面向室内定位的雾网络实现系统和方法与流程

本发明属于通信技术领域，涉及雾网络，具体是一种面向室内定实现系统和方法，可用于室内定位中降低定位时延和系统计算成本。

背景技术：

近年来，随着无线网络、移动通信和计算机技术的快速发展，基于位置的服务及与此相关的应用受到了广泛关注，其中如何获取事物精确的位置信息并进行位置感知计算是重中之重，这也是定位技术的核心。基于wifi的室内定位方法，通过测量信号传输到接收端时的信号强度值进行定位，因其无需添加额外的硬件支持而成为室内无线定位领域的主流方法之一。

然而传统的基于wifi的室内定位方法，作为网络边缘应用，定位数据的上传、融合、计算与回传均需要与远程的云计算中心保持连接，网络边缘到云计算中心的网络距离将导致1000毫秒左右的网络时延。同时，基于wifi的室内定位方法，定位数据源分布在网络边缘的多个位置并且需要实时响应，云计算中心的集中式处理并不能满足其要求。随着移动应用的产生，基于云的计算系统的通信时延问题将更加突出。除此之外，目前大多数应用研究工作致力于解决应用的能耗、性能和响应时间等问题，缺乏对通信开销和用户经济成本的考虑。云计算中心按需付费的计费模式，增加了室内定位的应用成本。

针对云计算下面向室内定位存在的问题，以下两种技术恰好可以在不同层面对上述问题进行改善。一种是由思科提出的雾计算。雾计算被认为是将云计算的服务从网络的核心延伸到了网络的边缘，地理上呈现分布式构建，支持移动性，同时支持在线分析与云计算交互协调工作模式。它是一个高度虚拟化的平台，在终端设备和传统云服务器之间提供计算、存储和网络服务。另一种是由美国斯坦福大学cleanslate项目组在2008年提出的一种全新的网络架构---软件定义网络(softwaredefinednetwork，sdn)，凭借其控制面与数据面分离、集中化的网络控制和开放的可编程接口的特点，可以实现对全网资源的统一管理，合理地分配网络资源和计算资源，实现全网性能的优化。

上述关于雾计算和sdn技术的提出只是一种概念，并没有给出具体的方案和实现方法，更没有落实应用到具体实验场景中。同时，雾计算和sdn两个独立存在，并未有相关结合应用。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷，提出了一种时延更短，应用成本更低的面向室内定位的雾网络实现和方法。

本发明首先是一种面向室内定位的雾网络实现系统，其特征在于，包括有sdn控制器，定位显示屏，雾网络，定位接入网和定位终端，其中：

sdn控制器，用于与雾网络节点控制面相连接，确定最优雾网络节点的网络资源和计算资源分配，调度全雾网络资源；

定位显示屏，以网页界面的形式，绘制二维坐标系，用于呈现定位终端定位结果；

雾网络，是由边缘网络设备搭建，具有有限的计算和存储能力，用于与sdn控制器及定位路由器进行信息交互，定位坐标计算完成后将定位结果上传至定位显示屏；

定位接入网，具体包括无线路由器和有线路由器，有线路由器与无线路由器之间通过网线相连，实现信息的采集和上传；无线路由器接收定位终端发送的探测帧，探测帧中包含的有用信息有：信号强度rssi值和mac地址；定位接入网中的有线路由器和无线路由器与雾网络均通过有线网络相连，有线路由器向雾网络上传无线路由器采集的定位数据探测帧信息；

定位终端，在wifi开启但未连接、锁屏、位置服务关闭时，向外发送探测帧；定位终端处于定位接入网环境中，在不连接定位无线路由器的情况下向定位无线路由器发送探测帧；

sdn控制器与雾网络之间通过有线网络相连，利用虚拟交换机openvswitch进行信息交互，sdn控制器实时更新雾网络网络性能信息；雾网络与定位接入网之间通过有线网络相连，利用进程间通信进行信息交互；定位接入网中的无线路由器与定位终端不需直接相连，定位终端发送探测帧，无线路由器接收探测帧用于定位处理；定位显示屏与雾网络通过网线相连，获取雾网络计算的定位坐标并显示。

