基于位置信息指纹的蓝牙/WiFi混合定位方法

针对蓝牙/无线保真（WiFi）混合定位精度不理想、稳定性差等问题,提出了基于位置信息指纹的蓝牙/WiFi混合定位方法,该方法由离线阶段与在线阶段组成。在离线阶段,首先将采集的蓝牙/WiFi信号强度分为2组,第1组用于构建蓝牙、WiFi和蓝牙/WiFi混合指纹库;第2组作为训练指纹,分别与蓝牙、WiFi及蓝牙/WiFi混合指纹库匹配定位,以获得蓝牙、WiFi及蓝牙/WiFi混合指纹估计位置。随后,基于指纹估计位置和参考点构建位置信息指纹库。在在线阶段,先进行蓝牙、WiFi和蓝牙/WiFi混合指纹定位,然后结合蓝牙、WiFi和混合指纹估计位置生成在线位置信息指纹,最后,利用K近邻（KNN）算法实现与位置信息指纹库的匹配定位。实验结果表明,提出方法在2个公开数据集上的定位效果明显优于加权K近邻（WKNN）、高斯过程回归（GPR）和支持向量机（SVM）方法。在数据集一中,提出方法的均方根误差（RMSE）比WKNN、GPR和SVM最少减小了41.21%、48.33%和67.56%;在数据集二中,提出方法的平均绝对误差（MAE）为 0.914 m,远优于WKNN、GPR和SVM。