Mesh定位业务面临挑战

　　近年来，位置信息日益彰显其重要性，出现了众多基于位置信息的服务，如定位服务、导航服务、移动广告等。据统计，2006年全球基于位置信息服务市场规模已达150亿美元。

　　就技术手段而言，无线定位技术主要包括GPS卫星定位技术、移动蜂窝网络定位技术、WLAN定位技术和RFID定位技术等。伴随着WLAN在全球范围内的迅速普及，基于WLAN的无线定位系统越来越展现出广阔的应用前景。围绕定位算法、定位系统，学术界和工业界展开了大量的研究和开发，出现了一些定位算法和商用WLAN无线定位系统。然而种种研究表明现有的WLAN无线定位算法和系统还远不够理想，无论是精确度还是定位算法的有效性和复杂度都没有达到理想状况。而且这些定位系统主要针对传统无线局域网和无线交换(Wireless　Switching)网络，还鲜有针对无线Mesh网络这一新型宽带城域无线网络的定位系统。

　　传统WLAN定位问题

　　WLAN无线网络信号传输的一个基本特点是无线信号随着距离增大而不断衰减，因此可以通过测量无线终端接收到的AP的信号强度来计算其与AP的相对距离，达到定位的目的。目前，业界比较普遍的做法主要有3种：

　　1.最靠近的AP(所关联的AP)

　　该定位方法将无线终端所关联AP的覆盖区域作为对该无线终端的定位结果，是最简单也最不精确的定位方法。该方法仅适用于对精度要求不高的定位场景。

　　2.三角测量

　　该定位方法利用无线终端接收到的AP信号强度来计算终端与相邻AP的相对距离，再通过几何计算的方法，来确定无线终端最可能存在的区域，如图1所示。根据获取信号强度方式的不同，这类定位方法又可以分为基于网络的WLAN定位(即通过AP来采集无线终端的信号强度信息)和基于无线终端的WLAN定位(即由终端采集所需的信号强度信息并提供给定位系统)两种。但无论是何种方式，这种方法的本质在于建立信号传输模型，其定位精度取决于信号传输模型的准确性。然而，迄今为止，尚无精确的WiFi信号传输模型，因此虽然这种定位方法精度优于第一种“所关联AP”的方法，但还存在很大的局限性。同时，这一定位方法要求无线终端所在区域至少能监听到3个AP，而且理论上同时监听到的AP数目及对应信号强度值越多，定位的结果会越精确。

　　3.RF指纹识别(RF　Fingerprinting)

　　该定位方法实际上是先建立一个WLAN所覆盖区域的信号热图，即部署完WLAN无线网络后，采集真实环境中各个位置的信号强度值(所能监听到的AP及对应的信号强度值);然后在定位时，将所得到的待定位无线终端的信号强度与信号热图进行比较，以确定该无线终端最可能出现的位置。相较三角测量基于信号传输模型来估算无线终端与AP间的相对距离，RF指纹识别具有更高的准确度，因为它使用的是真实采集的信号信息而不是根据经验公式来推算。然而，这种方法同样存在很大的问题：首先，信号热图的构建需要耗费大量的人力物力，实际上信号热图的完备度会影响到定位的精度。这点不难理解，因为如果任意一点无线终端可能出现的位置都事先“按了指纹”(提取了信号信息)，那么定位无疑会很精确;然而在实际情况中却很难构建如此完备的信号热图。其次，WLAN无线信号时变特性导致预先采集的信号热图在某种意义上只具有“瞬时”有效性，而且所部署环境的变化都会导致信号热图或大或小的变化，使得需要重构信号热图。

　　近年来，位置信息日益彰显其重要性，出现了众多基于位置信息的服务，如定位服务、导航服务、移动广告等。据统计，2006年全球基于位置信息服务市场规模已达150亿美元。

　　就技术手段而言，无线定位技术主要包括GPS卫星定位技术、移动蜂窝网络定位技术、WLAN定位技术和RFID定位技术等。伴随着WLAN在全球范围内的迅速普及，基于WLAN的无线定位系统越来越展现出广阔的应用前景。围绕定位算法、定位系统，学术界和工业界展开了大量的研究和开发，出现了一些定位算法和商用WLAN无线定位系统。然而种种研究表明现有的WLAN无线定位算法和系统还远不够理想，无论是精确度还是定位算法的有效性和复杂度都没有达到理想状况。而且这些定位系统主要针对传统无线局域网和无线交换(Wireless　Switching)网络，还鲜有针对无线Mesh网络这一新型宽带城域无线网络的定位系统。

　　传统WLAN定位问题

　　WLAN无线网络信号传输的一个基本特点是无线信号随着距离增大而不断衰减，因此可以通过测量无线终端接收到的AP的信号强度来计算其与AP的相对距离，达到定位的目的。目前，业界比较普遍的做法主要有3种：

