移动互联网实战--wifi定位和架构

gbvc

　　
　　前言:
    　　非常幸运, 接触过一个与定位服务有些关联的项目. 虽不清楚定位服务内部的实现机制, 但对定位的几种方式也有较清晰的了解.
    　　定位不在局限于GPS, 基站这种需要硬件支持的, 基于wifi的方式更流行, 而且定位精度很高.
    　　但问题来了, wifi并非公共基础设施, 为何定位服务能基于wifi提供定位服务呢? 本文来简单的谈一谈其背后的故事和技术.
　　原理:
    　　定位的本质很简单: 寻找固定的参考物.  这是我个人所理解和认识的.
    　　当设备没GPS组件/关闭GPS功能, 往往会采用电信移动运营商的基站来定位, 如下图所示:
    　　
    　　基站的覆盖范围, 标识了用户潜在可能的位置.  基站越多, 其相交面积大大缩小了潜在位置可能性. 然而一方面单个基站的覆盖范围较大, 另一方面信号强度很难去标识有效的距离. 因此某种程度上, 定位精度与基站覆盖范围正相关. 当然基站密度和距离算法也决定定位精度, 在城市里, 精度还是很高的.
    　　从基站定位中, 我们可以发现一个规律: 参照物越密集, 且参照物的覆盖范围越小, 那么定位越准确.
    　　是否存在类似的参考物呢? 其实它就在我们身边, 那就是无线AP(wifi).
    　　它具有何种特点呢? 我们一一来枚举下:
    　　1). 无线AP位置相对固定
    　　2). 无线AP其有一个全球唯一的MAC地址
    　　3). 其信号覆盖范围半径小, 远远小于基站
    　　4). 无线AP的普及率高
    　　如果定位服务器拥有这些wifi和其位置信息, 那么上述的特点决定基于WIFI的定位更精确.
    　　这些wifi和位置信息是如何被定位服务商采集和利用的呢?
    　　一般有两种方式:
    　　1). 主动采集
    　　定位服务商, 利用街景车主动去采集街道上wifi列表和其定位的位置信息.
    　　2). 用户提交
    　　借助各类终端, 先由GPS进行精确定位, 然后收集到的附近Wifi列表, "偷偷"提交GPS的位置信息和WIFI列表. 并让之相关联. 用户越多, 数据越多, 最后简单通过提交的wifi即可确定其位置信息了.
　　架构:
    　　对于基于wifi的定位服务器, 让我们来猜测下其背后的架构.
    　　整理的架构大致可以分为两部分: 在线查询服务和离线数据处理服务.
    　　1). 在线查询服务
    　　其提供实时, 高可靠/高性能的定位查询服务.
    　　该服务可由以下几个子服务构成:
    　　· wifi存储服务
        　　其保存了wifi的 MAC/SSID 到 经纬度的映射关系, 由于MAC地址的全球唯一性. 这边可以借助key/value服务来实现, 比如HBase也是一个很适合的选择.
    　　· 基础地图服务
        　　提供了基于经纬度, 检索区县/街道, 附近商家的服务. 往往采用R-tree, M-tree等等高端的地理空间索引存储结构.
    　　· 位置计算服务
        　　依据多个参考点及相对距离, 计算一个精确经纬度位置的服务.
    　　其基础架构图可如下所示:
    　　
    　　注: 位置计算服务可以和服务的逻辑接入层合并.
    　　2). 离线数据处理服务
    　　该服务收集用户提交上的数据, 进行清洗(去除噪音)后, 导入wifi存储服务中.
    　　我不太清楚定位服务提供商, 采用的是增量更新的方式, 还是全量替换的方式. 两者都是可接受的.
　　总结:
    　　wifi定位也是种创新的定位方式, 可以说:"取之于民, 用之于民". 其背后的架构和实现, 相比之下也很简单. 最重要的估计还是基础地图服务了.  但无论如何, 其也算是一个大数据处理的案例. 大数据时代即将来临.
　　写在最后：
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