基于光学标记定位的嵌入式系统在室内Wi-Fi传播空间特性分析中的应用

《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》：Spatial characterization of indoor Wi-Fi propagation using an embedded system with optical 2-D marker-based positioning

本文针对室内无线通信中信号受多径效应影响导致接收信号强度指示(RSSI)和信噪比(SNR)不稳定的问题，提出了一种集成商用设备、软件定义无线电(SDR)和光学二维标记的定位嵌入式系统。研究人员通过两个室内场景的实测数据与射线追踪仿真对比，验证了该系统在空间趋势捕捉方面的有效性。该研究为室内信道建模提供了高精度测量方案，对下一代通信系统部署具有重要参考价值。

　　

在当今万物互联的时代，室内无线通信质量直接影响智能家居、工业物联网等应用的可靠性。然而，墙体反射、门窗衍射和家具散射等传播现象，就像声音在迷宫中的回声一般，使得Wi-Fi信号在室内空间呈现出复杂的强度分布。传统基于全球导航卫星系统(GNSS)的定位技术在室内场景下如同"失明的向导"，因信号衰减和散射导致定位误差高达数米，难以满足高精度信道测量需求。

为解决这一难题，Grant Lewis Bulaong和Takuichi Hirano开发了一套创新测量系统，其核心突破在于将光学定位的"厘米级精准"与射频测量的"实时性"完美融合。该系统采用树莓派4代作为控制中枢，通过摄像头捕捉预先布设的阿鲁科(ArUco)标记，借助透视n点(Perspective-n-Point, PnP)算法实现六自由度(6-DoF)姿态估计，定位精度可达分米级。同时，采用商用现货(Commercial Off-The-Shelf, COTS)设备采集接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)，配合软件定义无线电(Software-Defined Radio, SDR)平台对802.11g信道的信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)进行精细化测量。

关键技术方法包括：1) 基于ArUco标记的视觉定位系统，采用四标记组合方案提升抗遮挡能力；2) SDR信号处理流程，通过检测长训练序列(Long Training Sequence, LTS)符号并采用最小二乘(Least Squares, LS)均衡器计算SNR；3) 射线追踪仿真验证，使用Wireless InSite软件设置最大6次反射和1次衍射的全三维射击反弹射线(Shooting and Bouncing Rays, SBR)模型。

L型区域测量结果

在包含两条走廊的L型场景中，路径1的视距(Line-of-Sight, LOS)传播数据显示：距接入点(Access Point, AP)10米处出现信号峰值，实测RSSI与仿真结果经偏移校准后趋势吻合。路径2的非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)区域则呈现信号剧烈波动，当SNR低于校准常数ξ时SDR出现帧丢失现象，而COTS设备仍能维持-90dBm以上的RSSI采集能力。

大空间测量结果

在10×13.5×3米的房间内，通过热力图可视化技术发现：实测RSSI分布与射线追踪仿真高度一致，尤其在家具遮挡区域均显示出典型的信号衰减特征。该结果验证了系统在复杂室内环境下的空间分辨率优势。

研究结论表明，该嵌入式系统成功实现了室内Wi-Fi传播特性的空间表征，为5G毫米波通信、数字孪生等应用提供了可靠的数据采集方案。值得注意的是，SDR系统在低信噪比场景下的检测灵敏度仍有优化空间，未来可通过非线性校准算法改进。这项发表于《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》的工作，不仅推动了通信测量技术的发展，更为智能建筑、室内导航等跨学科研究建立了技术桥梁。