蓝牙40标准规范下的模糊指纹定位算法.pdf

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1、第1 9 卷第2 期2 0 1 3 年4 月上海戈筝等报(自然科学版)J O U R N A LO FS H A N G H A IU N I V E R S I T Y(N A T U R A LS C m N C S)、，0 1 1 9N o 2A p r 2 0 1 3D O h1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 7-2 8 6 1 2 0 1 3 0 2 0 0 4蓝牙4 0 标准规范下的模糊指纹定位算法李娟娟1，张金艺1，2，v，张秉煜1，周荣俊2，唐夏2(1 上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室，上海2 0 0 0 7 2；2 上海大学微电子研究与开发中

2、心，上海2 0 0 0 7 23 上海大学新型显示与系统应用重点实验室，上海2 0 0 0 7 2)摘要：蓝牙技术的普及以及蓝牙4 0 标准规范的提出，使得利用蓝牙技术实现室内定位具有极其广阔的应用前景把模糊理论应用于蓝牙室内定位系统，提出一种模糊指纹定位算法基于该算法的定位过程分为离线和在线两个阶段：离线阶段建立模糊指纹库；在线阶段对手机客户端进行实时模糊决策定位仿真实验结果表明，该算法的平均定位误差为1 3 6m，相比于传统的指纹标定法，其定位精度提高约4 9，而计算量缩减至原来的1 c，其中e 为模糊聚类类别数关键词：蓝牙4 0 标准规范；室内定位；模糊理论；位置指纹；实时中图分类号：T

3、 P3 9 1文献标志码：A文章编号：1 0 0 7 2 8 6 1(2 0 1 3)0 2 0 1 2 6-0 6F u z z yF i n g e r p r i n tL o c a t i o nf o rB l u e t o o t hS p e c i f i c a t i o nV e r s i o n4 0L IJ u a n-j u a n l，Z H A N GJ i n y i l，2 一，Z H A N GB i n g-y u l，Z H O UR o n g j u n 2，T A N GX i a 2(1 K e yL a b o r a t o r yo

4、 fS p e c i a l t yF i b e rO p t i c sa n dO p t i c a lA c c e s sN e t w o r k s，S h a n g h a iU n i v e r s i t y,S h a n g h a i2 0 0 0 7 2，C h i n a；2 M i c r o e l e c t r o n i cR e s e a r c ha n dD e v e l o p m e n tC e n t e r，S h a n g h a iU n i v e r s i t y,S h a n g h m2 0 0 0 7 2，

5、C h i n a；3 K e yL a b o r a t o r yo fA d v a n c e dD i s p l a y sa n dS y s t e mA p p l i c a t i o n，S h a n g h a iU n i v e r s i t y,S h a n g h a i2 0 0 0 7 2，C h i n a)A b s t r a c t：P o p u l a r i t yo fB l u e t o o t ht e c h n o l o g ya n dt h ep r o p o s i t i o no fB l u e t o o

6、 t hS p e c i f i c a t i o nV e r s i o n4 0m a k ei n d o o rl o c a t i o nh a v eab r o a da p p l i c a t i o np r o s p e c t T h ef u z z yt h e o r yi sa p p l i e di ni n d o o rl o c a t i o nb a s e do nB l u e t o o t h，a n daf u z z yf i n g e r p r i n tl o c a t i o na l g o r i t h m

7、i sp r o p o s e d T h el o c a t i o np r o c e s si sd i v i d e di n t ot w op a r t s：o f f-l i n ea n do n l i n e Af u z z yf i n g e r p r i n td a t a b a s ei se s t a b l i s h e di nt h eo f f-l i n es t a g e，a n dr e a l-t i m el o c a t i o no fc e l lp h o n ec l i e n t si sr e a l i

8、 z e di nt h eo n l i n es t a g e S i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ea v e r a g el o c a t i o ne r r o ri s1 3 6m C o m p a r e dw i t ht r a d i t i o n a lf i n g e r p r i n tc a l i b r a t i o nm e t h o d 1 0 c a t i o np r e c i s i o ni si m p r o v e db y4 9 a n dc o m p

