CN104469941B - 基于无线局域网wlan ofdm信号循环前缀的室内无线定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法，包括：待定位节点对接收信号进行采样得到采样信号；构建相关窗，并通过滑动相关窗获取对数似然函数的最大值，得到OFDM符号的起始位置；根据OFDM符号的起始位置，计算其互相关值；根据对数距离路径损耗模型，计算待定位节点与锚节点之间的距离；根据自适应距离修正算法，估计出待定位节点的坐标。本发明降低了极低信噪比和复杂多径信道环境下系统的定位误差，提高了系统的定位精度和稳定性。

Description

基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位 方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法。

背景技术

近年来，随着无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)的快速发展，室内无线定位服务的需求快速增加，室内无线定位技术在公共服务、公共安全及商业等领域获得广泛而深入的应用。然而，因为信号穿透众多的建筑物衰减严重，加之室内环境复杂，信号在室内传播时受障碍物的影响，会引起多径效应、阴影遮挡及噪声干扰等，导致定位精度大大降低，甚至出现大片定位盲区。因此，传统的室外无线定位技术如卫星定位系统和蜂窝无线定位系统，难以应用于室内环境。

目前室内无线定位技术较多，依据定位过程中是否需要测距，室内无线定位技术可以分为无需测距的定位技术和基于测距的定位技术。相较于无需测距的定位技术，基于测距的定位技术对节点布置密度要求不高，且能实现较高的定位精度，因而被广泛的采用。根据测距所用的度量指标，基于测距的定位技术可分为：基于TOA(Time Of Arrival，到达时间)测距的室内无线定位技术、基于TDOA(Time Difference Of Arrival，到达时间差)测距的室内无线定位技术、基于AOA(Angle Of Arrival，到达角度)测距的室内无线定位技术和基于RSSI(Received Signal Strength Indicator，接收信号强度指示)测距的室内无线定位技术。基于TOA测距的室内无线定位技术要求节点之间保持严格的时间同步，并且信号容易受到多径衰落和非视线传播等因素的影响而导致定位精度的下降；基于TDOA测距的室内无线定位技术虽然不要求节点之间保持严格的时间同步，但是同样信号容易受到多径衰落和非视线传播等因素的影响，系统难以适应复杂的室内环境；基于AOA测距的定位技术，节点无需保持严格的时间同步，但是要求节点上安装阵列天线，且对阵列天线的要求比较高，因而成本比较高；基于RSSI测距的定位技术实现简单，对硬件设备要求不高，成本低廉，因此是目前最为常见的定位技术之一。但是，在室内环境或建筑物密集的小区域室外环境下，由于无线信号受到遮蔽、衰落、环境噪声和多径效应等因素的影响，导致定位节点获取的接收信号能量可能出现较大的随机波动，从而降低定位系统的准确性，使得定位系统难以满足高精度定位的需求。

针对上述问题，人们已经提出了众多室内无线定位方法，韩江洪等人提出一种基于RSSI的极大似然与加权质心混合定位算法，该算法首先根据极大似然方法粗略估计待定位节点的位置坐标；随后，利用加权质心算法对坐标值作进一步的修正。虽然经过粗估计和求精两个过程，定位误差在一定程度上得以减小，但是这种改善程度非常有限，尤其是存在多径衰落效应和极低信噪比条件下，定位节点获得的接收信号能量RSSI存在较大的随机波动，该算法无法有效抑制RSSI的随机波动，导致系统定位误差较大。为了抑制由遮蔽、衰落、环境噪声和多径效应等因素所引起的RSSI巨大的随机波动以减小定位误差，有人提出了一种基于RSSI的自适应距离修正算法，该算法首先利用高斯模型对获取的RSSI进行筛选，以降低小概率或大干扰事件对整体数据测量的影响，同时，引入方向修正因子和距离阈值，改进三边测量算法和差分距离修正算法，以减小测距误差，该方法可以较大程度上减小定位误差。但是存在多径衰落效应和极低信噪比条件下，该算法的RSSI的巨大的随机波动抑制效果有限。总体而言，RSSI类定位方法仅仅利用了发射信号的场强能量信息，而场强能量信息受室内复杂环境的影响波动巨大，从而导致较大的定位误差，另一方面，对于诸如符合IEEE802.11WLAN系列标准的OFDM无线电信号而言，信号自身的一些信号统计特征并未得到利用，比如循环前缀(Cyclic Prefix,CP)，借助这些信号特征可以有效提升定位算法在极低信噪比或多径干扰环境下的定位精度性能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法，旨在解决现有的基于RSSI的室内无线定位方法定位误差大、算法稳定性差的问题。

