Який алгоритм я повинен використовувати для геолокації wifi?

Випадок використання шкільного пікапа (оновлення)

Може бути корисним перейти до конкретнішого випадку використання замість оригінального прикладу заднього двору нижче. Місцеві правоохоронці почали стримувати використання текстових повідомлень та використання мобільних телефонів у шкільних зонах. Це створює проблему, коли батьки підбирають дітей після функціонування середньої школи. Навіть для тих, хто порушує закон, стільникова вежа швидко перевантажується, коли сотні дітей викликають батьків відразу. Кампус великий, з покриттям Wi-Fi. Схоже, має бути можливість написати мобільний додаток, який дозволить користувачеві стільникового телефону надсилати текстове повідомлення, що містить перелік сильних сигналів Wi-Fi у веб-сервіс. Потім веб-служба створить виправлення місцеположення та відправить повідомлення батьківському навігаційному пристрою. Потім батько їхатиме в потрібне місце на кампусі.

Корпус використання заднього двору (оригінал) Коли я беру свій ноутбук на задній двір і вибираю "переглянути доступні мережі", я бачу список своїх 4 сусідів. Коли я гуляю, відносні сили сигналу від моїх сусідів змінюються.

Я хотів би стояти зі своїм ноутбуком у відомих місцях у моєму задньому дворі, клацнути на карті та збирати очки з 4 різними рівнями сигналу.

Зібравши багато (але не дуже багато) цих калібрувальних точок, я хотів би потім написати програму, яка займає 4 рівня сили сигналу Wi-Fi і оцінює розташування у вигляді еліпса помилок. Сигнали можуть бути виміряні за допомогою іншого пристрою, ніж той, який використовується для збору початкових точок калібрування.

Який алгоритм я повинен використовувати?

Я не хочу заважати сусідам, запитуючи їх, чи можу я зайти і оглянути точне місце їх маршрутизатора.

Я можу припустити, однак місце розташування маршрутизаторів моїх сусідів не змінюється.

Це здається, що ви не дуже добре знаєте місце розташування сигналів, тому вам потрібно спершу оцінити їх, а потім, враховуючи ці оцінки, тріангулювати свою позицію.

Якщо ви хочете певної точності та реалістичності, подумайте про прийняття моделі ймовірності сильних сигналів, знаходження максимальної ймовірності та складання сітчастої карти ймовірності розташування, обчисленої з максимальної оцінки ймовірності. Глобальний максимум в сітці визначає найкращу оцінку місця розташування, а контури (відносно максимуму) дають набори достовірності для цього місця розташування.

Загальна модель вірогідності отримується шляхом постановки формули ослаблення сигналу та допущення помилки. Ви не отримаєте дуже далеко з цілком загальною формулою (з функцією затухання, залежною від кута та місця), тому вам доведеться спростити. Наприклад, ви можете розглянути "універсальну" функцію ослаблення, назвіть її f , так що якщо напруга джерела у розташуванні WiFi x дорівнює a, тоді очікувана сила в іншому місці y задається

z (y; x) = af (| y - x |).

Наприклад, ви можете розглянути зворотне квадратове ослаблення, для якого f (t) = 1 / t ^ 2, за умови, що відстань t більша за деякий невеликий поріг. В якості іншого спрощення, ви можете взяти силу зчитування z (y; x) у розташуванні y для джерела на x, щоб відрізнятись від очікуваного значення звичайно розподіленою помилкою; припустимо, що всі помилки незалежні; і припустимо , всі вони мають один і той же стандартне відхилення ( ів ). Внесок у журнал вірогідність міцного читання zТоді стає

L (y, x) = - [(z (y; x) - af (| yx |) ^ 2 / s ^ 2 + ln (s)] / 2.

Вірогідність журналу бути максимальною - це подвійна сума L (y, x) для всіх локацій y та всіх джерел x . Це функція невідомих локацій, інтенсивності невідомого джерела та невідомого стандартного відхилення помилок. Простіше знайти оптимальне стандартне відхилення та оптимальну інтенсивність джерела (взяти часткові похідні, встановити їх у нуль та вирішити), але для реалістичних функцій загасання f вас є нелінійна проблема пошуку локацій. Однак у вашому прикладі він включає лише 13 параметрів, тож ви зможете скинути його, скажімо, на багатоваріантний оптимізатор Ньютона-Рафсона і швидко отримати хорошу відповідь. (Література зі статистикою повна методів розв’язання таких видів рівнянь.)

Якщо ви додатково припускаєте, що другий пристрій має пропорційно більшу чутливість, ніж пристрій збору даних, це мало змінить запропоновану мною модель (оскільки сили сигналу вводяться мультиплікативно). Насправді, якщо ви дозволите, що помилки масштабуються з інтенсивністю (щоб вони мали стандартне відхилення a * s *, а не s ), різниця між пристроями повинна бути несуттєвою.

Для того щоб зберегти це просто, я пропустив деякі статистичні приємності, наприклад, те, що це проблема багатоваріантного інтервалу прогнозування, а не проблема довірчого інтервалу. Якщо кількість помилок не велика (тобто s невелика), різниця не матиме великого наслідку.

Перевірте, можливо, ці папери:

• RADAR: вбудована система RF та розташування користувачів на базі RF
• Визначення місця локальної мережі за допомогою кластеризації та розподілу ймовірностей

Щойно я знайшов підручник для відображення WiFi-мереж за допомогою Kismet, gpsmap, gdal та GRASS. Шукайте "Картування мереж Wifi за допомогою Kismet, GDAL та GRASS" на веб-сайті http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/book/export/html/96

Якщо ви збираєте місце розташування за допомогою gps, я думаю, ви дивитесь на два різні фактори помилки. один для GPS і інший для сили сигналу.

Ви не можете використовувати одну з існуючих систем позиціонування WiFi, наприклад, Skyhook Wireless або Core Location в iOS Apple? Skyhook дозволяє додавати MAC-адреси Wi-Fi у свою базу даних вручну, iOS автоматично збирає MAC-адреси Wi-Fi автоматично за допомогою iPhone, оснащених GPS GPS.

Кірк,

Хоча я можу помилятися, я думаю, що ви переживаєте складні речі. Хоча, щоб бути справедливим, не будучи зі своєї частини світу, я не знаю, з якими обмеженнями ви працюєте в умовах шкільного містечка.

Хоча більшість мобільних пристроїв вже підтримують триангуляцію GPS та / або стільникової башти, для WiFi, SkyHook - це відповідь з наступних причин: 1. База даних локацій WiFi - ВЕЛИЧЕЗНА. 2. Кожен раз, коли використовується програма, що використовує SkyHook, вона додає ново знайдені мережі WiFi до бази даних, з позицією. Тож чим більше він використовується в даній місцевості, тим точнішим він стає. Я б здогадувався, що в умовах високої щільності, як на території кампусу, якщо там вже немає хорошого покриття, він буде мати питання протягом кількох днів регулярного використання. 3. Деякі телефони використовують SkyHook як частину API свого місцезнаходження, це означає, що все більше і більше звичайних API телефонів вже будуть вбудовані.

Якщо чесно, якщо ви не хочете, щоб ця послуга була доступна на ноутбуках (у більшості нових браузерів вбудований SkyHook), у більшості телефонів зараз є GPS, доступ до якого можна отримати через API рідного телефону, будь то iOS, Android, WP7 або BlackBerry. Іншим варіантом було б зробити його мобільним веб-додатком, який би просто використовував API розташування браузера, з будь-яким доступом до всіх інструментів розташування телефону.