　　1.最靠近的AP(所关联的AP)

　　该定位方法将无线终端所关联AP的覆盖区域作为对该无线终端的定位结果，是最简单也最不精确的定位方法。该方法仅适用于对精度要求不高的定位场景。

　　2.三角测量

　　该定位方法利用无线终端接收到的AP信号强度来计算终端与相邻AP的相对距离，再通过几何计算的方法，来确定无线终端最可能存在的区域，如图1所示。根据获取信号强度方式的不同，这类定位方法又可以分为基于网络的WLAN定位(即通过AP来采集无线终端的信号强度信息)和基于无线终端的WLAN定位(即由终端采集所需的信号强度信息并提供给定位系统)两种。但无论是何种方式，这种方法的本质在于建立信号传输模型，其定位精度取决于信号传输模型的准确性。然而，迄今为止，尚无精确的WiFi信号传输模型，因此虽然这种定位方法精度优于第一种“所关联AP”的方法，但还存在很大的局限性。同时，这一定位方法要求无线终端所在区域至少能监听到3个AP，而且理论上同时监听到的AP数目及对应信号强度值越多，定位的结果会越精确。

　　3.RF指纹识别(RF　Fingerprinting)

　　该定位方法实际上是先建立一个WLAN所覆盖区域的信号热图，即部署完WLAN无线网络后，采集真实环境中各个位置的信号强度值(所能监听到的AP及对应的信号强度值);然后在定位时，将所得到的待定位无线终端的信号强度与信号热图进行比较，以确定该无线终端最可能出现的位置。相较三角测量基于信号传输模型来估算无线终端与AP间的相对距离，RF指纹识别具有更高的准确度，因为它使用的是真实采集的信号信息而不是根据经验公式来推算。然而，这种方法同样存在很大的问题：首先，信号热图的构建需要耗费大量的人力物力，实际上信号热图的完备度会影响到定位的精度。这点不难理解，因为如果任意一点无线终端可能出现的位置都事先“按了指纹”(提取了信号信息)，那么定位无疑会很精确;然而在实际情况中却很难构建如此完备的信号热图。其次，WLAN无线信号时变特性导致预先采集的信号热图在某种意义上只具有“瞬时”有效性，而且所部署环境的变化都会导致信号热图或大或小的变化，使得需要重构信号热图。

　　Mesh定位新挑战

　　相对传统WLAN或基于无线交换技术的WLAN中定位，在新型无线Mesh网络中，其定位方法仍然不外乎三角测量和RF指纹识别，这些问题同样存在，而且由于无线Mesh网络自身的特点，有些问题更加突出，同时出现了一些新的问题，下面加以简要的分析：

　　首先，相较传统WLAN，无线Mesh网络的一大优势在于扩展了网络的覆盖范围，同时将WLAN从室内场景扩展到室外场景。而大面积覆盖同WLAN的定位精度天生是个矛盾体，原先在WLAN室内单AP覆盖30～50米的半径内，无线定位精度再差也不会超过单AP的覆盖半径;然而，无线Mesh网络单AP的覆盖半径可达150米～500米甚至更大，这对无论是基于三角测量和RF指纹识别的定位方法都带来了巨大的挑战。对于三角测量来说，场景从室内遮挡较多区域切换到室外开阔区域对于定位来说本是福音，但由于室外部署的稀疏覆盖，同一区域参与定位的AP数目大为有限，使得定位精确度同区域内参与定位AP数目多少密切相关的三角测量法存在很大的问题;对于RF指纹识别来说，同样存在因为AP数目减少带来的信号热图不完备问题，而且大的覆盖区域和室外环境更高的时变特性会带来信号热图构造成本和复杂度的提高。

　　其次，无论是传统WLAN、无线交换网络还是无线Mesh网络，都需要通过AP或无线终端来采集相关信号强度信息并通过AP传给后台定位系统，因此定位功能会给网络带来一定的负载，也就是WLAN网络的性能会影响到定位系统所支持同时定位终端的数目及实时性等。在无线Mesh网络中，MeshAP兼具接入和路由的功能，相较传统WLAN负载更重，因此在设计定位系统时需要更多考虑定位系统的性能。

　　此外，一些新型技术如智能天线、MIMO天线等的引入(不仅限于无线Mesh网络，同样包括传统WLAN和无线交换网络)，都会给WiFi无线定位带来新的难题。

　　综上所述，无线Mesh网络中进行无线定位既承袭了传统WLAN或无线交换网络无线定位面临的问题，同时由于其自身特点凸显了其中的一些问题，并带来新的问题。目前，业界还鲜有无线Mesh网络的定位解决方案，但相信在市场的催生下，无线Mesh网络的定位系统将很快显现。