域； 0008 步骤4：在步骤3的基础上，对信号的传输路径损耗取平均值，并用指定方法对移动台的信号强度估计得到移动台的定位区域。 0009 所述定位偏差的计算公式为： 0010 0011 其中： 0012 RMSE为定位偏差； 0013 x m 为移动台的。

8、实际横坐标； 0014 y m 为移动台的实际纵坐标； 0015 x为仿真出的移动台的横坐标； 0016 y为仿真出的移动台的纵坐标。 0017 所述信号的传输路径损耗的计算公式为：说明书CN 102395195 A CN 102395204 A 2/6页 4 0018 0019 其中： 0020 PL()为信号的传输路径损耗； 0021 n为路径损耗指数，指示了路径损耗随距离变化的增加速率； 0022 d 0 为通过近距离测量发射机而得出的中心参考距离； 0023 d为发送接收之间分开的距离； 0024 l为移动台和基站之间的隔墙数； 0025 WAF为隔墙因子； 0026 为环境因子。

9、变量。 0027 所述指定方法为多元回归分析法。 0028 本发明采用信号传输的经验模型进行研究，保证了算法的普遍性。采用了理论分析、可行性论证和计算机仿真结合的方法，从理论和实践方面验证了所提出的方案。本发明能够在保证低计算量的基础上提高室内定位的精度；同时考虑了墙对定位信号的影响，将隔墙因子列入考虑范围，提高了算法的可行程度。附图说明 0029 图1为NLOS条件下基于信号强度的定位模型； 0030 图2为三基站NLOS下基于信号强度的定位模型； 0031 图3为由基站AP1和AP2为圆心的圆环确定的矩形； 0032 图4为定位范围及AP分布； 0033 图5为偏差率a的出现概率分。

10、布； 0034 图6为改进定位模型的误差统计结果。具体实施方式 0035 下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。 0036 本发明采用Bahl和Padmanabhan信号传输经验模型，考虑到移动台(MS)与基站 (BS)之间因隔墙因子引起的信号强度的衰减。 0037 0038 其中： 0039 PL()为信号的传输路径损耗； 0040 n为路径损耗指数，指示了路径损耗随距离变化的增加速率； 0041 d 0 为通过近距离测量发射机而得出的中心参考距离； 0042 d为发送接收之间分开的距离； 0043 l为移动台和基。

11、站之间的隔墙数； 0044 WAF为隔墙因子。 0045 但在实际信号传播过程中，受非视距(NLOS，Non Line of Sight)因素和线路损说明书CN 102395195 A CN 102395204 A 3/6页 5 耗双方面的影响，信号传播模型会产生一个环境因子变量，使得信号传播模型有如下变化： 0046 0047 非视距NLOS因子使得接收端接收到的信号功率可能增强也可能减弱。在这种情况下一种新的几何模型设计如图1所示。中间的虚线表现理论值，而实线表示测得数值的阈值，测得数据会在图示中内径为s 1 和外径为s 2 的圆环区域里变动。 0048 上图中，受各种误差因素。

12、影响，经由信号传输的经验模型得出的测量值s并非理论值而是有一定的正负偏差。另一方面，根据误差的分布规律，偏差程度是有限的。因此，我们设a为偏差率，即最大偏差程度，则由图1，我们可以得到d，s与s 1 ，s 2 的关系式： 0049 0050 本发明列举三个基站定位移动台位置的情况。在三基站定位的情况下，移动台一定会位于三个圆环相交的区域内，如图2所示。移动台的坐标应该在黑色的区域内移动，可以以此来估计移动台的大致坐标。 0051 由于环境因子变量的存在，变量PL(d 0 )和d不属于相关关系，因此无法通过方程的联立来求出PL(d 0 )和n。但在通信信道，特别是高斯信道中，多次传输环。

13、境因子变量的平均值为0，本发明采取对信号的传输路径损耗取平均值后进行回归分析的方法消除干扰并对信号强度进行估计： 0052 通过取平均值，(2)式变回形如(1)式所示。针对利用多个独立样本对定位信号强度进行预测，本文采用多元回归分析方法：利用下面的矩阵代替式(1)： 0053 PLK (4) 0054 其中： 0055 0056 参数矢量K的最小二乘估计由下式给出： 0057 0058 其中： 0059 为参数矢量K的最小二乘估计； 0060 L为L的转置矩阵。 0061 采用确定系数R 2 表示回归品质，定义： 0062 说明书CN 102395195 A CN 102395204。

