wifiジオロケーションに使用するアルゴリズムは何ですか？

スクールピックアップの使用例（更新）

以下の元の裏庭の例ではなく、より具体的なユースケースに進むと役立つ場合があります。地元の法執行機関は、学校区域でのテキストメッセージングと携帯電話の使用の取り締まりを開始しました。これは、親が中学校の機能の後に子供を拾うのに問題を提起します。法律を誇示する人でさえ、数百人の子供が一度に両親に電話をかけると、セルタワーはすぐに過負荷になります。キャンパスは広く、無線LANが利用できます。携帯電話ユーザーがwifiの信号強度のリストを含むテキストメッセージをWebサービスに送信できるモバイルアプリを作成できるように思われます。次に、Webサービスは位置修正を作成し、親のオンボードナビゲーションデバイスにメッセージをプッシュします。その後、親はキャンパスの正しい場所に運転します。

裏庭のユースケース（オリジナル） ラップトップを裏庭に持ち込み、[利用可能なネットワークを表示]を選択すると、4人の隣人のリストが表示されます。歩き回ると、隣人からの相対的な信号強度が変化します。

裏庭の既知の場所にラップトップを持って立ち、地図をクリックして、4つの異なる信号強度でポイントを収集したいと思います。

これらのキャリブレーションポイントを大量に収集した後（多すぎることはありません）、4つのwifi信号強度レベルを取得し、エラー楕円の形で位置を推定するプログラムを作成したいと思います。信号は、元のキャリブレーションポイントの収集に使用したデバイスとは異なるデバイスを使用して測定される場合があります。

どのアルゴリズムを使用すればよいですか？

ルーターの正確な位置を調べて調査できるかどうかを尋ねて隣人に迷惑をかけたくありません。

ただし、近隣ルーターの場所は変わらないと想定できます。

信号の位置がよくわからないようですので、まずそれらを推定し、次にそれらの推定値を与えて、位置を三角測量する必要があります。

精度とリアリズムが必要な場合は、信号強度の尤度モデルを採用し、最尤を見つけ、最尤推定値から計算された位置確率のグリッドマップを作成することを検討してください。グリッド上のグローバル最大値は、位置の最適な推定値を識別し、等高線（最大値に対する）はその位置の信頼セットを提供します。

一般的な尤度モデルは、信号減衰の式を仮定し、エラーを考慮することにより取得されます。完全に一般的な式（角度と位置に依存する減衰関数を使用）ではそれほど遠くないので、単純化する必要があります。たとえば、「ユニバーサル」減衰関数を考えてfと呼ぶと、WiFiロケーションxのソース強度がaに等しい場合、別のロケーションyで予想される強度は次のようになります。

z（y; x）= af（| y-x |）。

たとえば、距離tが何らかの小さなしきい値よりも大きい場合、f（t）= 1 / t ^ 2の逆二乗減衰を考慮することができます。場所に、別の簡略化としては、Z（X、Y）を読み出す強度かかることがあり、YがでソースのX正規分布誤差が期待値と異なります。すべてのエラーが独立していると仮定します。そして、それらがすべて同じ標準偏差（s）を持っていると仮定します。強度の読み取りzの対数尤度への寄与は、次のようになります

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

最大化される対数尤度は、すべての位置yおよびすべてのソースxにわたるL（y、x）の二重和です。これは、未知の位置、未知の光源強度、未知の誤差の標準偏差の関数です。最適な標準偏差と最適な光源強度を見つけるのは簡単です（偏微分を取り、それらをゼロに設定し、解きます）が、現実的な減衰関数fの場合、位置を見つけるための非線形問題があります。ただし、この例では13個のパラメーターしか含まれていないため、たとえば多変量Newton-Raphsonオプティマイザーにダンプして、すぐに適切な答えを得ることができます。（統計文献には、この種の方程式を解く方法がたくさんあります。）

2番目のデバイスがデータ収集デバイスよりも比例して感度が高いとさらに仮定すると、（信号強度が乗算的に入力されるため）私が提案したモデルにはほとんど違いがありません。実際には、あなたが強度でエラースケールを許可すれば（彼らは標準偏差持っているので、* S *ではなく秒）デバイスの違いは取るに足らないする必要があります。

これを単純にするために、これが信頼区間問題ではなく多変量予測区間問題であるという事実など、いくつかの統計上の利点をスキップしました。エラーの量が大きくない場合（つまり、sが小さい場合）、違いはそれほど重要ではありません。

おそらくこれらの論文をチェックしてください：

• RADAR：ビル内RFベースのユーザー位置および追跡システム
• クラスタリングおよび確率分布を介したWLANロケーションの決定

Kismet、gpsmap、gdal、GRASSでWiFiネットワークをマッピングするためのチュートリアルを見つけました。http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/book/export/html/96で「Kismet、GDAL、GRASSを使用したWifiネットワークのマッピング」を検索してください。

GPSでロケーションを収集している場合、2つの異なるエラー要因を見ていると思います。1つはGPS用で、もう1つは信号強度用です。

Skyhook WirelessやAppleのiOSのCore Locationなど、既存のWiFiポジショニングシステムの1つを活用できませんか？Skyhookでは、Wi-Fi MACアドレスをデータベースに手動で追加できます。iOSは、GPSを搭載したiPhoneを使用してWi-Fi MACアドレスを自動的に収集します。

カーク、

私は間違っているかもしれませんが、あなたは物事を複雑にしていると思います。公平であるとはいえ、あなたが世界の一部であるということではなく、学校のキャンパス環境であなたがどのような制限に取り組んでいるのかわかりません。

ほとんどのモバイルデバイスは既にGPSやセルタワーの三角測量をサポートしていますが、WiFiの場合、SkyHookは次の理由から答えです。1. WiFiロケーションのデータベースは膨大です。2. SkyHookを使用するアプリケーションが使用されるたびに、新しく見つかったWiFiネットワークを位置とともにデータベースに追加します。そのため、エリアで使用されるほど、より正確になります。キャンパスのような高密度の場所では、まだ十分なカバレッジがなければ、数日で通常の使用になります。3.一部の電話は、ロケーションAPIの一部としてSkyHookを使用しています。つまり、ますます多くの通常の電話APIにこれが組み込まれています。

正直に言うと、このサービスをラップトップ（ほとんどの新しいブラウザーにSkyHookが組み込まれている）で利用できるようにしたい場合を除き、ほとんどの電話にはGPSが搭載されており、iOS、Android、WP7またはBlackBerry。もう1つのオプションは、ブラウザーのロケーションAPIを使用するだけのモバイルWebアプリにすることで、とにかく電話のすべてのロケーションツールにアクセスできます。