中文引用格式： 梁衛星，鄢家鑫，楊佳捷，等. 基于幾何圖形因子的Wi-Fi艙內定位布局優化[J]. 電子技術應用，2026，52(7)：97-104.
英文引用格式： Liang Weixing，Yan Jiaxin，Yang Jiajie，et al. Optimization of Wi-Fi cabin positioning layout based on dilution of precision[J]. Application of Electronic Technique，2026，52(7)：97-104.
引言
隨著信息技術的飛速發展，智能設備和物聯網的普及為基于位置的服務(Location Based Service,LBS)提供了廣闊的應用場景。作為LBS的兩大分支，飛機艙外定位和艙內定位技術分別服務于不同的環境需求。艙外定位技術依托全球衛星導航系統[1](如GPS、北斗、GLONASS和Galileo)，在開闊區域可實現高精度定位，并已廣泛應用于智能手機和導航軟件中[2-3]。然而，在艙內環境中，衛星信號因飛機結構的遮擋而嚴重衰減甚至完全失效，使得艙外定位技術難以適用。因此，研究高精度、高可靠性的艙內定位技術成為學術界和工業界的重要課題。
艙內定位技術的實現依賴于多種無線信號，如Wi-Fi[4]、藍牙[5]、超聲波[6]和地磁[7]等。Wi-Fi定位因其成本低、基礎設施完善，成為最具實用潛力的技術之一。然而，Wi-Fi定位仍面臨信號易受環境干擾、指紋庫構建耗時等問題，其精度和魯棒性有待進一步提升[8]。因此，針對Wi-Fi定位技術的優化研究具有重要的理論和應用價值。
在Wi-Fi定位領域早期的代表性系統基于接收信號強度指示(Received Signal Strength Indicator，RSSI)指紋匹配或衰減模型實現定位[9]。近年來，研究重點逐漸轉向多技術融合和算法優化。例如，Schauer等人[10]通過硬件創新將信號傳播時間測量精度提升至納秒級，并結合濾波器抑制多徑效應的影響；Vasisht等人[11]利用天線陣列實現了基于角度和距離的多對多定位系統，精度達到厘米級；Campos等人通過聚類分析解決了跨樓層定位中的RSSI數據分層問題。此外，深度學習[12]、多傳感器融合[13]等新方法的引入，為Wi-Fi定位技術開辟了新的研究方向。在定位節點布局優化方面， Domingo-Perez等人[14]利用遺傳算法研究了不同目標函數下的節點布局優化問題；Aomumpai[15]則提出了基于整數線性規劃的AP點部署策略。汪晗等人[16]從幾何精度因子和誤差分布的角度出發，提出了新的布局優化準則和算法。這些研究表明，優化AP節點布局能夠顯著改善定位系統的整體性能。
盡管已有研究在算法、硬件和布局優化等方面取得了豐碩成果，但基于距離的RSSI定位方法仍存在兩個關鍵問題：(1)現有布局優化研究多采用啟發式算法(如遺傳算法、粒子群算法)，計算效率較低；(2)目標函數的構建缺乏與定位誤差理論的直接關聯。針對這些問題，本文從測距定位的誤差分析入手，推導出基于幾何精度因子的優化目標函數，并采用Rosen梯度投影法實現高效求解，從而在保證精度的同時提高計算效率。通過實驗驗證了優化布局對定位精度的改善效果。
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作者信息：
梁衛星1，鄢家鑫2，楊佳捷2，周澤波2
（1.中電科航空電子技術發展研究中心，四川 成都 610036；
2.電子科技大學 航空航天學院，四川 成都 611731）
