随着IEEE 802.11网络的不断普及,WiFi接入点(Access Points,APs)已遍布城市的各个角落。如果可以获取这些WiFi接入点的位置信息,那么将有助于推动各种WiFi相关应用(例如基于WiFi的室内外定位、恶意WiFi接入点查找和新增WiFi接入点部署等)的发展和各种新型应用的出现。目前,针对WiFi接入点定位的研究普遍采用对数正态距离路径损耗(Lognormal Distance Path Loss,LDPL)模型。由于该模型仅体现了无线信号传播过程中包括平均路径损耗和阴影效应的大尺度衰落的影响,忽略了主要由多径效应引起的小尺度衰落的影响,因此在实际应用中具有一定的局限性。本文将综合考虑大尺度衰落和小尺度衰落的瑞利对数正态(Rayleigh Lognormal,RL)模型与粒子滤波器相结合,提出一种基于智能手机的在复杂环境(多径效应显著)中仍能保持良好定位性能的WiFi接入点定位方法。具体地说,该方法利用智能手机获取在不同位置的来自待定位WiFi接入点的接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)信息,同时通过手动设定、或使用WiFi指纹定位技术和全球定位系统(Global Positioning System,GPS)自动地获取智能手机在室内外环境中各个测量点的位置信息,进而实现对该WiFi接入点的定位。为了进一步提高方法的定位精度,本文引入行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)方法来校准获取的测量点位置,同时设计了一种粒子区域动态调整策略以减小定位结果的偏差。为了验证提出方法的有效性,本文在典型的室内外场景中设计并开展了大量的实验。实验结果表明,在手动设置精确测量点位置的情况下,提出方法在三个室内场景中的平均定位误差分别为2.48m、2.55m和7.80m,在三个室外场景中的平均定位误差分别为4.21m、5.03m和6.61m,较基于LDPL模型的已有方法提高14.13%?70.38%;在通过WiFi指纹定位技术或GPS来获取测量点位置的情况下,在同时引入PDR方法与粒子区域动态调整策略后,该方法在室内办公室场景中的平均定位误差为3.24m,室外街道场景中的平均定位误差为6.57m,与手动设置精确测量点位置情况下的定位精度相近。最后,本文根据提出方法开发了一个应用于室外环境的安卓应用软件,验证了该方法的可行性。综上所述,本文提出的WiFi接入点定位方法较已有方法在精度和实用性方面有较大提升,将对基于WiFi接入点位置信息的研究和应用起到积极的作用。