9、u t a t i o nc o m p l e x i t yi sr e d u c e dt o1 cw h e r eci st h ec a t e g o r yn u m b e ro ff u z z yc l u s t e r i n g K e yw o r d s：B l u e t o o t hS p e c i f i c a t i o nV e r s i o n4 0：i n d o o rl o c a t i o n；f u z z yt h e o r y；l o c a t i o nf i n g e r p r i n t；r e a l-t i

10、 m e随着移动通信、无线传感器网络技术的发展以及普适计算概念的提出，室内环境下基于位置的服务越来越受到人们的关注室内定位已成为了一个非常活跃的研究领域，并且具有极其广阔的应用前景1 目前，常用的室内定位技术主要基于以下几种：蓝牙、红外线、超声波、超宽带、射频识别(r a d i of r e q u e n c yi d e n t i f i c a t i o n，R F I D)、无线局域网等蓝牙是一种短距离的无线通信技术，利用短距离、低成本的无线连接替代电缆连接，从而为现存的数据网络和小型的外围设备接口提供统一的连接【2】2 目前，蓝牙技术已经广泛应用到手机、掌上电脑(p e r s

11、 o n a ld i g i t a la s s i s t a n t，P D A l、无线耳机、笔记本电脑、相关外设等各种移动终端上全球大约8 0 以上的手机都使用了蓝牙技术，其中包括将近1 0 0 的智能手机因此，可以构建一个蓝牙定位系统，对使用蓝牙技术的手机用户实现定位追踪，并提供基于位置的服务【3 1 3 这些服务的内容和组织形式是根据当前需求而特别制定的，不同的用户可以获得不同的服务，而同一用户在不同区域也可以获得不同的服务如大型超市中，定位系统能够确认用户在某个商品的位置，收稿日期：2 0 1 2 0 4-2 8基金项目：上海市科委基金重点资助项目(0 8 7 0 6 2 0

12、 1 0 0 0，0 8 7 0 0 7 4 1 0 0 0)；上海市教委重点学科建设资助项目(J 5 0 1 0 4)通信作者：张 z Z(1 9 6 5-)，男，研究员，博士生导师，博士，研究方向为通信类S o C 设计与无线传感器网络E-m a i l：z h a n g j i n y i s t a f f s h u e d u a n万方数据第2 期李娟娟，等：蓝牙4 0 标准规范下的模糊指纹定位算法1 2 7然后将商品的详细信息推送到用户手机上，这时需要“米级”的定位精度和“秒级”的定位速度2 0 1 0年7 月7 日，蓝牙技术联盟(B l u e t o o t hS p e

13、 c i a lI n t e r e s tG r o u p)正式采纳蓝牙4 0 标准规范(B l u e t o o t hS p e c i f i c a t i o nV e r s i o n4 o)4 1、并启动对应的认证计划蓝牙4 0 标准规范拥有超低功耗、3m s 低延迟、1 0 0m以上超长距离、A E S 一1 2 8 加密等诸多特色这些特点确保了利用蓝牙技术实现室内定位的可行性与实用性自1 9 9 9 年颁布蓝牙1 0 标准规范以来，对利用蓝牙技术实现室内定位的研究一直都在进行，并且提出了很多定位方法，比较典型的有基于C c l I-I D 的方法【5 6 、基于信号

14、传播模型的方法 7-8】和基于指纹标定的方法 9 1 川，这些方法的优缺点表1 所示表1 基于蓝牙的典型室内定位方法比较T a b l e1C o m p a r i s o no ft h et y p i c a lm e t h o d so fi n d o o rl o c a t i o nb a s e dB l u e t o o t h定位方法定位误差m优点缺点以上3 种典型的室内定位方法所取得的定位精度还不能满足室内环境下基于位置服务的基本需求在蓝牙4 0 标准规范下，本研究对定位过程的模糊性进行了剖析，把模糊理论应用于蓝牙室内定位系统，提出了一种模糊指纹定位算法基于该算法

15、的定位过程分为离线和在线两个阶段：离线阶段基于模糊理论建立模糊指纹库；在线阶段对手机客户端进行实时模糊决策定位仿真实验结果表明，该算法的平均定位误差为1 3 6m 相比于传统的指纹标定法【9】9，该算法的定位精度提高了约4 9，计算量缩减到了原来的i c，其中c 为模糊聚类类别数1蓝牙4 0 标准规范下的室内定位方案蓝牙技术联盟发布的蓝牙4 0 标准规范最为核心的改进就是“低功耗”、“长距离”以及“高速启动”在蓝牙4 0 标准规范“低功耗”的支持下，即使不关闭蓝牙功能，手机的待机能力也不会减弱，同时3m 8 瞬间连接技术的加入使得蓝牙4 0 标准规范成为了设备之间互联的最好桥梁，解决了以往蓝牙