本发明还是一种面向室内定位的雾网络实现方法，其特征在于，具体包括有如下步骤：

step1：定位终端发送探测帧：定位终端在wifi开启但未连接、锁屏、位置服务关闭时，向外发送探测帧，定位接入网中的无线路由器接收定位终端发送的探测帧，通过有线路由器上传无线路由器采集的定位数据rssi值和mac地址信息至雾网络；

step2：定位数据参数上报：定位接入网中感知的各定位终端所需的定位数据值参数，通过雾网络上报至sdn控制器，sdn控制器依据定位数据值参数评估定位数据处理所需计算资源n；

step3：sdn控制器监控雾网络：sdn控制器对雾网络中所有的雾节点状态进行实时监控，得到雾节点当前状态信息：雾节点网络资源和雾节点计算资源c；

其中雾节点安装虚拟交换机openvswitch，支持openflow协议，与sdn控制通过南向接口相连，sdn控制器实时获取并统一调配雾网络中所有支持openflow协议的雾节点的计算资源、网络资源和存储资源；

step4：sdn控制器统一调配雾网络计算资源：sdn控制器根据获取的定位数据处理所需计算资源n和雾节点计算资源c，判断定位数据处理所需计算资源n是否小于等于雾节点能够提供的计算资源c，若是，sdn控制器分配邻近雾节点ii用于定位数据处理；否则sdn控制器选择最优化雾节点，定位数据处理采用多雾节点分布式协作方式进行定位数据处理，选定能够提供计算资源服务的雾节点用于定位数据处理；

step5：sdn控制器统一调配雾网络的网络资源：sdn控制器依据带宽计算数据上传最短路径，匹配openflow流表，将定位数据信息分发至step4选定的相应雾节点，选定定位数据的传输路径；

step6：雾网络节点定位计算：step4选定的相应雾网络节点收到通过step5中选定位数据路径上传到的定位信息后，根据基于wifi的室内定位方法计算定位坐标；

其中基于wifi的室内定位方法具体包括有原始定位数据融合，仅保留定位终端mac地址及相应rssi值；对提取后的数据采取高斯均值处理；处理后的数据依据测距mk模型，求取各定位终端mac地址与各无线路由器相应理论距离d；得到d后，利用极大似然估计+质心算法精确求取定位坐标；

step7：定位显示：定位坐标计算结果上传至定位显示屏显示，完成室内定位。

本发明用于解决现有基于wifi室内定位云计算中心存在的网络时延和应用成本问题。

与现有技术相比，本发明的有益之处在于：

(1)本发明由于面向室内定位场景需求，采用雾网络节点作为室内定位数据处理单元，雾网络节点地理处于网络边缘，呈分布式特点，支持移动性处理和无线接入，有效降低云计算中心带来的网络时延和应用成本。

(2)本发明中由于雾网络节点控制采用sdn控制器，sdn控制器实时监测雾网络节点网络资源，计算资源和存储资源。sdn控制器根据获取的定位数据处理所需计算资源n和雾节点计算资源c对比，分配多雾节点分布式协作进行定位数据处理，从而最优雾网络节点网络资源和计算资源利用，实现室内定位最小网络时延。

附图说明

图1为本发明实施案例的面向室内定位的雾网络实现系统的示意图；

图2为本发明基于wifi的室内定位方法实现的流程框图；

图3为本发明面向室内定位的雾网络的实现方法流程框图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例，对本发明作详细描述。

实施例1：

虽然雾网络与sdn技术概念已被提出，但并未给出具体的实现系统和方法，也未在实际场景中部署应用。同时，传统的基于wifi的室内定位方法，定位数据的上传、融合、计算与回传均需要与远程的云计算中心保持连接，将导致较大的网络时延。同时，基于wifi的室内定位方法，定位数据源分布在网络边缘的多个位置并需实时响应，云计算中心的集中式处理并不能满足其要求。除此之外，云计算中心按需付费的计费模式，增加了室内定位的应用成本。