本发明是这样实现的，一种基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法，该基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法通过待定位节点对接收信号进行采样获取采样信号，再根据采样信号计算OFDM信号中循环前缀采样点集合与复制的有效数据部分的采样点集合的互相关值，以该互相关值作为测量指标，计算待定位节点与锚节点间的距离，然后利用自适应距离修正算法估计待定位节点的坐标。进一步，该基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法具体包括以下步骤：

待定位节点O通信范围内的锚节点坐标为A_i(x_i,y_i)，其中i＝0,1,…,n(n≥4)；

步骤一：待定位节点对接收信号r(t)进行采样得到采样信号r(n)，其中，n＝0，1，…,N-1，N表示OFDM符号包含的子载波个数，同时记录所接收到的信号的发送节点为A_i；

步骤二：根据采样信号r(n)，计算互相关值E：

步骤三：根据对数距离路径损耗模型，如下公式计算待定位节点与锚节点A_i之间的距离：

Pr(d′_i)＝Pr(d₀)-10·γlg(d′_i)+X_σ

其中，Pr(d′_i)表示距离发送端距离为d′_i时获取的互相关值，Pr(d₀)表示距离发送端d₀＝1米处获取的互相关值，γ表示路径损耗因子，lg(·)表示底为10的对数运算,X_σ服从均值为0、标准差为σ的高斯分布；

利用上式计算出各个锚节点与待定位节点O之间的距离分别为d′_i，对应的锚节点的坐标分别为A_i(x_i,y_i)，其中i＝0，1,2,…,n；

步骤四：根据自适应距离修正算法，估计出待定位节点的坐标O(x,y)。

进一步，步骤二的具体方法包括：

第一步，构建由连续m个OFDM符号中相同采样位置上长度为l连续采样序列所组成的相关窗，则与该相关窗对应的对数似然函数Λ(τ)表示为：

第二步，将相关窗滑动N+L个采样点长度，获取对数似然函数Λ(τ)的最大值，该值所对应的采样时刻即为OFDM符号的起始位置

其中，表示函数取得最大值时自变量τ的取值，Λ(τ)表示对数似然函数，m表示连续的OFDM符号的数目，l表示相同采样位置上连续采样序列的长度，r(n)表示采样信号，N表示OFDM符号包含的子载波个数，L表示OFDM符号中循环前缀部分采样点的数目，|·|是求模运算符；

第三步，根据OFDM符号的起始位置计算互相关值E：

其中，(·)^*表示共轭运算。

进一步，步骤四具体包括：

第一步，选定差分修正点，确定定位交点坐标和复数定位交点，计算定位交点间距离；

从d′_i(i＝0,1,2,…,n)中选择距离值最小的锚节点A₀为差分修正点，再从剩余的距离值中取出3个最小的距离值，假设这3个为距离值分别d′₁、d′₂和d′₃，对应的锚节点坐标分别为A₁(x₁,y₁)、A₂(x₂,y₂)和A₃(x₃,y₃)，分别以锚节点A_i(x_i,y_i)为圆心，d′_i为半径作三个定位圆i，其中i＝1,2,3，三个定位圆的相交情况共有6种，两个圆之间存在两个交点，这两个交点为两个相等的实数交点，或两个不相等的实数交点，或两个复数交点；从两个定位圆的两个交点中，选择与第三定位圆圆心坐标的距离较小的那个交点作为定位交点，以参与待定位节点的定位；由3个定位圆确定三个定位交点及复数定位交点的个数m，由定位圆2和定位圆3确定的定位交点坐标为A′(x′₁,y′₁)、由定位圆1和定位圆3确定的定位交点的坐标为B′(x′₂，y′₂)，由定位圆1和定位圆2确定的定位交点的坐标为C′(x′₃,y′₃)，定位交点A′与B′、B′与C′、A′与C′的距离分别为d₁₂、d₂₃、d₁₃：