16、建立连接时间过长的致命缺点蓝牙4 0 标准规范中1 0 0m 以上的信号覆盖范围有效地扩展了设备的使用范围上述这些特点使得利用蓝牙技术进行室内定位具有很高的研究与应用价值蓝牙4 0 标准规范提供了一些与位置估计相关的参数：接收信号强度指标f r e c e i v e ds i g n a ls t r e n g t hi n d i c a t o r，R S S I)值和链路质量(1 i n kq u a l i t y,L Q)值【1 1】R S S I 值和L Q 值都可以通过调用函数来获取R S S I值和距离之间存在着一定的类似于对数的对应关系，距离不同，其R S S I 值不同

17、L Q 值的范围为0 2 5 5，L Q 值越大，表示信道质量越好，且允许自定义衡量链路质量的标准，并将其映射到0 2 5 5 之间的数值上本研究将R S S I 值和L Q 值这两个参数应用于定位算法考虑到蓝牙4 0 标准规范的覆盖范围和一般房屋室内的基本形状，本研究构造了如图1 所示的室内定位拓扑结构室内定位区域的形状为长方形，4 个角上分别放置一个蓝牙锚节点每个蓝牙锚节点由一块带有蓝牙适配器的A R M9 2 0 7 开发板及相关外围设备构成此蓝牙适配器支持蓝牙4 0 标准规范，能确保每个蓝牙锚节点的信号都可以覆盖整个室内定位区域蓝牙锚节点主要负责搜寻定位区域内的手机客户端，并与其建立连

18、接，返回给服务器R S S I 值和L Q 值手机客户端和4 个蓝牙锚节点依次建立点对点的链路，并在建立链路的同时采集R S S I 值和L Q 值，之后，链路立即断开综合考虑定位精度和资源开销，定位区域内每隔1m 设置一个参考点，这些参考点主要应用于离线阶段指纹库的建立图1 蓝牙室内定位的拓扑结构F i g 1T o p o l o g ys t r u c t u r eo fi n d o o rl o c a t i o nb a s e dB l u e t o o t h蓝牙室内定位过程由离线指纹库的建立和在线实时定位两个阶段共同完成：离线阶段，建立模糊指纹库，该指纹库较为全面地描

19、述了定位区域内R S S I 值和L Q 值与空间位置的对应关系，并存储于中心服务器中：在线阶段，手机客户端进入定位区域，蓝牙锚节点在对手机客户端的R S S I 值和L Q 值进行测量后，将测量数据上传到服务器，在服务器中进行模糊决策定万方数据1 2 8上淫戈筝可拉(自然科学版)第1 9 卷位，最终完成对手机客户端位置的确定性质：2模糊指纹定位算法的体系结构数据高维的特性、信号本身的不稳定性、测量本身的误差使得定位过程所使用的数据没有严格的属性，也就是具有模糊性为了解决定位中的这种模糊现象，本研究引入了模糊理论【1 2 模糊理论以模糊集合(f u z z ys e t l 为基础本研究把定位

20、过程中的不确定因素抽象化为模糊集合，用以接受模糊性现象存在的事实，并在离线阶段建立模糊指纹库，在线阶段进行实时模糊决策定位2 1离线阶段模糊指纹库的建立在实时定位之前，需要构建指纹库首先，通过定位区域内已经布置好的蓝牙锚节点，测量并记录每个参考点上手机客户端的R S S I 值和L Q 值定位区域中设有4 个蓝牙锚节点，因此，在每个参考点上测量的R S S I 值和L Q 值就有4 组，也就是8 个数值然后，把这些数值上传到服务器中在服务器中，每个参考点上测量的8 个数值构成一个集合，每个集合都有一个唯一的坐标(z t，Y i)与其对应，它们被存储在服务器中，用于在线阶段实时定位的计算考虑到以