针对上述现状，本发明通过设计与实验，提出一种面向室内定位的雾网络实现系统，参见图1，包括有sdn控制器，定位显示屏，雾网络，定位接入网和定位终端，其中：

sdn控制器，用于与雾网络节点控制面相连接，依据获取的雾网络节点的性能信息，确定最优雾网络节点的网络资源和计算资源分配，调度全雾网络资源。

利用sdn控制器的集中式控制功能，获取雾网络中各雾节点设备之间的链路情况，同时通过南向接口，获取雾节点的负载，cpu及存储信息。控制器同时作为雾网络节点的服务编排器，利用获取的雾节点信息，根据室内定位请求服务需求编排方案。服务编排主要完成如何工作：1、利用雾节点可用计算资源动态的部署应用和服务，通过应用定义决定雾节点服务部署位置；2、为管理可移植的分布式应用程序提供管理接口，分布式应用程序由独立且互通的雾节点组成，可在任何地点可扩展式的方式运行。

定位显示屏，以http网页界面的形式，绘制二维坐标系，用于呈现定位终端定位结果，可供室内监控人员提供直观的定位结果显示。

雾网络，是由边缘网络设备搭建，具有有限的计算和存储能力，用于与sdn控制器及定位路由器进行信息交互，定位坐标计算完成后将定位结果上传至定位显示屏。同时，雾网络作为云计算中心的边缘化，依靠性能有限的网络设备，可快速部署。雾网络将云计算的服务扩展到网络边缘，因此需要一个更轻量级的虚拟化技术，对资源有限的边缘设备进行虚拟化。虚拟机技术在通用的硬件之上安装操作系统，在操作系统之上进行硬件的虚拟化，虚拟出多个操作系统，在虚拟出的操作系统上进行应用的开发。容器技术是一个更轻量级的虚拟化技术，在主操作系统上利用containerengine虚拟出多个容器，多容器共享同一操作系统。

定位接入网，具体包括无线路由器和有线路由器，无线路由器接收定位终端发送的探测帧，探测帧中包含的有用信息包括：信号强度rssi值和mac地址；定位接入网中的有线路由器和无线路由器与雾网络均通过有线网络相连，有线路由器向雾网络上传无线路由器采集的定位数据探测帧信息。定位接入网依托现有的通信网络设备，无需添加新的设备，在保障正常网络通信的前提下，提供室内定位功能。

定位终端，在wifi开启但未连接、锁屏、位置服务关闭时，向外发送探测帧；定位终端处于定位接入网环境中，在不连接定位无线路由器的情况下向定位无线路由器发送探测帧。定位终端可以是手机，可以是平板，甚至是任何具有无线接入发射功能的设备。

sdn控制器与雾网络之间通过有线网络相连，利用虚拟交换机openvswitch进行信息交互，sdn控制器实时更新雾网络网络性能信息；雾网络与定位接入网之间通过有线网络相连，利用进程间通信进行信息交互；定位接入网中的有线路由器与无线路由器之间通过网线相连，实现定位信息的采集和上传；无线路由器与定位终端不需直接相连，定位终端发送探测帧，无线路由器接收探测帧用于定位处理。

同时雾网络的搭建可利用无线接入点的一系列网络设备，如交换机、路由器等，面向wifi的室内定位场景，定位数据上传至雾节点进行融合、计算，达到快速反应、降低定位时延的目的。

单个雾节点的计算能力有限，而传统雾网络节点主控模式，性能较低的主雾网络节点无法满足网络资源和计算资源同时快速反应分配的需求，利用软件定义网络获取网络全局视图并集中化编排多个雾网络节点服务，将分布式雾网络节点的网络资源和计算资源进行组合使用，来满足快速wifi定位服务请求，支持定位终端位置坐标低时延显示，从而减轻云计算中心的压力，保障通信服务的质量，增强网络的鲁棒性。sdn与雾网络的融合，有效的解决雾网络管理及定位数据快速响应问题。

