本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)APs的Wi-Fi室內(nèi)定位方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本課題來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院的項(xiàng)目“智慧國(guó)博”移動(dòng)會(huì)展平臺(tái)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。當(dāng)前,阻礙Wi-Fi室內(nèi)定位技術(shù)的廣泛應(yīng)用的最大瓶頸問(wèn)題是精度不高。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文提出了動(dòng)態(tài)APs(Access Points)的Wi-Fi室內(nèi)定位方法。理論和實(shí)驗(yàn)表明,該算法能達(dá)到較好的定位性能。首先,介紹了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀和研究思路。介紹了室內(nèi)定位、基于Wi-Fi的三角形定位和基于Wi-Fi的指紋法定位的基本概念和相關(guān)內(nèi)容的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀。三角形法是一種計(jì)算量較小的經(jīng)典定位方法,但是誤差較大,而位置指紋法定位精度較高而計(jì)算量較大。研究表明,將兩者有效的結(jié)合起來(lái)會(huì)是種定位效果較理想的新算法。然后,建立了RSS(Received Signal Strength)模型。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的測(cè)試結(jié)果,修正了RSS的對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型,給出了路徑損耗系數(shù)n和噪聲方差范圍。其次,討論動(dòng)態(tài)APs的Wi-Fi室內(nèi)定位方法。在分析傳統(tǒng)位置指紋法與三角形定位法的基礎(chǔ)上,按照傳統(tǒng)的方法根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)場(chǎng)景建立了位置指紋庫(kù)并建立了改進(jìn)的位置指紋定位的理論模型。利用上述理論模型,本文討論了不同的匹配算法,噪聲強(qiáng)度和AP的數(shù)量(指紋矢量的維數(shù))對(duì)定位精度和計(jì)算量的影響,從而得到最優(yōu)的定位算法:首先以某個(gè)AP對(duì)某個(gè)參考點(diǎn)的RSS的值估計(jì)系統(tǒng)的噪聲強(qiáng)度,然后利用三角形法估計(jì)出初始位置,并得到需要匹配的最大參考點(diǎn)數(shù)目,再利用3NN匹配算法和最優(yōu)AP數(shù)量進(jìn)行精確定位。最后比較了不同RSS的噪聲強(qiáng)度情況下,改進(jìn)的位置指紋法與傳統(tǒng)位置指紋法的定位精度與定位時(shí)間。最后,現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試表明,在RSS的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差不高于7d B時(shí),4.45米定位誤差范圍內(nèi)累積概率達(dá)到75%可以滿足項(xiàng)目的要求�？傊�,本論文建立了RSS模型,按照傳統(tǒng)指紋定位的方法根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)場(chǎng)景建立了位置指紋庫(kù)和位置指紋定位的理論模型。提出了動(dòng)態(tài)APs的Wi-Fi室內(nèi)定位方法。工程測(cè)試表明,在RSS的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差不高于7d B時(shí),該算法可明顯提高定位精度�？梢灶A(yù)見(jiàn),隨著相關(guān)硬件條件的改進(jìn),定位精度還會(huì)提高。
【關(guān)鍵詞】：Wi-Fi室內(nèi)定位 RSS 位置指紋法 三角形法 動(dòng)態(tài)APs
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究意義9-10
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3.1 室內(nèi)定位研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3.2 基于Wi-Fi的指紋定位法12-13
• 1.3.3 基于Wi-Fi的三角形定位法13-14
• 1.4 技術(shù)難點(diǎn)14
• 1.5 本文的主要研究?jī)?nèi)容以及章節(jié)安排14-16
• 2 RSS的對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型16-26
• 2.1 典型的室內(nèi)傳播模型16-19
• 2.1.1 自由空間傳播模型16-17
• 2.1.2 對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型17-18
• 2.1.3 衰減因子模型18
• 2.1.4 Radar模型18
• 2.1.5 MK模型18-19
• 2.2 基于RSS的對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型的建立19-25
• 2.2.1 RSS信號(hào)的采集19-20
• 2.2.2 RSS測(cè)量值的統(tǒng)計(jì)特性20-23
• 2.2.3 對(duì)數(shù)距離路徑耗模型的建立23-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 3 動(dòng)態(tài)AP的Wi-Fi室內(nèi)定位算法26-44
• 3.1 基于Wi-Fi的位置指紋法26-29
• 3.1.1 定位過(guò)程與原理26-27
• 3.1.2 Wi-Fi的位置指紋算法27-29
• 3.2 三角形定位算法29-31
• 3.3 改進(jìn)的位置指紋法定位流程31-32
• 3.4 指紋庫(kù)的建立32-34
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境32-34
• 3.4.2 RSS的在指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)格式34
• 3.5 改進(jìn)的定位算法仿真34-43
• 3.5.1 三角形法定位仿真34-36
• 3.5.2 位置指紋法法仿真36-41
• 3.5.3 改進(jìn)的算法與傳統(tǒng)算法對(duì)比分析41-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 4 改進(jìn)的算法的驗(yàn)證44-49
• 4.1 測(cè)試環(huán)境44-45
• 4.2 定位算法的實(shí)現(xiàn)45-46
• 4.2.1 離線采集階段45-46
• 4.2.2 在線定位階段46
• 4.3 定位結(jié)果及分析46-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 5 總結(jié)與展望49-51
• 5.1 總結(jié)49
• 5.2 未來(lái)的工作49-51
• 致謝51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 附錄56
• A.作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文與專利目錄56
• B.作者在攻讀學(xué)位期間參與的項(xiàng)目56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：270644