21、上建立的指纹库数据量太大，本研究对指纹库中的数据进行了模糊聚类，建立了模糊指纹库模糊聚类适合于对高维数据的处理，便于找出异常点，从而省去多重迭代的反复计算过程更重要的是，模糊聚类可根据指纹库中采集到的数据计算生成模糊相似矩阵，使之后的计算直接对相似矩阵进行处理即可，无须多次反复扫描指纹库在线实时定位时，首先进行类的匹配，这样可以将定位区域缩至一个较小的范围一方面，这有利于去除地理位置较远的异常值带来的定位误差，将系统的定位误差最大限度地控制在类的区域内；另一方面，可以减少服务器的通信开销，降低在线定位阶段计算的复杂度，保障定位系统的实时性将离线阶段4 个蓝牙锚节点测量的每个参考点上手机客户端的

22、R S S I 值和L Q 值记为(1 i 礼，n 为定位区域内设置的参考点数目)，即x i=R 1 i，L l i；R 2 i，L 2 ；R a ，L 3 i；R 4 i，L 4 i ，其中X i 为样本点，R表示离线阶段测得的R S S I 值，L 表示离线阶段测得的L Q 值设指纹库的样本空间为X=X l，x 2，z。)，任意一个样本点z t X 不能被严格地划分给某一类，定义样本点z i 属于第歹类的程度为W i j(0 W i f 1)，其中”i f 为模糊隶属度，1 J c，C 为聚类的类别数目样本空间X 的模糊聚类用模糊矩阵W _(叫i j)描述，其中元素W i j 为矩阵W 的

23、第i 行第J 列元素，代表第i 个样本点隶属第J 类的隶属度W 具有以下w i j 0，1】，=1，J=10 W 巧 1，乃表示第J 类的类中心式(6)表示样本点X i 到类中心z j 的欧氏距离聚类就是求目标函数在式(1)一(3)约束下的最小值模糊聚类算法通过对目标函数的迭代优化，实现对样本集的模糊分类模糊聚类算法的流程如图2 所示初始化模糊矩阵，确定模糊指数m和分类数c计算瞅D 和z(抖1)聚类结束图2 模糊聚类算法的流程F i g 2F l o wc h a r to ff u z z yc l u s t e r i n gp r o c e s s通过图2 所示的迭代过程，可以完成对

24、离线阶段采集的R S S I 值和L Q 值类的划分：共分为C 类，每一类中有七(1 k n)个样本值，第J 类的类中心为孙这C 类数据构成了本定位系统的模糊指纹库该指纹库详细描述了特定定位环境中蓝牙信号的R S S I 值和L Q 值与空间位置的对应关系，并存储在一个中心服务器中蓝牙4 0 标准规范中对蓝牙的传输功率有规定，所有采用蓝牙4 0 标准规范的蓝牙设备，其发射功率应该符合该标准规定，并且达到一致性因此，该吾上揣一U一。一勺Z2 一Udm 一”。皿。僦=Z万方数据第2 期李娟娟，等：蓝牙4 0 标准规范下的模糊指纹定位算法1 2 9模糊指纹库理论上适用于所有采用蓝牙4 0 标准规范的

25、手机客户端2 2在线阶段实时模糊决策定位在线实时定位的过程实则就是指纹匹配的过程本研究把指纹匹配问题类比于模糊决策问题，运用模糊决策理论对其进行建模，以取得更为准确的定位结果，并增强了室内定位系统的抗干扰能力在线阶段，首先进行类的匹配将在线阶段4 个蓝牙锚节点测量的定位区域内的某个手机客户端的4组R S S I 值和L Q 值记为z。(m 为大于等于1 的整数，表示第m 个手机客户端)，即z。=n。，l l。；P 2。，f 2。；r 3。2 3。；r 4。，2 4。，其中r 表示在线阶段测得的R S S I值，f 表示在线阶段测得的L Q 值计算得到z。和数据库中经模糊聚类已确定的C 个类中心

26、之间的模糊隶属度然后，选取最大模糊隶属度所对应的第J 类，并在此类中进行模糊决策，实现对手机客户端位置的确定分别计算实际测量得到的z。中的8 个数值，以及指纹库第J 类各参考值既中对应的8 个数值之间距离的绝对值 婶刨p。被称为因素指标值，即V p g=h。一见l I，l=1，2，3，4，(8)或g=I I i。一L u l，l=1，2，3，4(9)把计算得到的所有因素指标值构成如下的因素指标矩阵：V=V l lV 1 2V 2 1V 2 2V 8 1V 8 2(1 0)计算相对偏差值弘p q，即嗍一。I t p q2 V p m j a。x-V p m 一i n P=1，2，8，q=1，2，

