網絡定位指通過周邊wifi列表、基站列表、IP地址等信息確定用戶位置的過程。 我們采集的訓練數據是每個GPS坐標位置和對應的Wifi和基站列表。 其中每個Wifi和基站有唯一的Mac地址作為ID和信號強度。

有三種定位方法：

均值法

首先估計一個wifi的中心點位置，可以通過每條記錄的wifi位置求加權平均值來得到。 定位時將對應的每個wifi位置求加權平均值得到位置。

這是最簡單一種定位方法，但是精度較差。因為這種方法假定wifi信號是圓形分布，且每個wifi影響范圍基本相同。這種假設很難滿足。

指紋法

這個類似于基于實例的學習。 將訓練數據分成小網格合并。定位時通過求余弦距離等方法計算相似度，返回相似度最大的作為當前位置。 這種方法缺點是需要大量的訓練數據積累。

貝葉斯概率法

也是需要將世界劃分為小網格。統計每個wifi在網格中的信號強度的高斯分布參數。 定位時，假設每個wifi出現的概率獨立，求每個網格的聯合概率，返回概率最大的網格作為當前位置。

P(L|m) = P(m|L)P(L)/P(m)

P(m|L) = P(wf1=rssi1, wf2=rssi2,.. | L) = Π P(wf=rssii| L)

需要使用拉普拉斯平滑等方法處理零概率。

目前大部分實際使用的是這種方法。

總結

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