第二步，设置阈值T，个体差异系数修正系数ω，参数λ(λ＞0)；

第三步，根据三个定位交点之间的距离d₁₂、d₂₃和d₁₃的大小，判断是否需要对d′₁、d′₂、d′₃进行修正，若d₁₂＜T、d₂₃＜T、d₁₃＜T，则无需对d′₁、d′₂、d′₃进行修正，执行第五步，否则，需要对d′₁、d′₂、d′₃进行修正，执行第四步；

第四步，调节三个测量距离的方向修正因子λ₁、λ₂和λ₃，根据如下自适应距离修正公式修正d′₁、d′₂、d′₃，得到修正距离为d₁、d₂、d₃：

其中，d_i表示待定位节点与锚节点A_i之间的修正距离，d_0i表示差分修正点A₀与锚节点A_i之间的实际距离，d′_0i表示差分修正点A₀与锚节点A_i之间的测量距离，ω表示个体差异系数修正系数，λ_i表示方向修正因子，exp(·)表示指数函数；

根据修正后的距离d₁、d₂、d₃，重新求解修正后的三个定位交点间的距离d₁₂、d₂₃、d₁₃，返回第三步；

第五步，根据如下公式，计算出待定位节点的定位坐标O(x₀,y₀)：

其中，α₁、α₂、α₃分别表示x′₁、x′₂、x′₃的权重，β₁、β₂、β₃分别表示y′₁、y′₂、y′₃的权重。

进一步，在第四步中，调节三个测量距离的方向修正因子λ₁、λ₂和λ₃具体包括：

三个定位圆复数定位交点个数m为0，且三圆不交于一点，即x′₁、x′₂、x′₃不同时相等，y′₁、y′₂、y′₃不同时相等，则令λ₁＝λ、λ₂＝λ、λ₃＝λ；

三个定位圆复数定位交点个数m为1且该复数定位交点位于第三个定位圆圆内，当A′(x′₁,y′₁)为复数定位交点时，令λ₁＝λ、λ₂＝-λ、λ₃＝-λ；当B′(x′₂，y′₂)为复数定位交点时，令λ₁＝-λ、λ₂＝λ、λ₃＝-λ；当C′(x′₃,y′₃)为复数定位交点时，令λ₁＝-λ、λ₂＝-λ、λ₃＝λ；

三个定位圆复数定位交点个数m为1且该复数定位交点位于第三个定位圆圆外，如则令λ₁＝-λ、λ₂＝-λ、λ₃＝-λ；

三个定位圆复数定位交点个数m为2或3，令λ₁＝-λ、λ₂＝-λ、λ₃＝-λ。

本发明提供的基于无线局域网WLANOFDM信号循环前缀的室内无线定位方法，通过待定位节点对接收信号进行采样获取采样信号，再根据采样信号计算OFDM信号中循环前缀采样点集合与复制的有效数据部分的采样点集合的互相关值，以该互相关值作为测量指标，计算待定位节点与锚节点间的距离，然后利用自适应距离修正算法估计待定位节点的坐标。本发明显著降低了在极低信噪比和复杂多径传输信道环境下系统的定位误差，提高了系统的定位精度和稳定性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于无线局域网WLANOFDM信号循环前缀的室内无线定位方法流程图；

图2是本发明实施例提供的实施例1流程图；

图3是本发明实施例提供的构建相关窗的示意图；

图4是本发明实施例提供的几类三个定位圆相交情况的示意图；

图5是本发明实施例提供的当循环前缀长度L＝64、信道分别为瑞利衰落信道、莱斯衰落信道及高斯信道时，本发明与现有三种方法的平均误差的仿真图；

图6是本发明实施例提供的当循环前缀长度L＝256、信道分别为瑞利衰落信道、莱斯衰落信道及高斯信道时，本发明与现有三种方法的平均误差的仿真图；

图7是本发明实施例提供的当循环前缀长度L＝64、信道为高斯信道时，本发明与现有三种方法的累计分布函数的仿真图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。