27、k，(1 1)式中，m“=m a X V p l，V p 2，v p k ，吻。i n=m i n v p l，V p 2，嵋=唧。i。计算得到的相对偏差值脚q 作为元素，构成模糊矩阵5，即相对偏差矩阵：6=p 1 1芦1 2肛2 1肛2 2p 8 1p 8 2弘1 砖灿2 七：肛8 k(1 2)根据具体定位环境设置门限值卢，令8d g=坳。，口=1 川2 一，k(1 3)p=l选取d。卢时的K 个值所对应的参考点然后，根据式(1 4)计算这K 个参考点所对应坐标的平均值，作为测试点的估计位置：(。，Y)(1 4)定义测试点实际位置坐标(z 7，Y 7)和估计位置坐标(z，Y)之间的距离为定位

28、误差，用表示：(1 5)的大小可以表征定位系统的定位性能，值越小，其定位性能越好3定位算法的仿真验证本研究的仿真以验证算法为主，且只验证算法层面的有效性与合理性使用M a t l a b7 0 建立仿真验证平台，假设定位区域大小为1 0m x5m，仿真实验地图坐标如图3 所示整个定位系统用到4 个蓝牙锚节点，分别位于定位区域的4 个角上；每1m 的长度标定一个参考点，地图上共标定了3 6 个参考点；分别从4 个蓝牙锚节点上采集每个参考点的R S S I 值和L Q 值，可以得到3 6 组8 维的数据X m图3 仿真实验地图坐标F i g 3M a pc o o r d i n a t e so

29、 fs i m u l a t i o ne x p e r i m e n t首先，对这3 6 组8 维的数据进行模糊聚类，规定最大迭代次数为1 0 0，迭代终止条件为1 E-5，聚类数为4 根据式(1)一(7)，可得聚类结果的仿真图(见图4)参照仿真实验地图坐标，当测试点所处位置的实际坐标为(6 3，2 7)时，对指纹库中的参考值进行模糊决策根据式(8)一(1 3)，得到参考点选择的仿真结果如图5 所示由式(1 4)计算可得，测试点的估计位置坐标为(6 1，2 9)，由式(1 5)计算可得，其定位误差为0 3 m 阢K 瑚，一K砖七七虮忱地万方数据1 3 0上彦太筝亨报(自然科学版)第1

30、9 卷图4 离线阶段的模糊聚类F i g 4F u z z yc l u s t e r i n gi nt h eo f f-l i n es t a g e图5 在线阶段参考点的选择F i g 5S e l e c t i o no fr e f e r e n c ep o i n ti nt h eo n l i n es t a g e以上实验数据都是在理想情况下得到的，在实际环境中，由于信号受到多径衰退、温度、湿度、人群移动、室内格局变化等多种因素的影响，测得的R S S I 值和L Q 值较理想值有一定的偏差因此，本研究采取了误差注入的方式在普通室内环境下，当定位区域内有静止放置

31、的物体和以一定速度移动的人流时，在线测得的L Q 值较理想值的偏差大约为l 1 2，R S S I 值较理想值的最大偏差为1 0d B，平均偏差为4d B 1 3】为了使定位结果具有普遍性，在定位区域内随机选取1 0 0 个测试点注入误差，然后运行模糊指纹定位算法对其进行定位由式(1 5)计算可得每个测试点的定位误差和这1 0 0 个测试点的平均定位误差分布，结果如图6 所示3 02 5g2 0剁嗤1 5趟删1 00 5OI。砒翩，蕊。JJ掣巡唧14趔岬!l，1 02 03 04 05 06 0 7 08 09 01 0 0测试点图6 定位误差分布F i g 6E r r o rl a n d

32、 s c a p eo fl o c a t i o nr e s u l t s分析实验所得数据，模糊指纹定位算法在小范围内取得了良好的定位精度，平均定位误差为1 3 6m，最大定位误差为2 8 5m 相比于传统的指纹标定法【9】9，本方法的定位精度大约提高了4 9 根据实际应用需求，1 5i n 以下的平均定位误差已经可以满足室内环境下基于位置服务的基本需求在蓝牙4 0 标准规范中，3m s 的瞬间连接技术为实现实时的定位提供了必要的前提，离线阶段模糊聚类机制的运用使得此算法的计算量缩减为传统指纹标定法的1 c(c 为模糊聚类类别数)，并大大降低了算法的运行时间室内环境下手机客户端的移动速

