什么是手機的三角定位？

wifi定位方法基本上可以分為兩大類：

1.不基于RSSI

TOA（time ofarrival）TDOA（time difference of arrival）AOA（angle of arrival）

但是這些值的獲取需要特殊的wifi模塊，在智能機上無法獲取，因此這類方法無法使用。

2.基于RSSI

在智能手機上，可以通過系統SDK獲取到周圍各個AP（Access Point）發送的信號強度RSSI及AP地址，利用RSSI來定位目前看來是最可行的方法，因此下面著重介紹,基于RSSI定位主要有兩個算法:三角定位算法,指紋算法。

三角定位:

如果我們已經知道了這些AP的位置，我們可以利用信號衰減模型估算出移動設備距離各個AP的距離,然后根據智能機到周圍AP距離畫圓，其交點就是該設備的位置。很容易發現，三角定位算法需要我們提前知道AP的位置，因此對于環境變化較快的場合不適合使用。

指紋算法

指紋算法類似于機器學習算法，分為兩個階段:

離線訓練階段將需要室內定位區域劃分網格，建立采樣點（間距1~2m）使用wifi接受設備逐個采樣點采樣，記錄該點位置、所獲取的RSSI及AP地址。對采樣數據進行處理（濾波、均值等）在線定位階段用戶持移動設備在定位區域移動，實時獲取當前RSSI及AP地址，將該信息上傳到服務器進行匹配（匹配算法有NN、KNN、神經網絡等） 得到估算位置。匹配算法有NN、KNN、神經網絡等。

比較：

指紋算法相比較三角定位算法精度更高。三角定位算法需要提前知道所有AP的位置指紋算法需要提前繪制一幅信號Map。

總結:智能手機基于WIFI的室內定位應用，更適合使用基于RSSI信號的指紋算法，原因在于我們不需要提前知道所有AP的位置，而且指紋算法可以應對AP位置或狀態的改變。可以提前將測繪指紋數據庫儲存到服務器上，移動設備在定位區域將自己得到的周圍AP信息實時發送給服務器，由服務器進行匹配并返回坐標位置給客戶端。一旦AP狀態或位置變化，只需要更新定位區域數據庫而并不需要在客戶端作出改變。