如图1所示，本发明实施例的基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法包括以下步骤：

S101：待定位节点对接收信号进行采样得到采样信号；

S102：构建相关窗，并通过滑动相关窗获取对数似然函数的最大值，得到OFDM符号的起始位置；

S103：根据OFDM符号的起始位置，计算互相关值；

S104：根据对数距离路径损耗模型，计算待定位节点与锚节点之间的距离；

S105：根据自适应距离修正算法，估计出待定位节点的坐标。

参照图2、图3和图4，本发明实施例的具体实现步骤如下：

设待定位节点O通信范围内的锚节点坐标为A_i(x_i,y_i)，其中i＝0,1,…,n(n≥4)；

步骤一：待定位节点对接收信号r(t)进行采样得到采样信号r(n)，其中，n＝0,1,…,N-1，N表示OFDM符号包含的子载波个数，同时记录所接收到的信号的发送节点为A_i；

步骤二：根据采样信号r(n)，计算互相关值E：

2a)构建由连续t个OFDM符号中相同采样位置上长度为s连续采样序列所组成的相关窗，则与该相关窗对应的对数似然函数Λ(τ)可以表示为：

2b)将相关窗滑动N+L个采样点长度，获取对数似然函数Λ(τ)的最大值，该值所对应的采样时刻即为OFDM符号的起始位置

其中，表示函数取得最大值时自变量τ的取值，Λ(τ)表示对数似然函数，m表示连续的OFDM符号的数目，l表示相同采样位置上连续采样序列的长度，r(n)表示采样信号，N表示OFDM符号包含的子载波个数，L表示OFDM符号中循环前缀部分采样点的数目，|·|是求模运算符；

2c)根据OFDM符号的起始位置计算互相关值E：

其中，(·)^*表示共轭运算；

步骤三：根据对数距离路径损耗模型，如下公式计算待定位节点与锚节点A_i之间的距离：

Pr(d′_i)＝Pr(d₀)-10·γlg(d′_i)+X_σ

其中，Pr(d′_i)表示距离发送端距离为d′_i时获取的互相关值，Pr(d₀)表示距离发送端d₀＝1米处获取的互相关值，γ表示路径损耗因子，lg(·)表示底为10的对数运算,X_σ服从均值为0、标准差为σ的高斯分布，常见的建筑物中的γ和σ值；

表1常见的建筑物中的γ和δ值

利用上式计算出各个锚节点与待定位节点O之间的距离分别为d′_i，对应的锚节点的坐标分别为A_i(x_i,y_i)，其中i＝0,1,2,…,n；

步骤四：根据自适应距离修正算法，估计出待定位节点的坐标O(x,y)：

4a)选定差分修正点，确定定位交点坐标和复数定位交点，计算定位交点间距离：

从d′_i(i＝0，1，2，…，n)中选择距离值最小的锚节点(假设为A₀)为差分修正点，再从剩余的距离值中取出3个最小的距离值(不妨设这3个为距离值分别d′₁、d′₂和d′₃，其对应的锚节点坐标分别为A₁(x₁,y₁)、A₂(x₂,y₂)和A₃(x₃,y₃))，分别以锚节点A_i(x_i,y_i)为圆心，d′_i为半径作三个定位圆i(其中i＝1,2,3)，这三个定位圆的相交情况共有6种，如图4所示；两个圆之间存在两个交点，这两个交点可以为两个相等的实数交点，或两个不相等的实数交点，或两个复数交点；因此这三个定位圆可以确定6个交点；从两个定位圆的两个交点中，选择与第三定位圆圆心坐标的距离较小的那个交点作为定位交点，以参与待定位节点的定位；因此由3个定位圆可确定三个定位交点及复数定位交点的个数m，设由定位圆2和定位圆3确定的定位交点坐标为A′(x′₁,y′₁)、由定位圆1和定位圆3确定的定位交点的坐标为B′(x′₂,y′₂)，由定位圆1和定位圆2确定的定位交点的坐标为C′(x′₃,y′₃)，定位交点A′与B′、B′与C′、A′与C′的距离分别为d₁₂、d₂₃、d₁₃：