33、度大约为1 o 一1 5m s 因此，蓝牙4 0 标准规范下的模糊指纹定位算法理论上可以实现实时定位4结束语基于蓝牙4 0 标准规范，本研究提出了一种高精度、低开销的实时模糊指纹定位算法该算法选取R S S I 值和L Q 值作为参数，分两个阶段实现定位：离线阶段建立模糊指纹库，在线阶段进行模糊决策，从而实现了对手机客户端位置的确定本研究在M a t l a b7 0 平台上验证了算法的有效性仿真实验结果表明，相比于其他蓝牙定位算法，模糊指纹定位算法取得了可以满足室内环境下基于位置服务需求的1 3 6m 的平均定位误差此外，离线阶段模糊聚类机制的运用大大提高了算法效率，使得在保证定位精度的前提

34、下，计算量缩减为传统指纹标定法的1 c(c 为模糊聚类类别数)，降低了在线定位阶段计算的复杂度，保证了定位系统的实时性参考文献：1 L U J A NS，S U A R D i A Z M U R OJ，C A B R E R A L O Z O Y AA e ta 1 D e e p l o c：d i s c r e e ti n d o o rp e o p l el o c a t i o na p p l i c a t i o n e l 4 t hI F I PI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo nN e wT e c h

35、n o l o g i e s，M o b i l i t ya n dS e c u r i t y 2 0 1 1：1 5 2 B H A G W A TP B l u e t o o t h：t e c h n o l o g yf o rs h o r t r a n g ew i r e l e s sA p p s J】I E E EI n t e r n e tC o m p u t i n g，2 0 0 1，5(3)：9 6 1 0 3 3 B I E B E RG，V O S K A M P A N DJ，U R B A NB A c t i v i t yr e c o

36、g n i t i o nf o re v e r y d a yl i f eo nm o b i l ep h o n e s【J】L e c t u r eN o t e si nC o m p u t e rS c i e n c e，2 0 0 9，5 6 1 5：2 8 9-2 9 6 4 B l u e t o o t hS p e c i a lI n t e r e s tG r o u p B l u e t o o t hS p e c i f i c a t i o nV e r s i o n4 0【E B O L 2 0 1 2 0 4-2 s h t t p s：

37、w w w b l u e t o o t h o r g 万方数据皇塑一李娟娟，等：蓝牙4 0 标准规范下的模糊指纹定位算法1 3 1 5 A N A S T A S IG，B A N D E L L O N IR，C O N T IM，e ta 1 E x p e r i-m e n t i n ga ni n d o o rB l u e t o o t h-b a s e dp o s i t i o n i n gs e r v i c e【c P r o c e e d i n g so ft h e2 3 r dI n t e r n a t i o n a lC o n f e

38、 r e n c eo nD i s t r i b u t e dC o m p u t i n gS y s t e m sW o r k s h o p s 2 0 0 3：4 8 0-4 8 3 6】6C H A W A T H ESS B e a c o np l a c e m e n tf o ri n d o o rl o c a l i z a t i o nu s i n gB l u e t o o t h c 1 1 t hI n t e r n a t i o n a lI E E EC o n f e r e n c eo nI n t e l l i g e n

39、tT r a n s p o r-t a t i o nS y s t e m s 2 0 0 8：9 8 0-9 8 5【7 R O D A SJ，E S C U D E R OCJ，I G L E S I ADI B a y e s i a nf i l t e r i n gf o raB l u e t o o t hp o s i t i o n i n gs y s t e m c I E E EI n t e r n a t i o n a lS y m p o s i u mo nW i r e l e s sC o m m u n i c a t i o nS y s t e

40、 m s 2 0 0 8：6 1 8-6 2 2 8 D I A ZJ JM，D EM A U L SRA，S O A R E SRB，e ta 1 B l u e P a s s：a ni n d o o rB l u e t o o t h-b a s e dl o c a l i z a t i o ns y s t e mf o rm o b i l ea p p l i c a t i o n s c 2 0 1 0I E E ES y m p o s i u mo nC o m p u t e r sa n dC o m m u n i c a t i o n s 2 0 1 0：

