场强定位&三角定位技术介绍

场强定位和三角定位是无线通信领域中用于确定物体位置的两种重要技术。它们在很多应用场景中，如室内导航、智能家居、紧急救援和军事操作等，发挥着关键作用。

### 场强定位（RSSI定位）

场强定位，通常指的是利用无线信号的接收信号强度指示（Received Signal Strength Indicator，RSSI）来估算距离，进而确定物体的位置。RSSI是一种衡量无线信号接收强度的指标，通常以分贝（dBm）为单位。RSSI值随着距离增加而减小，这一特性使其可以用于估算距离。

#### 原理：

- **信号衰减**：无线信号在传播过程中会受到衰减，这种衰减与信号源和接收器之间的距离有关。
- **环境因素**：墙壁、障碍物等会影响信号强度，这些因素需要在定位算法中考虑。

#### 优缺点：

- **优点**：实施简单，成本较低。
- **缺点**：准确度受环境影响较大，容易受到多径效应和干扰的影响。

### 三角定位（Triangulation）

三角定位是一种更为精确的定位技术，它利用了几何学中的三角学原理。通过测量与至少三个已知位置的基站或接入点（AP）之间的距离或角度，可以确定目标物体的准确位置。

#### 原理：

- **角度或距离测量**：通过测量目标与每个基站之间的角度或距离，可以构建几何关系来定位目标。
- **三点定位**：至少需要三个点的数据来形成闭合的三角形，从而准确计算目标位置。

#### 优缺点：

- **优点**：相比RSSI定位，三角定位通常更准确。
- **缺点**：需要至少三个参考点，实施难度和成本较高。

### 结合使用

在实际应用中，场强定位和三角定位经常结合使用。例如，可以先使用RSSI测量与几个AP之间的距离，然后利用这些距离数据通过三角定位计算出目标的精确位置。这种结合利用可以提高定位的准确性，尤其是在复杂的室内环境中。

算法演示

import java.util.List;
import java.util.Optional;

public class RssiTriangleLocUtil {
    // 三角形的边数
    public static final int SIDES_OF_TRIANGLE = 3;
    // 手机高度，固定为1.5米
    private static final double PHONE_HEIGHT = 1.5d;

    // 场强三角定位主方法
    // rssilocationinfos 是定位点到3个信号最强的AP之间的场强信息集合
    public static Optional<double[]> doRssiLocation(List<RssiLocationInfo> rssiLocationInfos) {
        if (rssiLocationInfos.size() == SIDES_OF_TRIANGLE) {
            // 正常流程
            double[] betweenPointE = calculateBetweenPoint(rssiLocationInfos.get(0), rssiLocationInfos.get(1));
            double[] betweenPointF = calculateBetweenPoint(rssiLocationInfos.get(1), rssiLocationInfos.get(2));
            double[] betweenPointG = calculateBetweenPoint(rssiLocationInfos.get(0), rssiLocationInfos.get(2));
            return Optional.of(calculateHeartPoint(betweenPointE, betweenPointF, betweenPointG));
        } else if (rssiLocationInfos.size() == 2) {
            // 只有两个AP的数据
            return Optional.of(calculateBetweenPoint(rssiLocationInfos.get(0), rssiLocationInfos.get(1)));
        } else if (rssiLocationInfos.size() == 1) {
            // 只有一个AP的数据
            RssiLocationInfo info = rssiLocationInfos.get(0);
            return Optional.of(new double[] {info.getXcoord(), info.getYcoord()});
        } else {
            return Optional.empty();
        }
    }

    // 计算两个AP之间的比例点
    private static double[] calculateBetweenPoint(RssiLocationInfo info1, RssiLocationInfo info2) {
        double distanceA3d = distanceFromPointToApByRssi(info1.getRssi(), info1.getRfFrequency(), info1.getInitialRfPower(), info1.getAttenuationCoefficient());
        double distanceB3d = distanceFromPointToApByRssi(info2.getRssi(), info2.getRfFrequency(), info2.getInitialRfPower(), info2.getAttenuationCoefficient());

        double distanceA2d = convert3DDistanceTo2D(distanceA3d, info1.getApHeight());
        double distanceB2d = convert3DDistanceTo2D(distanceB3d, info2.getApHeight());

        return calculateMidpoint(distanceA2d, distanceB2d, info1.getXcoord(), info1.getYcoord(), info2.getXcoord(), info2.getYcoord());
    }

    // 根据定位点到AP的场强计算3D空间距离
    private static double distanceFromPointToApByRssi(double rssi, double rfFrequency, double initialRfPower, double attenuationCoefficient) {
        return Math.pow(10, (initialRfPower - rssi - 32.4 - 20 * Math.log10(rfFrequency)) / attenuationCoefficient);
    }

    // 利用勾股定理转换3D距离为2D距离
    private static double convert3DDistanceTo2D(double distance3d, double apHeight) {
        return Math.sqrt(Math.max(Math.pow(distance3d, 2) - Math.pow(apHeight - PHONE_HEIGHT, 2), 0));
    }

    // 计算三角形内心坐标
    private static double[] calculateHeartPoint(double[] pointE, double[] pointF, double[] pointG) {
        double distanceFG = euclideanDistance(pointF, pointG);
        double distanceEG = euclideanDistance(pointE, pointG);
        double distanceEF = euclideanDistance(pointE, pointF);
        double heartX = (distanceFG * pointE[0] + distanceEG * pointF[0] + distanceEF * pointG[0]) / (distanceFG + distanceEG + distanceEF);
        double heartY = (distanceFG * pointE[1] + distanceEG * pointF[1] + distanceEF * pointG[1]) / (distanceFG + distanceEG + distanceEF);
        return new double[]{heartX, heartY};
    }

    // 计算两点间的欧几里得距离
    private static double euclideanDistance(double[] point1, double[] point2) {
        return Math.sqrt(Math.pow(point1[0] - point2[0], 2) + Math.pow(point1[1] - point2[1], 2));
    }

    // 根据两个AP的坐标及定位点距离这两个AP的距离（2D距离），计算两个AP之间的比例中间点
    private static double[] calculateMidpoint(double distanceA2d, double distanceB2d, double xcoordFromAp1, double ycoordFromAp1, double xcoordFromAp2, double ycoordFromAp2) {
        double ratio = distanceA2d / (distanceA2d + distanceB2d + 1e-10); // 添加小量避免除零
        double xGap = xcoordFromAp2 - xcoordFromAp1;
        double yGap = ycoordFromAp2 - ycoordFromAp1;
        double xcoordMiddle = xcoordFromAp1 + xGap * ratio;
        double ycoordMiddle = ycoordFromAp1 + yGap * ratio;
        return new double[]{xcoordMiddle, ycoordMiddle};
    }

    // RssiLocationInfo 类（假设存在），用于存储定位信息
    public static class RssiLocationInfo {
        private double rssi;
        private double rfFrequency;
        private double initialRfPower;
        private double attenuationCoefficient;
        private double xcoord;
        private double ycoord;
        private double apHeight;

        // Getters and setters for the fields
        // ...
    }
}