14、 A 4/6页 6 0063 其中： 0064 为r i 距离内的信号损耗强度估计； 0065 为信号损耗强度的平均值； 0066 P W (r i )为r i 距离内的实际信号损耗强度； 0067 N为样本数。 0068 代入本文公式，有： 0069 0070 预测信号损耗强度变化的标准差 P 为： 0071 0072 其中： 0073 P为P的转置矩阵。 0074 对于图2所示定位圆环算法，用如下方法来估计移动台的位置：只考虑基站AP 1 和 AP 2 为圆心的圆环，可得内径最小值r 1_min 和外径最大值r 2_max ，如下： 0075 0076 该方程有两组解(x A1 ，y A1。

15、 )和(x A2 ，y A2 )，这里取靠近基站AP 3 的那组解，即： 0077 (x A ，y A )argminf(x Ai ，y Ai )(x Ai -x 3 ) 2 -(y Ai -y 3 ) 2 i1，2(10) 0078 同理，可以分别求出(x B ，y B )、(x C ，y C ，)和(x D ，y D )，则令： 0079 0080 可以组成四个点(x min ，y min )、(x max ，y min )、(x max ，y max )和(x min ，y max )，它们在图中形成一个矩形，如图3所示。 0081 选定一个长度xy，以其为边长作一个正方形，用这个正方。

16、形遍历图中的矩形区域，当该正方形的中心(x，y)符合不等式(13)，则将正方形纳入确定结果中。 0082 说明书CN 102395195 A CN 102395204 A 5/6页 7 0083 当正方形遍历完所有区域后，记所纳入的坐标结果为(x i ，y i )，其中i1，2n。此时，(x i ，y i )距离三个基站AP 1 、AP 2 、AP 3 的距离分别为d 1i 、d 2i 和d 3i ，则根据加权质心的定位算法，移动台的位置坐标为： 0084 0085 0086 假设移动台(MS)的实际位置为(x，y)(8，1)，由(15，15)、(15，-15)、(-15，-15) 。

17、和(-15，15)围成的正方形区域里有3个基站：AP 1 ：(15，15)，AP 2 (15，-15)和AP 3 (0，0)，如图4所示。 0087 首先，通过线性回归对NLOS下基于信号强度的定位模型参数进行估计，并在此基础上继续仿真最终得到定位结果。在仿真过程中需要确定偏差率a并通过使用经验信号传播模型而从功率值估计出距离信息。此外，为减少通信过程中的信道误差，本方案采用了接收功率若干次，平均后在代入模型进行距离估计的处理方法。下面首先进行偏差率a的估计：本方案在室内3030平方米的定位环境下进行仿真，仿真进行了1000次的距离估计，然后统计误差产生情况，确定误差的上限。 00。

18、88 图5中，(a)，(c)，(e)分别是当r 测量估计计时，利用关系s 1 (1+a)s得出的 a值；而(b)，(d)，(f)则是当r 测量 r 估计时，利用关系s 2 (1-a)s得出的a值。从图5 可以得到a的大致结果：对于AP 1 ：a15；对于AP 2 ：a20；对于AP 3 ：a6。 0089 通过以上得到的偏差率a的统计结果，对上述定位模型进行定位仿真。假设仿真出的定位结果为(x，y)，而移动台实际坐标为(x m ，y m )，那么定位偏差(RMSE)可通过式(16) 来计算： 0090 0091 经过以上的分析计算，可以得到1000次定位中RMSE的仿真结果。表1对误。

19、差出现在该范围内的次数该结果进行量化统计，而图6则为其直方图的直观表示。 0092 表1改进定位模型的误差统计结果： 0093 RMSE范围 0，0.5 0.5，1 1，1.5 1.5，2 2，2.5 次数 96 145 281 312 133 RMSE范围 2.5，3 3，3.5 3.5，4 4，4.5 4.5，5 次数 24 2 1 1 5 0094 0095 从图中可以看出，在室内3030平方米的定位环境下，比起现有的普遍采用的定位圆模型，采用同样算法的改进定位圆环模型的定位精度提高了3米以上。分析表明，这种改进的RSS定位算法在现有的算法复杂度和设备精密度的条件下，是一种有效的室。