4b)设置阈值T，个体差异系数修正系数ω，参数λ(λ＞0)，本实例中，设置T＝0.5、ω＝1500以及λ＝0.001；

4c)根据三个定位交点之间的距离d₁₂、d₂₃和d₁₃的大小，判断是否需要对d′₁、d′₂、d′₃进行修正，若d₁₂＜T、d₂₃＜T、d₁₃＜T，则无需对d′₁、d′₂、d′₃进行修正，执行4d)；否则，按下述情况调节三个测量距离的方向修正因子λ₁、λ₂和λ₃，然后执行步骤4d)：

(一)若三个定位圆复数定位交点个数m为0，且三圆不交于一点，即x′₁、x′₂、x′₃不同时相等，y′₁、y′₂、y′₃不同时相等，如图4(b)所示，则令λ₁＝λ、λ₂＝λ、λ₃＝λ；

(二)若三个定位圆复数定位交点个数m为1且该复数定位交点位于第三个定位圆圆内，如图4(c)所示，当A′(x′₁，y′₁)为复数定位交点时，令λ₁＝λ、λ₂＝-λ、λ₃＝-λ；当B′(x′₂,y₂)为复数定位交点时，令λ₁＝-λ、λ₂＝λ、λ₃＝-λ；当C′(x′₃,y₃)为复数定位交点时，令λ₁＝-λ、λ₂＝-λ、λ₃＝λ；

(三)若三个定位圆复数定位交点个数m为1且该复数定位交点位于第三个定位圆圆外，如图4(d)所示，则令λ₁＝-λ、λ₂＝-λ、λ₃＝-λ；

(四)若三个定位圆复数定位交点个数m为2或3，如图4(e)(f)所示，令λ₁＝-λ、λ₂＝-λ、λ₃＝-λ，

4d)根据如下自适应距离修正公式修正d′₁、d′₂、d′₃，得到修正距离为d₁、d₂、d₃：

其中，d_i表示待定位节点与锚节点A_i之间的修正距离，d_0i表示差分修正点A₀与锚节点A_i之间的实际距离，d′_0i表示差分修正点A₀与锚节点A_i之间的测量距离，ω表示个体差异系数修正系数，λ_i表示方向修正因子，exp(·)表示指数函数；

根据修正后的距离d₁、d₂、d₃，重新求解修正后的三个定位交点间的距离d₁₂、d₂₃、d₁₃，返回步骤4c)；

4e)根据如下公式，计算出待定位节点的定位坐标O(x₀,y₀)

其中，α₁、α₂、α₃分别表示x′₁、x′₂、x′₃的权重，β₁、β₂、β₃分别表示y′₁、y′₂、y′₃的权重，本实例中

结合以下的仿真对本发明的应用效果作进一步的说明：

一、仿真条件：锚节点数目设为7，多径分量的数目为15；信道环境分别为：高斯信道、瑞利衰落信道和莱斯衰落信道；信号遵循IEEE802.11n标准：子载波数N＝1024，循环前缀长度L分别为256和64，调制方式为QPSK，载波频率2.4GHz；

二、仿真内容与结果：

仿真1，当L＝64、信道分别为瑞利衰落信道、莱斯衰落信道及高斯信道时，本发明与基于RSSI的自适应距离修正算法(标为RSSI)、基于循环前缀和最大似然估计算法的室内无线定位方法(标为ML-CP)、以及基于循环前缀和Karthik算法的室内无线定位方法(标为Karthik-CP)的平均定位误差，如图5所示；

仿真2，当L＝256、信道分别为瑞利衰落信道、莱斯衰落信道及高斯信道时，本发明与基于RSSI的自适应距离修正算法、基于循环前缀和最大似然估计算法的室内无线定位方法、以及基于循环前缀和Karthik算法的室内无线定位方法的平均定位误差，如图6所示；