41、7 7 8 7 8 3 9】S U B H A NF，H A S B U L L A HH，R O Z Y Y E VA，e ta 1 I n d o o rp o s i t i o n i n gi nB l u e t o o t hn e t w o r k su s i n gf i n g e r-p r i n t i n ga n dl a t e r a t i o na p p r o a c h c 2 0 1 1I n t e r n a-t i o n a lC o n f e r e n c eo nI n f o r m a t i o nS c i e n c

42、ea n dA p p l i c a t i o n s 2 0 11：1-9 1 0】K I N GT，L E M E L S O NH，F A R B E RA，e ta 1 B l u e P o s：p o s i t i o n i n gw i t hB l u e t o o t h C lP r o c e e d i n g so fI E E EI n t e r n a t i o n a lS y m p o s i u mo nI n t e l l i g e n tS i g n MP r o c e s s i n g 2 0 0 9：5 5 6 0【1 1】

43、S U B H A NF，H A S B U L L A HH，R O Z Y Y E VA，e ta 1 D i s t a n c ee s t i m a t i o ni nB l u e t o o t hn e t w o r k su s i n gs i g n a lp a r a m e t e r sf c 2 0 1 0I n t e r n a t i o n a lC o n f e r-e n c eo nI n t e l l i g e n ta n dI n f o r m a t i o nT e c h n o l o g y 2 0 1 0：2 8 3

44、 0【1 2 陈水利，李敬功，王向公模糊集理论及其应用【M】北京：科学出版社，2 0 0 5：3 4 2 4 3 6 1 3】杨东勇，顾东袁，傅晓婕。一种基于R S S I 相似度的室内定位算法 J】传感技术学报，2 0 0 9，2 2(2)：2 6 4-2 6 8 万方数据蓝牙4.0标准规范下的模糊指纹定位算法蓝牙4.0标准规范下的模糊指纹定位算法作者：李娟娟，张金艺，张秉煜，同荣俊，唐夏，LI Juan-juan，ZHANG Jin-yi，ZHANG Bing-yu，ZHOURong-jun，TANG Xia作者单位：李娟娟,张秉煜,LI Juan-juan,ZHANG Bing-yu(上

45、海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室,上海,200072)，张金艺,ZHANG Jin-yi(上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室,上海200072;上海大学微电子研究与开发中心,上海200072;上海大学新型显示与系统应用重点实验室,上海200072)，同荣俊,唐夏,ZHOU Rong-jun,TANG Xia(上海大学微电子研究与开发中心,上海,200072)刊名：上海大学学报（自然科学版）英文刊名：Journal of Shanghai University(Natural Science Edition)年，卷(期)：2013,19(2)参考文献(13条)参考文献(13条

46、)1.LUJAN S.SUARD(I)AZ-MURO J.CABRERA-LOZOYA A Deeploc:discreet indoor people location application 20112.BHAGWAT P Bluetooth:technology for short-range wireless Apps 2001(03)3.BIEBER G.VOSKAMPAND J.URBAN B Activity recognition for everyday life on mobile phones 20094.Bluetooth Special Interest Group

47、Bluetooth Specification Version 4.0 20125.ANASTASI G.BANDELLONI R.CONTI M Experimenting an indoor Bluetooth-based positioning service 20036.CHAWATHE S S Beacon placement for indoor localization using Bluetooth 20087.RODAS J.ESCUDERO C J.IGLESIA D I Bayesian filtering for a Bluetooth positioning syst

48、em 20088.DIAZ J J M.DE MAU(E)S R A.SOARES R B BluePass:an indoor Bluetooth-based localization system for mobile applications20109.SUBHAN F.HASBULLAH H.ROZYYEV A Indoor positioning in Bluetooth networks using fingerprinting and lateration approach201110.KING T.LEMELSON H.FARBER A BluePos:positioning with Bluetooth 200911.SUBHAN F.HASBULLAH H.ROZYYEV A Distance estimation in Bluetooth networks using signal parameters 201012.陈水利.李敬功.王向公 模糊集理论及其应用 200513.杨东勇.顾东袁.傅晓婕 一种基于RSSI相似度的室内定位算法 2009(02)本文链接：http:/