20、内定位方法。说明书CN 102395195 A CN 102395204 A 6/6页 8 0096 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。说明书CN 102395195 A CN 102395204 A 1/3页 9 图1 图2 图3 说明书附图CN 102395195 A CN 102395204 A 2/3页 10 图4 图5 说明书附图CN 102395195 A CN 102395204 A 3/3页 11 图6 说明书附图CN 102395195 A 。

摘要
申请专利号：	CN201110330220.7	申请日：	2011.10.26
公开号：	CN102395195A	公开日：	2012.03.28
当前法律状态：	授权	有效性：	有权
法律详情：	授权\|\|\|实质审查的生效IPC(主分类):H04W 64/00申请日:20111026\|\|\|公开
IPC分类号：	H04W64/00(2009.01)I	主分类号：	H04W64/00
申请人：	北京交通大学
发明人：	赵军辉; 张雪雪; 李非; 杨维
地址：	100044 北京市海淀区西直门外上园村3号北京交通大学科技处
优先权：
专利代理机构：	北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246	代理人：	黄家俊
PDF完整版下载：	PDF下载

内容摘要

本发明公开了无线定位技术领域中的一种提高非视距环境下室内定位精度的方法。本发明在信号传输经验模型的基础上，通过增加隔墙因子和环境因子，得到信号的传输模型；然后，计算出移动台的信号对应于固定基站的定位偏差，进而得到移动台的信号对应于固定基站的定位圆环；通过定位圆环之间的重叠区域，得出移动基站的估计区域；最后，对信号的传输路径损耗取平均值，并用指定方法对移动台的信号强度估计得到移动台的定位区域。本发明能够在保证低计算量的基础上提高室内定位的精度；同时考虑了墙对定位信号的影响，将隔墙因子列入考虑范围，提高了算法

权利要求书

1：一种提高非视距环境下室内定位精度的方法，其特征是该方法包括以下步骤：步骤 1 ：在信号传输经验模型的基础上，通过增加隔墙因子和环境因子，得到信号的传输模型；步骤 2 ：在信号的传输模型的基础上，计算出移动台的信号对应于固定基站的定位偏差，进而得到移动台的信号对应于固定基站的定位圆环；步骤 3 ：通过定位圆环之间的重叠区域，得出移动基站的估计区域；步骤 4 ：在步骤 3 的基础上，对信号的传输路径损耗取平均值，并用指定方法对移动台的信号强度估计得到移动台的定位区域。2：根据权利要求 1 所述的一种提高非视距环境下室内定位精度的方法，其特征是所述定位偏差的计算公式为：其中： RMSE 为定位偏差； xm 为移动台的实际横坐标； ym 为移动台的实际纵坐标； x 为仿真出的移动台的横坐标； y 为仿真出的移动台的纵坐标。3：根据权利要求 1 所述的一种提高非视距环境下室内定位精度的方法，其特征是所述信号的传输路径损耗的计算公式为：其中： PL() 为信号的传输路径损耗； n 为路径损耗指数，指示了路径损耗随距离变化的增加速率； d0 为通过近距离测量发射机而得出的中心参考距离； d 为发送接收之间分开的距离； l 为移动台和基站之间的隔墙数； WAF 为隔墙因子； ξ 为环境因子变量。4：根据权利要求 1 所述的一种提高非视距环境下室内定位精度的方法，其特征是所述指定方法为多元回归分析法。