仿真3，当L＝64、信道为高斯信道时，本发明与基于RSSI的自适应距离修正定位算法、基于循环前缀和最大似然估计算法的室内无线定位方法、以及基于循环前缀和Karthik算法的室内无线定位方法的累计分布函数曲线，如图7所示；

由图5可见，在循环前缀长度和信道环境确定的条件下，本发明与基于RSSI的自适应距离修正算法、基于循环前缀和最大似然估计算法的室内无线定位方法、以及基于循环前缀和Karthik算法的室内无线定位方法相比，平均定位误差最小，并且随信噪比的降低，算法的稳定性最好；

结合图5和图6可见，当信道环境一定时，随着循环前缀长度的增加，本发明、基于RSSI的自适应距离修正算法、以及基于循环前缀和最大似然估计算法的室内无线定位方法的平均定位误差有所减小，基于RSSI的自适应距离修正算法的平均定位误差基本保持不变；

由图7可见，在L＝64、信道为高斯信道情况下，当定位精度为1米时，本发明、本发明与基于RSSI的自适应距离修正算法、基于循环前缀和最大似然估计算法的室内无线定位方法、以及基于循环前缀和Karthik算法的室内无线定位方法的概率分别为83.7％、78.9％、67.7％和46％；当定位精度为2米时，本发明、本发明与基于RSSI的自适应距离修正算法、基于循环前缀和最大似然估计算法的室内无线定位方法、以及基于循环前缀和Karthik算法的室内无线定位方法的概率分别为97％、94％、91.9％和83.3％，因而相较于现有的三种定位方法，本发明的定位精度更高，定位性能更好。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法，其特征在于，该基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法通过待定位节点对接收信号进行采样获取采样信号，再根据采样信号计算OFDM信号中循环前缀采样点集合与复制的有效数据部分的采样点集合的互相关值，以互相关值作为测量指标，计算待定位节点与锚节点间的距离，然后利用自适应距离修正算法估计待定位节点的坐标；

该基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法具体包括以下步骤：

待定位节点O通信范围内的锚节点坐标为A_i(x_i,y_i)，其中i＝0,1,…,I(I≥4),I表示锚节点的个数；

步骤一：待定位节点对接收信号r(t)进行采样得到采样信号r(n)，其中，n＝0，1,…,N-1，N表示OFDM符号包含的子载波个数，同时记录所接收到的信号的发送节点为A_i(x_i,y_i)；

步骤二：根据采样信号r(n)，计算互相关值E：

步骤三：根据对数距离路径损耗模型，如下公式计算待定位节点与锚节点A_i之间的距离：

Pr(d′_i)＝Pr(d₀)-10·γlg(d′_i)+X_σ；

其中，Pr(d′_i)表示距离发送端距离为d′_i时获取的互相关值，Pr(d₀)表示距离发送端d₀＝1米处获取的互相关值，γ表示路径损耗因子，lg(·)表示底为10的对数运算，X_σ服从均值为0、标准差为σ的高斯分布；

利用上式计算出各个锚节点与待定位节点O之间的距离分别为d′_i，对应的锚节点的坐标分别为A_i(x_i,y_i)；

步骤四：根据自适应距离修正算法，估计出待定位节点的坐标O(x,y)；

步骤二的具体方法包括：

第一步，构建由连续m个OFDM符号中相同采样位置上长度为l连续采样序列所组成的相关窗，则与该相关窗对应的对数似然函数Λ(τ)表示为：

第二步，将相关窗滑动N+L个采样点长度，获取对数似然函数Λ(τ)的最大值，该值所对应的采样时刻即为OFDM符号的起始位置

其中，表示函数取得最大值时自变量τ的取值，Λ(τ)表示对数似然函数，m表示连续的OFDM符号的数目，l表示相同采样位置上连续采样序列的长度，r(n)表示采样信号，N表示OFDM符号包含的子载波个数，L表示OFDM符号中循环前缀部分采样点的数目，|·|是求模运算符；