实施例2：

面向室内定位的雾网络实现系统的构成同时实施例1，sdn控制器实时获取并统一调配雾网络全局信息，具体实现的功能模块包括有资源感知模块、路径选择模块和雾节点计算资源管理模块：

其中资源感知模块利用sdn控制器南向接口与雾节点中的openvswitch相连，满足openflow协议，获取雾网络节点中的网络资源、计算资源和存储资源信息。

路径选择模块，sdn控制器依据带宽资源计算最优路径，下发流表匹配路由转发规则。

雾节点计算资源管理模块，sdn控制器依据资源感知获取信息，管理雾网络节点网络资源、计算资源和存储资源。

本发明由于雾网络节点控制采用sdn控制器，sdn控制器实时监测雾网络节点网络资源，计算资源和存储资源。sdn控制器根据获取的定位数据处理所需计算资源n和雾节点计算资源c对比，分配多雾节点分布式协作进行定位数据处理，从而最优雾网络节点网络资源和计算资源利用，实现室内定位最小网络时延。

实施例3：

面向室内定位的雾网络实现系统的构成同实施例1-2，雾网络包括有定位数据采集模块、定位数据融合模块、定位数据计算模块和定位数据上传模块：

其中定位数据采集模块，是雾节点与底层定位接入网相连，用于完成接收定位数据探测帧的过程。

定位数据融合模块，是雾节点对采集的定位数据进行筛选，仅保留定位数据rssi值和mac地址的过程。

定位数据计算模块，用于完成定位数据rssi值高斯滤波均值处理、mk模型处理、极大似然估计和质心算法求解定位坐标等过程。

定位数据上传模块，雾网络节点计算完成后，依据进程间通信方法，上定位结果坐标上传至定位显示屏显示。

所有的定位数据在分布式雾网络节点中快速计算，有效利用雾网络的网络资源，计算资源和存储资源。雾网络节点地理上的近距离和分布式，降低了室内定位的网络时延。

实施例4：

本发明还是一种面向室内定位的雾网络实现方法，在面向室内定位的雾网络实现系统上实现，面向室内定位的雾网络实现系统的构成同实施例1-3，参见图3，具体包括有如下步骤：

step1：定位终端发送探测帧：定位终端在wifi开启但未连接、锁屏、位置服务关闭时，向外发送探测帧，无线路由器接收定位终端发送的探测帧，通过有线路由器上传采集的定位数据rssi值和mac地址信息至雾网络。

step2：定位数据参数上报：定位接入网中感知的各定位终端所需的定位数据值参数，通过雾网络上报至sdn控制器，sdn控制器依据定位数据值参数评估定位数据处理所需计算资源n。

step3：sdn控制器监控雾网络：sdn控制器对雾网络中所有的雾节点状态进行实时监控，得到雾节点当前状态信息：雾节点网络资源和雾节点计算资源c。

其中雾节点安装虚拟交换机openvswitch，支持openflow协议，与sdn控制通过南向接口相连，sdn控制器实时获取并统一调配雾网络中所有支持openflow协议的雾节点的计算资源、网络资源和存储资源。

step4：sdn控制器统一调配雾网络计算资源：sdn控制器根据获取的定位数据处理所需计算资源n和雾节点计算资源c，判断定位数据处理所需计算资源n是否小于等于雾节点能够提供的计算资源c，若是，sdn控制器分配邻近雾节点ii用于定位数据处理；否则sdn控制器选择最优化雾节点，定位数据处理采用多雾节点分布式协作方式进行定位数据处理，选定能够提供计算资源服务的雾节点用于定位数据处理。