说明书

一种提高非视距环境下室内定位精度的方法
    【技术领域】
     本发明属于无线定位技术领域，尤其涉及一种提高非视距环境下室内定位精度的方法。背景技术在现今室内定位技术中，人们普遍采用的移动台位置估计方法是定位圆算法，需求解多个定位圆交点或多条定位直线交点，但定位误差非常大；也有从距离测量入手，将距离测量的统计信息等其它因素考虑在内，其在前期势必要进行大量的数据采样和数据处理来建立所需的经验数据库；此外，还有在处理信号损耗模型中将经验与估计结合等，但这意味着在对目标进行定位时，要将移动台之间的位置列入考虑因素，在此基础上，计算量的成倍增加是不可避免的。基于这些考虑，一种基于定位圆环算法的改进的旋转信号子空间 RSS(Rotate Signal Sub-space) 算法被提出来。仿真结果表明，在 30×30 平方米的环境下，本方法所得到的定位精度可以控制在 1.5 米左右甚至更小。
     发明内容针对上述背景技术中提到的定位圆算法的定位误差大等不足，本发明提出了一种提高非视距环境下室内定位精度的方法。
     本发明的技术方案是，一种提高非视距环境下室内定位精度的方法，其特征是该方法包括以下步骤：
     步骤 1 ：在信号传输经验模型的基础上，通过增加隔墙因子和环境因子，得到信号的传输模型；
     步骤 2 ：在信号的传输模型的基础上，计算出移动台的信号对应于固定基站的定位偏差，进而得到移动台的信号对应于固定基站的定位圆环；
     步骤 3 ：通过定位圆环之间的重叠区域，得出移动基站的估计区域；
     步骤 4 ：在步骤 3 的基础上，对信号的传输路径损耗取平均值，并用指定方法对移动台的信号强度估计得到移动台的定位区域。
     所述定位偏差的计算公式为：
     其中： RMSE 为定位偏差； xm 为移动台的实际横坐标； ym 为移动台的实际纵坐标； x 为仿真出的移动台的横坐标； y 为仿真出的移动台的纵坐标。所述信号的传输路径损耗的计算公式为：其中：
     PL() 为信号的传输路径损耗；
     n 为路径损耗指数，指示了路径损耗随距离变化的增加速率；
     d0 为通过近距离测量发射机而得出的中心参考距离；
     d 为发送接收之间分开的距离；
     l 为移动台和基站之间的隔墙数；
     WAF 为隔墙因子；
     ξ 为环境因子变量。
     所述指定方法为多元回归分析法。
     本发明采用信号传输的经验模型进行研究，保证了算法的普遍性。采用了理论分析、可行性论证和计算机仿真结合的方法，从理论和实践方面验证了所提出的方案。本发明能够在保证低计算量的基础上提高室内定位的精度；同时考虑了墙对定位信号的影响，将隔墙因子列入考虑范围，提高了算法的可行程度。
     附图说明
     图 1 为 NLOS 条件下基于信号强度的定位模型；图 2 为三基站 NLOS 下基于信号强度的定位模型；图 3 为由基站 AP1 和 AP2 为圆心的圆环确定的矩形；图 4 为定位范围及 AP 分布；图 5 为偏差率 a 的出现概率分布；图 6 为改进定位模型的误差统计结果。具体实施方式
     下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
     本发明采用 Bahl 和 Padmanabhan 信号传输经验模型，考虑到移动台 (MS) 与基站 (BS) 之间因隔墙因子引起的信号强度的衰减。
     其中： PL() 为信号的传输路径损耗； n 为路径损耗指数，指示了路径损耗随距离变化的增加速率； d0 为通过近距离测量发射机而得出的中心参考距离； d 为发送接收之间分开的距离； l 为移动台和基站之间的隔墙数； WAF 为隔墙因子。但在实际信号传播过程中，受非视距 (NLOS， Non Line of Sight) 因素和线路损耗双方面的影响，信号传播模型会产生一个环境因子变量 ξ，使得信号传播模型有如下变化：
     非视距 NLOS 因子使得接收端接收到的信号功率可能增强也可能减弱。在这种情况下一种新的几何模型设计如图 1 所示。中间的虚线表现理论值，而实线表示测得数值的阈值，测得数据会在图示中内径为 s1 和外径为 s2 的圆环区域里变动。
     上图中，受各种误差因素影响，经由信号传输的经验模型得出的测量值 s 并非理论值而是有一定的正负偏差。另一方面，根据误差的分布规律，偏差程度是有限的。因此，我们设 a 为偏差率，即最大偏差程度，则由图 1，我们可以得到 d， s 与 s 1， s2 的关系式：
     本发明列举三个基站定位移动台位置的情况。在三基站定位的情况下，移动台一定会位于三个圆环相交的区域内，如图 2 所示。移动台的坐标应该在黑色的区域内移动，可以以此来估计移动台的大致坐标。