第三步，根据OFDM符号的起始位置计算互相关值E：

步骤四具体包括：

第一步，选定差分修正点，确定定位交点坐标和复数定位交点，计算定位交点间距离；

从d′_i(i＝0,1,2,…,n)中选择距离值最小的锚节点A₀为差分修正点，再从剩余的距离值中取出3个最小的距离值，假设这3个距离值分别d′₁、d′₂和d′₃，对应的锚节点坐标分别为A₁(x₁,y₁)、A₂(x₂,y₂)和A₃(x₃,y₃)，分别以锚节点A_i(x_i,y_i)为圆心，d′_i为半径作三个定位圆i，其中i＝1，2，3，三个定位圆的相交情况共有6种，两个圆之间存在两个交点，这两个交点为两个相等的实数交点，或两个不相等的实数交点，或两个复数交点；从两个定位圆的两个交点中，选择与第三定位圆圆心坐标的距离较小的那个交点作为定位交点，以参与待定位节点的定位；由3个定位圆确定三个定位交点及复数定位交点的个数m′，由定位圆2和定位圆3确定的定位交点坐标为A′(x′₁,y′₁)、由定位圆1和定位圆3确定的定位交点的坐标为B′(x′₂,y′₂)，由定位圆1和定位圆2确定的定位交点的坐标为C′(x′₃,y′₃)，定位交点A′与B′、B′与C′、A′与C′的距离分别为d₁₂、d₂₃、d₁₃：

第二步，设置阈值T，个体差异系数修正系数ω，方向修正因子λ_i(λ_i＞0)其中i＝1,2,3；

第三步，根据三个定位交点之间的距离d₁₂、d₂₃和d₁₃的大小，判断是否需要对d′₁、d′₂、d′₃进行修正，若d₁₂＜T、d₂₃＜T、d₁₃＜T，则无需对d′₁、d′₂、d′₃进行修正，执行第五步，否则，需要对d′₁、d′₂、d′₃进行修正，执行第四步；

第四步，调节三个测量距离的方向修正因子λ₁、λ₂和λ₃，根据如下自适应距离修正公式修正d′₁、d′₂、d′₃，得到修正距离为d₁、d₂、d₃：

其中，d_i表示待定位节点与锚节点A_i之间的修正距离，d_0i表示差分修正点A₀与锚节点A_i之间的实际距离，d′_0i表示差分修正点A₀与锚节点A_i之间的测量距离，ω表示个体差异系数修正系数，λ_i表示方向修正因子，exp(·)表示指数函数；

根据修正后的距离d₁、d₂、d₃，重新求解修正后的三个定位交点间的距离d₁₂、d₂₃、d₁₃，返回第三步；

第五步，根据如下公式，计算出待定位节点的定位坐标O(x₀,y₀)：

其中，α₁、α₂、α₃分别表示x′₁、x′₂、x′₃的权重，β₁、β₂、β₃分别表示y′₁、y′₂、y′₃的权重。

2.如权利要求1所述的基于无线局域网WLAN OFDM信号循环前缀的室内无线定位方法，其特征在于，调节三个测量距离的方向修正因子λ₁、λ₂和λ₃具体包括：

三个定位圆复数定位交点个数m′为0，且三圆不交于一点，即x′₁、x′₂、x′₃不同时相等，y′₁、y′₂、y′₃不同时相等，则令λ₁＝λ、λ₂＝λ、λ₃＝λ；

三个定位圆复数定位交点个数m′为1且该复数定位交点位于第三个定位圆圆内，当A′(x′₁,y′₁)为复数定位交点时，令λ₁＝λ、λ₂＝-λ、λ₃＝-λ；当B′(x′₂,y′₂)为复数定位交点时，令λ₁＝-λ、λ₂＝λ、λ₃＝-λ；当C′(x′₃，y′₃)为复数定位交点时，令λ₁＝-λ、λ₂＝-λ、λ₃＝λ；

三个定位圆复数定位交点个数m′为1且该复数定位交点位于第三个定位圆圆外，则令λ₁＝-λ、λ₂＝-λ、λ₃＝-λ；

三个定位圆复数定位交点个数m′为2或3，令λ₁＝-λ、λ₂＝-λ、λ₃＝-λ。