step5：sdn控制器统一调配雾网络的网络资源：sdn控制器依据带宽计算数据上传最短路径，匹配openflow流表，将定位数据信息分发至step4选定的相应雾节点，选定定位数据的传输路径。

step6：雾网络节点定位计算：step4选定的相应雾网络节点收到通过step5中选定位数据路径上传到的定位信息后，根据基于wifi的室内定位方法计算定位坐标。

其中基于wifi的室内定位方法具体包括有原始定位数据融合，仅保留定位终端mac地址及相应rssi值；对提取后的数据采取高斯均值处理；处理后的数据依据测距mk模型，求取各定位终端mac地址与各无线路由器相应理论距离d；得到d后，利用极大似然估计+质心算法精确求取定位坐标。

step7：定位显示：定位坐标计算结果上传至定位显示屏显示，完成室内定位。

本发明由于面向室内定位场景需求，采用雾网络节点作为室内定位数据处理单元，雾网络节点地理处于网络边缘，呈分布式特点，支持移动性处理和无线接入，有效降低云计算中心带来的网络时延和应用成本。

实施例5：

面向室内定位的雾网络实现系统和方法同实施例1-4，step2中所述的依据定位数据值参数评估定位数据所需计算资源n，定位数据值参数具体指定位数据所占存储内存大小，上报sdn控制器。

sdn控制器首先检测定位数据所需计算能力，定位场景中定位数据的处理及复杂度具有相同的数量级，选取定位数据所占存储内存大小，简化sdn控制器数据评估时延，降低了定位时延，定位数据所占内存大小依据实测结果变化选定。

实施例6：

面向室内定位的雾网络实现系统和方法同实施例1-5，step4中所述的sdn控制器对雾网络节点优化，依据得出最优多雾节点分布式协作选择，式中i代表雾节点，n代表定位数据处理所需计算资源，c代表雾节点能够提供的计算资源。

本发明构建的雾节点优化公式，最大化局部雾节点计算时间，最小化全局雾节点计算时间，全局充分利用雾节点为定位服务提供低时延保障。

实施例7：

6、面向室内定位的雾网络实现系统和方法同实施例1-6，step5中所述的sdn控制器统一调配雾网络的网络资源，实现方法为：

5.1sdn控制器根据带宽资源计算数据上传最短路径；

5.2sdn控制器根据计算的最短路径得出openflow流表；

5.3雾网络节点匹配sdn控制器通过南向接口发送的openflow流表规则；

5.4雾网络节点转发定位数据至step4中选定的雾节点。

下面将通过系统和方法实现更加详细的例子，对本发明进一步说明。

实施例8：

面向室内定位的雾网络实现系统和方法同实施例1-7，参照图1，面向室内定位的雾网络系统，包括sdn控制器，定位显示屏，雾网络，定位接入网和定位终端，其中：

sdn控制器，用于与雾网络节点控制面相连接，确定最优路径选择最优雾网络节点的网络资源和计算资源分配，掌握全雾网络资源调度。sdn控制器采用floodlight控制器，克服雾网络中心节点管理能力问题。

定位显示屏，以网页界面的形式，绘制二维坐标系，用于呈现定位终端定位结果。定位显示在linux环境下利用apache服务器依据http协议，绘制二维9.85cm×6.05cm坐标系，定位节点坐标以定点绘点的方式在网页界面中显示。

雾网络，是由边缘网络设备搭建，具有有限的计算和存储能力，本实施例中采用树莓派3代b型(64位系统，4核处理单元，1.2ghz工作频率，1g运行内存，8g存储内存)作为雾节点，具有有限的计算、存储和网络资源。雾网络用于与sdn控制器及定位路由器进行信息交互，包括定位数据采集、定位数据融合、定位数据计算和定位数据上传，其中定位数据采集，是雾节点与底层定位接入网相连，用于完成接收定位数据探测帧的过程；定位数据融合，是雾节点对采集的定位数据进行筛选，仅保留定位数据rssi值和mac地址的过程；定位数据计算，用于完成定位数据rssi值高斯滤波均值处理、mk模型处理、极大似然估计和质心算法求解定位坐标等过程；定位结果上传，用于完成定位坐标计算完成后将定位结果上传至定位显示屏的过程。

