基于WLAN室内定位技术的消防救援系统

基于WLAN室内定位技术的消防救援系统摘要：火灾是严重威胁人类生存和发展的常发性灾害之一，具有发生频率高、时空跨度大，造成的损失与危害严重等特点。为了减少火灾中的人员伤亡，如何提高消防救援效率逐渐成为一个重要的课题，而基于WLAN的室内定位技术迅速发展成为一个有效可行的解决方案。针对消防救援缺少室内定位的问题，结合基于信号传播特征的WLAN室内定位技术研发了消防救援系统。通过检测分析得到信号接受强度（RSSI）变化趋势，并估计用户方位和到关联接入点（AP）的距离，本系统可提供实时有效的室内定位服务。同时本系统还兼容所有可接入WLAN的终端，解决了通信设备异构的问题。在模拟火灾现场中，通过本系统救援人员和被困人员可实现快速定位、信息互通，大幅提高救援效率。关键词：消防救援;WLAN;接收信号强度;信号传播特征1绪论11 设计背景111研究背景近年来，定位技术开始用于服务区域确定、紧急援助、交通监控与管理等。由于工作机理的限制，卫星定位技术无法在复杂室内环境中正常工作。例如，在机场大厅、展厅、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。目前，基于地理信息系统（GIS）、3G通信、虚拟现实、全球定位技术、视频监控等多种技术，构建了大量的消防应急指挥系统，如基于GIS的消防应急指挥系统，基于3G通信技术的消防应急指挥系统，基于WebGIS的消防应急指挥系统，基于虚拟现实技术的消防应急指挥系统等。GPS定位技术在现场或野外进行移动指挥、车辆跟踪及智能救援中起到重要作用，但GPS技术需要移动对象和卫星之间直视，否则GPS将无法对室内移动对象进行定位，这一特点使得GPS很难应用于室内空间。现在有许多不同的室内定位系统，通过身份、几何特征、指纹或通过不同的信号源进行室内定位。一些室内定位技术诸如RFID、Zigbee、蓝牙和超宽带等，在精确定位时需要在室内布设大量节点，信号覆盖成本较高;基于WiFi指纹的定位系统如美国WiFiSLAM和博通公司定位芯片系统等，室内定位精度可达3m甚至更优，但该技术需建立指纹数据库，工作量较大，难以大范围推广。国际上，美国谷歌公司率先发布基于谷歌地图的室内电子地图;国内如高德等少数几家公司也在进行相关研究和尝试。但是室内定位被应用于消防行业的研究还比较少。

112研究意义火灾等突发事件发生时，如果现场指挥员要查询:建筑内有多少被困群众及他们被困在哪些楼层的哪些房间;进入火场的战斗员在什么位置;距被困群众最近的战斗员在哪里等。所以，除室内地理信息支持外，消防应急指挥救援也需要室内定位信息的支持。现在有许多不同的室内定位系统，通过身份、几何特征、指纹或通过不同的信号源进行室内定位。一些室内定位技术诸如、RFID、Zigbee、蓝牙和超宽带等，在精确定位时需要在室内布设大量节点，信号覆盖成本较高;而基于WLAN位置指纹的定位技术逐渐被人们所关注。基于WLAN的移动终端室内定位系统是一种经济的解决方案。目前,无线局域网网络已经成为基础网络通讯架构中的一个组成部分。许多移动设备,像笔记本、平板、智能手机,已经内置了对无线局域网的支持。因此,它可以有效地避免了部署专用的网络体系架构,不需要添加其他的硬件设备或电子标签,从而降低了成本。传统基于WLAN指纹的室内定位系统可以有良好的精度，但需要建立指纹数据库，采集工作量巨大，且需要定期更新才能保证其有效性。在实际消防救援中，显然很难保证这样的条件，本文将提出一种新的方法，提高了WLAN位置指纹的普适性。与采用红外线、视频信号的室内定位系统相比,基于无线局域网的定位系统能够使用的范围更大。无线信号通常可以覆盖整个大楼甚至是一个楼群,因此既能被应用在室内又能被应用在室外。在使用无线局域网的数据通信功能的同时,用户还可以获得定位服务以及基于位置的服务,反过来也充分开发了无线局域网的应用潜能。最后,由于无线射频信号的健壮传输,基于无线局域网的定位系统是一种比较稳定的系统。此外，随着智能手机与平板电脑等电子设备的普及，能接入WLAN的各种设备已经融入人们的生活中。在室内条件下，人们已经习惯实时连接WLAN，因此如果突发意外灾难，WLAN也是最有效与外界定位的技术手段，基于WLAN的室内定位技术的消防救援系统应运而生。12 所涉技术发展现状121国内外技术发展基于RSSI的WLAN无线定位的研究开始于上世纪90年代，各国高校和公司的研究人员进行了大量的研究工作，如Cambridge主持的ActiveBadges项目和microsoft主持的EasyLiving等，国外的高校如加州大学洛杉矶分校、匹兹堡大学、马里兰大学、赫尔辛基大学和南洋理工大学等都在这方面进行了研究，IBM、Intel等公司的研究机构也进行了相关的研究。其中微软的RADAR定位系统采用指纹法和基于信号传播模型法构建信号分布图，采用指纹法取得的定位精度在2~3米，使用信号传播模型定位精度为43米。RADAR系统在NNSS算法上改进后产生了NNSS-AVG系统，它在NNSS计算得出的距离值基础上，对这些距离值进行排序，选取其中最小的N个参考点的坐标进行平均，得到的平均值作为WLAN客户端的定位坐标，因此也被称为RADAR-2系统。芬兰赫尔辛基大学研发的Ekahau定位系统无需知道AP的具体坐标，而是在实时定位时利用已记