CN106358287B - 一种基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法，包括如下步骤：1）Probe Request帧监听；2）路径移动；3）被监听终端相对位置计算，利用无线信号的接收距离和接收功率之间的数值关系，以及监听人行走路径与被监听终端的几何关系，通过三角余弦定理得到一个非线性方程组，运用牛顿迭代法，通过计算雅可比(Jacobi)矩阵，求解该非线性方程组，从而确定被监听智能终端的位置。在本方法中，监听人使用智能终端就可以确定另一个被监听智能终端的相对位置，通过监听Wi‑Fi智能终端发送的Probe Request广播帧，对其实现被动定位。

Description

一种基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法
技术领域
本发明涉及一种基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法，主要是一种以接收信号强度和三角几何计算为基础，通过接收被监听手机Wi-Fi模块发送的ProbeRequest帧来对其进行定位的方法。
背景技术
目前，绝大多数智能移动终端具有Wi-Fi通信模块，Wi-Fi信号除了实现无线局域网通信外，研究者们运用Wi-Fi指纹实现室内定位。基于Wi-Fi指纹的室内定位技术是一种主动定位模式，用户通过安装在移动终端中的应用程序读取无线AP信号强度，并通过检索指纹地图数据库，查询用户所在的位置。这种基于Wi-Fi指纹的定位方法需要事先建立指纹地图数据库，需要用户安装App程序，因而不利于推广。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法，通过监听Wi-Fi智能终端发送的Probe Request广播帧，对其实现被动定位。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：
一种基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法，其特征是，包括如下步骤：
1)Probe Request帧监听：利用一个智能终端设备monitor模式下的Wi-Fi部件，侦听从另一个Wi-Fi智能终端设备广播的Probe Request帧，并解析数据帧中的信号强度和MAC(Media Access Control)物理地址信息，作为被动定位方法中的基本数据；
2)路径移动：监听人持智能终端设备沿直线路径行走，在采集点接收由被监听设备广播发送的Probe Request帧，针对某一MAC地址的被监听智能终端，计算在采集点接收到的包含该MAC地址的Probe Request帧中RSSI字段值的平均值，将其作为该被监听设备在该采集点上Wi-Fi信号强度的估计值；
3)被监听终端相对位置计算：利用无线信号的接收距离和接收功率之间的数值关系，以及监听人行走路径与被监听终端的几何关系，通过三角余弦定理得到一个非线性方程组，运用牛顿迭代法，通过计算雅可比(Jacobi)矩阵，求解该非线性方程组，从而确定被监听智能终端的位置。
进一步包括路径移动与几何位置计算：监听人沿直线路径行走，根据采集点捕捉的Probe Request帧中RSSI平均值，利用无线信号的接收距离和接收功率之间的关系，消除路径衰减指数n，得到：
lg dAW＝k1lg dBW
lg dCW＝k2lg dBW
其中dAW表示A与W之间的距离，dBW表示B与W之间的距离，dCW表示C与W之间的距离，RA、RB、RC表示采集点A、B、C上RSSI的平均值，PRX(1)表示距离1米时接收信号的强度，
然后基于三角函数余弦定理，得到
其中，α表示角AWB,β表示角BWC。
本发明有益的效果是：本发明基于无线局域网协议IEEE 802.11中的ProbeRequest帧，提供一种智能终端的被动定位方法。该方法与基于Wi-Fi指纹的定位方法不同，不需要事先建立指纹地图数据库，也不需要用户安装App程序。在本方法中，监听人使用智能终端就可以确定另一个被监听智能终端的相对位置，通过监听Wi-Fi智能终端发送的Probe Request广播帧，对其实现被动定位。
附图说明
图1是本发明的被动定位的流程图；
图2是本发明的几何关系定位示意图；
图3是本发明室内环境实验设计图；
图4是本发明隔墙环境实验设计图；
图5是本发明室外环境实验设计图；