定位接入网，具体包括无线路由器和有线路由器，无线路由器接收定位终端发送的探测针，探测帧中包含的有用信息包括：信号强度rssi值和mac地址；有线路由器与无线路由器和雾网络相连，向雾网络上传无线路由器采集的定位数据探测帧信息。

定位终端，在wifi开启但未连接、锁屏、位置服务关闭时，向外发送探测帧。定位终端采用huawei手机，支持无线接入功能，可发送探测帧。

sdn控制器与雾网络之间通过网络相连，利用虚拟交换机openvswitch进行信息交互，sdn控制器可以实时更新雾网络网络性能信息；雾网络与定位接入网之间通过网络相连，利用进程间通信进行信息交互；定位接入网中的有线路由器与无线路由器之间通过网线相连，实现定位信息上传；无线路由器与定位终端不需直接相连，定位终端发送探测帧，无线路由器接收探测帧用于定位处理。

面向室内定位的雾网络架构，包括至少一个雾网络节点，一个有线路由器，三个无线路由器，本实例以树莓派作为雾网络节点，简称雾节点；以tp-link品牌产品作为有线路由器和无线路由器；以手机作为定位终端。

室内定位选取9.85m×6.05m房间作为实验场景，定位无线路由器采用tp-link品牌，布置在房间四个拐角，高度均为1.4m。

参照图2，基于wifi的室内定位方法，包括如下步骤：

step6.1：定位数据采集：定位数据rssi测量值采集，原始数据需经过筛选，仅保留定位终端mac地址和对应的rssi值；

其中原始数据主要指定位终端发射的探测帧，探测帧具体包括定位终端mac地址，信道channel，信道频率frequency，信号强度值rssi值，比特速率bitrates，认证机制psk以及ieunknown；

定位数据筛选采用linux正则grep，awk及重定向规则，仅保留定位终端信号强度rssi和mac地址。

step6.2：高斯均值处理：定位数据rssi初始值进行高斯均值处理；

对于一个固定的无线路由器，其获取的定位终端rssi值并不是稳定的，在一段时间内接收到的rssi是随机波动的，为摒弃小概率rssi值，而采用高斯均值数据处理模型；

step6.3：定位距离计算：采用测距模型mk模型，求得各定位终端mac地址与各无线路由器相应理论距离d；

得到经高斯均值处理的rssi值后，下一步需要根据测距模型将无线路由器与定位终端rssi值转换为对应的距离d，本实例采用mk模型：

其中pr表示接收到的信号强度，d0为参考距离，通常取1m，n为路径损耗系数，ns，nf在这里分别表示墙体和地板的损耗系数，需根据实际环境确定；lf,ls分别为墙体和地板造成的衰减，根据实际环境可以添加其他障碍物带来的干扰；

step6.4：初步计算定位坐标：根据求出相应距离d，利用极大似然估计法进行初步定位坐标求解；

极大似然估计，是一个概率论统计学方法，在满足最大概率的条件下，初步求取定位坐标。其中各定位无线路由器位置坐标在定位前，本实例划分二维坐标

step6.5：精确计算定位坐标：根据求出的初步定位坐标，利用质心算法精确定位坐标。

参照图3，面向室内定位的雾网络实现方法，包括如下步骤：

step1：定位终端发送探测帧：定位终端，在wifi开启但未连接、锁屏、位置服务关闭时，向外发送探测帧。无线路由器接收定位终端发送的探测帧，有线路由器上传采集的定位数据rssi值和mac地址信息至雾网络；

step2：定位数据参数上报：定位接入网中感知的各定位终端所需的定位数据值参数，通过雾网络上报至sdn控制器，sdn控制器依据定位数据值参数评估定位数据处理所需计算资源n；