     由于环境因子变量 ξ 的存在，变量 PL(d0) 和 d 不属于相关关系，因此无法通过方程的联立来求出 PL(d0) 和 n。但在通信信道，特别是高斯信道中，多次传输环境因子变量 ξ 的平均值为 0，本发明采取对信号的传输路径损耗取平均值后进行回归分析的方法消除干扰并对信号强度进行估计：
     通过取平均值， (2) 式变回形如 (1) 式所示。针对利用多个独立样本对定位信号强度进行预测，本文采用多元回归分析方法：利用下面的矩阵代替式 (1) ：
     P ＝ L×K (4)
     其中：
     参数矢量 K 的最小二乘估计由下式给出：其中：为参数矢量 K 的最小二乘估计； L′为 L 的转置矩阵。采用确定系数 R2 表示回归品质，定义：其中：为 ri 距离内的信号损耗强度估计；为信号损耗强度的平均值； PW(ri) 为 ri 距离内的实际信号损耗强度； N 为样本数。代入本文公式，有：预测信号损耗强度变化的标准差 σP 为：其中：
     P′为 P 的转置矩阵。
     对于图 2 所示定位圆环算法，用如下方法来估计移动台的位置：只考虑基站 AP1 和可得内径最小值 r1_min 和外径最大值 r2_max，如下： AP2 为圆心的圆环，
     该方程有两组解 (xA1， yA1) 和 (xA2， yA2)，这里取靠近基站 AP3 的那组解，即： 2 2 (xA， yA) ＝ argminf(xAi， yAi) ＝ [(xAi-x3) -(yAi-y3) ] i ＝ 1， 2(10) 同理，可以分别求出 (xB， yB)、 (xC， yC， ) 和 (xD， yD)，则令：
     可以组成四个点 (xmin， ymin)、 (xmax， ymin)、 (xmax， ymax) 和 (xmin， ymax)，它们在图中形成一个矩形，如图 3 所示。
     选定一个长度 Δxy，以其为边长作一个正方形，用这个正方形遍历图中的矩形区域，当该正方形的中心 (x， y) 符合不等式 (13)，则将正方形纳入确定结果中。
     当正方形遍历完所有区域后，记所纳入的坐标结果为 (xi， yi)，其中 i ＝ 1， 2… n。此时， (xi， yi) 距离三个基站 AP1、 AP2、 AP3 的距离分别为 d1i、 d2i 和 d3i，则根据加权质心的定位算法，移动台的位置坐标为：
     假设移动台 (MS) 的实际位置为 (x， y) ＝ (8， 1)，由 (15， 15)、 (15， -15)、 (-15， -15) 和 (-15， 15) 围成的正方形区域里有 3 个基站： AP1 ： (15， 15)， AP2(15， -15) 和 AP3(0， 0)，如图 4 所示。
     首先，通过线性回归对 NLOS 下基于信号强度的定位模型参数进行估计，并在此基础上继续仿真最终得到定位结果。在仿真过程中需要确定偏差率 a 并通过使用经验信号传播模型而从功率值估计出距离信息。此外，为减少通信过程中的信道误差，本方案采用了接收功率若干次，平均后在代入模型进行距离估计的处理方法。下面首先进行偏差率 a 的估计：本方案在室内 30×30 平方米的定位环境下进行仿真，仿真进行了 1000 次的距离估计，然后统计误差产生情况，确定误差的上限。
     图 5 中， (a)， (c)， (e) 分别是当 r 测量＞估计计时，利用关系 s1 ＝ (1+a％ )s 得出的 a值；而 (b)， (d)， (f) 则是当 r 测量＜ r 估计时，利用关系 s2 ＝ (1-a％ )s 得出的 a 值。从图 5 可以得到 a 的大致结果：对于 AP1 ： a ＝ 15 ；对于 AP2 ： a ＝ 20 ；对于 AP3 ： a ＝ 6。
     通过以上得到的偏差率 a 的统计结果，对上述定位模型进行定位仿真。假设仿真出的定位结果为 (x， y)，而移动台实际坐标为 (xm， ym)，那么定位偏差 (RMSE) 可通过式 (16) 来计算：
     经过以上的分析计算，可以得到 1000 次定位中 RMSE 的仿真结果。表 1 对误差出现在该范围内的次数该结果进行量化统计，而图 6 则为其直方图的直观表示。
     表 1 改进定位模型的误差统计结果：
     RMSE 范围次数 RMSE 范围次数
     [0， 0.5] 96 [2.5， 3] 24 [0.5， 1] 145 [3， 3.5] 2 [1， 1.5] 281 [3.5， 4] 1 [1.5， 2] 312 [4， 4.5] 1 [2， 2.5] 133 [4.5， 5] 5从图中可以看出，在室内 30×30 平方米的定位环境下，比起现有的普遍采用的定位圆模型，采用同样算法的改进定位圆环模型的定位精度提高了 3 米以上。分析表明，这种改进的 RSS 定位算法在现有的算法复杂度和设备精密度的条件下，是一种有效的室内定位方法。
     以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。