图6是本发明结果误差的累计概率分布图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。
本发明的整体思想：
主要考虑以下二个方面：如何获取定位所需要的RSSI(Received SignalStrength Indication，接收信号的强度)数据；如何利用几何位置关系较精确地计算被监听设备的位置。
基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法，包括如下步骤：
1)Probe Request帧监听：利用一个智能终端设备monitor模式下的Wi-Fi部件，侦听从另一个Wi-Fi智能终端设备广播的Probe Request帧，并解析数据帧中的信号强度和MAC(Media Access Control)物理地址信息，作为被动定位方法中的基本数据；
2)路径移动：监听人持智能终端设备沿直线路径行走，在采集点接收由被监听设备广播发送的Probe Request帧，针对某一MAC地址的被监听智能终端，计算在采集点接收到的包含该MAC地址的Probe Request帧中RSSI字段值的平均值，将其作为该被监听设备在该采集点上Wi-Fi信号强度的估计值；
3)被监听终端相对位置计算：利用无线信号的接收距离和接收功率之间的数值关系，以及监听人行走路径与被监听终端的几何关系，通过三角余弦定理得到一个非线性方程组，运用牛顿迭代法，通过计算雅可比(Jacobi)矩阵，求解该非线性方程组，从而确定被监听智能终端的位置。
下面详细说明基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法，其步骤如下(如图1所示)：
1、Probe Request帧监听：
无线局域网协议IEEE 802.11中，带有Wi-Fi部件的智能终端设备(如智能手机、平板电脑)会自动地广播Probe Request帧来探测附近的Wi-Fi AP(Access Point,Wi-Fi接入点)。我们可以使用一个带有Wi-Fi部件的智能终端设备(如Mac OS、Andorid系统设备)，通过将Wi-Fi部件设置为monitor模式，嗅探到由其他智能设备自动发送的Probe Request帧。本发明通过上述方法，利用一个智能终端设备monitor模式下的Wi-Fi部件，侦听从另一个Wi-Fi智能终端设备广播的Probe Request帧，并解析数据帧中的信号强度和MAC(MediaAccess Control)物理地址信息，作为被动定位方法中的基本数据。
2、路径移动
监听人持有一智能终端设备(Wi-Fi部件设置为monitor模式)，依照图2所示路径移动。图2中，A表示监听人移动起始位置，A->B->C表示移动路径，W表示被监听的智能终端所在位置。监听人持有的智能终端设备分别在采集点A、B、C接收被监听智能终端的ProbeRequest帧。一个Probe Request帧中包含一个MAC地址以及对应的RSSI值。在一个采集点可能接收来自多个智能终端的Probe Request帧。因此，针对某一MAC地址的被监听智能终端，计算在采集点接收到的包含该MAC地址的Probe Request帧中RSSI字段值的平均值，分别表示为RA、RB和RC。AB路径移动距离dAB和BC路径移动距离dBC通过计步软件估计行走的步数乘以平均步长得到。
3、被监听终端相对位置计算
几何位置计算方法与路径衰减指数n无关，并能通过非线性方程组准确计算。利用无线信号的接收距离和接收功率之间的数值关系，以及监听人行走路径与被监听终端位置之间的几何关系，通过三角余弦定理得到一个非线性方程组，计算过程如下：
无线信号的接收距离和接收功率之间的关系如公式(1)表示。
式中PRX表示接收信号的强度；
PRX(1)表示距离1米时接收信号的强度，iPad2、Xiaomi Note2和Google Nexus7对应的值分别为-38dBm、-34dBm和-36dBm；
d表示信号发送和接受单元之间的距离；
n表示路径衰减指数(Path Loss Exponent)。
于是，A、B点的接收功率RA、RB与W之间距离的关系用公式(2)(3)(4)表示，其中dAW表示A与W之间的距离，dBW表示B与W之间的距离，dCW表示C与W之间的距离，
将公式(2)除以公式(3)，公式(3)除以公式(4)，消去路径衰减指数n，令得到
lg dAW＝k1lg dBW 公式(5)
lg dCW＝k2lg dBW 公式(6)
基于三角函数余弦定理，图2中的三角形ABW、BCW和ACW应满足：