其中定位数据值参数具体指定位数据所占内存大小；

step3：sdn控制器监控雾网络：sdn控制器对雾网络中所有的雾节点状态进行实时监控，得到雾网络节点当前状态信息：雾节点网络资源和雾节点计算资源c；

其中雾节点采用树莓派，树莓派中安装虚拟交换机openvswitch，支持openflow协议，与sdn控制通过南向接口相连。sdn控制器可以实时获取并统一调配雾网络中所有支持openflow协议雾节点的计算资源，网络资源，存储资源；

step4：sdn控制器统一调配雾网络计算资源：sdn控制器根据获取的定位数据处理所需计算能力n和雾节点计算能力c，判断定位数据处理所需计算能力n是否小于等于雾节点能够提供的计算能力c，若是，sdn控制器分配邻近雾节点ii用于定位数据处理；否则sdn控制器根据最优化雾节点选择，定位数据处理采用多雾节点分布式协作方式进行定位数据处理；

其中，根据定位数据处理所需能力n和雾节点计算能力c大小，进行判决，面向室内定位场景，依据实现时延最小原则，可以最优化雾节点资源利用；

同时，由于雾节点状态信息均在实时更新，因此sdn控制器在进行最优计算雾节点选择及最短路径计算选择时，始终以sdn控制器中最新上传或更新的雾节点状态信息为准，即在本实例中，雾网络中雾节点当前状态信息，依据最小最大化原则，对最优雾节点进行确定。定位计算结束后，需释放计算资源，及时更新sdn控制器中雾节点状态信息；

step5：sdn控制器统一调配雾网络的网络资源：sdn控制器依据带宽计算数据上传最短路径，匹配openflow流表，将定位数据信息分发至step4选定的相应雾节点；

其中openflow流表作用于openflow交换机，指示交换机如何进行交换机流量转发，是交换机进行转发策略控制的核心数据结构。在本实例中，雾节点树莓派即可作为openflow交换机，雾节点依据流表规则，匹配流表行为，对定位数据流进行转发。数据通信过程中，实时向sdn控制器更新雾节点网络通信能力；

step6：雾网络节点定位计算：step4选定的雾网络节点根据基于wifi的室内定位方法计算定位坐标；

其中基于wifi的室内定位方法具体包括原始定位数据筛选，仅保留定位终端mac地址及相应rssi值，对提取后的数据采取高斯均值处理，处理后的数据依据测距mk模型，求取各定位终端mac地址与各无线路由器相应理论距离d，得到d后，利用极大似然估计+质心算法精确求取定位坐标；

step7：定位显示：定位坐标计算结果上传至定位显示屏显示，完成室内定位全过程。

定位坐标显示采用http网页界面形式，界面绘制二维坐标系，同比例缩放定位终端所处定位环境坐标，实现实时定位坐标显示，雾节点的加入，将时延降低到300ms以内，有效降低定位时延，定位误差保持在3m内。同时，雾节点费用保证在千元内，并可长期使用，降低了室内定位的部署和使用成本。

简而言之，本发明公开的一种面向室内定位的雾网络实现系统和方法。解决了现有室内定位利用云计算中心处理定位数据方法中存在的网络时延和应用成本问题。实施系统包括：sdn控制器，定位显示屏，雾网络，定位接入网和定位终端；实施方法包括：定位终端上传定位数据信息至雾网络；定位数据参数上报至sdn控制器；sdn控制器监控雾网络中所有雾节点状态，根据获取的定位数据处理所需计算能力和雾网络节点计算能力，分配多雾节点分布式协作进行定位数据处理，同时依据带宽计算数据上传最短路径；雾网络节点将定位坐标并上传至定位显示屏显示，完成室内定位。本发明将雾网络节点作为室内定位数据的处理单元，sdn控制器统一管理雾网络节点的网络、计算和存储资源，有效降低了室内定位的网络时延和应用成本，用于通信技术领域。