α表示角AWB，β表示角BWC。结合公式(5)(6)，得到
公式(8)中k1和k2可以由PRX(1)、测量值RA、RB和RC计算得到，dBW、α和β为待求解的未知数。公式(8)为非线性方程组，运用牛顿迭代法，通过计算雅可比(Jacobi)矩阵，求解dBW、α和β，再根据公式(5)(6)求得dAW，dCW，从而确定被监听设备与监听人之间的相对位置。
例如，在A、B、C捕捉到一个Xiaomi Note2的Probe Request帧，其中RSSI字段值的平均值RA、RB和RC分别为-58dBm、-52dBm、-62dBm,dAB＝5m，dBC＝5m。Xiaomi Note2的PRX(1)＝-34dBm，因此
代入公式(8)得到，
运用牛顿迭代法，求解得到dBW＝3.03m，α＝74.5°，β＝44.6°。进而依据公式(5)(6)求得dAW＝4.87m，dCW＝6.68m，由此可以确定W在图2中的位置。
三、实验及结果：
为了验证该算法被动定位的效果，我们设计了3种场景，如图3、4、5分别表示室内环境、隔墙环境、室外环境。对不同的3种品牌智能终端进行测试，分别为iPhone6、XiaomiNote2、Google Nexus7。图3、4、5中，字母a-i表示为被定位点，数字1-12表示行走采集点。根据不同的行走路线，通过每个点上的信号强度来估计被定位点的位置，并与实际位置进行比较，计算估计误差，得出以下结论:
通过222个采样结果，计算得出定位的准确率累积分布函数，如图6所示，在室内情况下，约70％的测试定位误差范围在2米以内，平均误差1.7米；在隔墙环境下，约60％的测试定位误差范围在3米以内，平均误差2.6米；在室外空旷环境下，约75％的测试定位误差范围在4米以内，平均误差3.4米，取得了较好的定位效果。

Claims (2)

1.一种基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法，其特征是，包括如下步骤：
1)Probe Request帧监听：利用一个智能终端设备monitor模式下的Wi-Fi部件，侦听从另一个Wi-Fi智能终端设备广播的Probe Request帧，并解析数据帧中的信号强度和MAC(Media Access Control)物理地址信息，作为被动定位方法中的基本数据；
2)路径移动：监听人持智能终端设备沿直线路径行走，在采集点接收由被监听设备广播发送的Probe Request帧，针对某一MAC地址的被监听智能终端，计算在采集点接收到的包含该MAC地址的Probe Request帧中RSSI字段值的平均值，将其作为该被监听设备在该采集点上Wi-Fi信号强度的估计值；
3)被监听终端相对位置计算：利用无线信号的接收距离和接收功率之间的数值关系，以及监听人行走路径与被监听终端的几何关系，通过三角余弦定理得到一个非线性方程组，运用牛顿迭代法，通过计算雅可比(Jacobi)矩阵，求解该非线性方程组，从而确定被监听智能终端的位置，计算过程如下：
无线信号的接收距离和接收功率之间的关系如公式(1)表示；
式中PRX表示接收信号的强度；
PRX(1)表示距离1米时接收信号的强度；
d表示信号发送和接受单元之间的距离；
n表示路径衰减指数(Path Loss Exponent)；
于是，A、B点的接收功率RA、RB与W之间距离的关系用公式(2)(3)(4)表示，其中dAW表示A与W之间的距离，dBW表示B与W之间的距离，dCW表示C与W之间的距离，
将公式(2)除以公式(3)，公式(3)除以公式(4)，消去路径衰减指数n，令得到
lgdAW＝k1lgdBW 公式(5)
lgdCW＝k2lgdBW 公式(6)
基于三角函数余弦定理，三角形ABW、BCW和ACW应满足：
α表示角AWB,β表示角BWC； 结合公式(5)(6),得到
公式(8)中k1和k2可以由PRX(1)、测量值RA、RB和RC计算得到，dBW、α和β为待求解的未知数； 公式(8)为非线性方程组，运用牛顿迭代法，通过计算雅可比(Jacobi)矩阵，求解dBW、α和β，再根据公式(5)(6)求得dAW，dCW，从而确定被监听设备与监听人之间的相对位置。
2.根据权利要求1所述的基于Probe Request帧的智能终端被动定位方法，其特征是：
被监听设备在采集点上Wi-Fi信号强度的估计值是包含该设备MAC地址的ProbeRequest帧中RSSI字段值的平均值。
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