本文關(guān)鍵詞：基于濾噪位置指紋的低功耗藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 低功耗藍(lán)牙 位置指紋 小波去噪 k-近鄰算法

【摘要】：在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的今天,隨著移動終端設(shè)備的廣泛普及,人們對于位置服務(wù)的需求也越來越強烈。而無論是室內(nèi)還是室外,要想提供優(yōu)質(zhì)的位置服務(wù),關(guān)鍵在于準(zhǔn)確獲取用戶的位置信息,所以如何快速準(zhǔn)確地獲得位置信息并且提供低成本的位置服務(wù)成為了定位技術(shù)發(fā)展的方向。特別是近年來,人們對于室內(nèi)位置服務(wù)的需求逐漸大于室外位置服務(wù),車站,商場等公共場所也希望通過準(zhǔn)確的室內(nèi)定位來實現(xiàn)基于室內(nèi)定位的服務(wù)。但是目前的室內(nèi)定位技術(shù)存在著定位準(zhǔn)確度不足,部署成本較高等缺點,還難以滿足大規(guī)模的應(yīng)用。指紋定位技術(shù)和低功耗藍(lán)牙技術(shù)的出現(xiàn),由于其部署簡便,成本較低,準(zhǔn)確度提高,因而成為了室內(nèi)定位的研究熱點。室內(nèi)定位指的是在室內(nèi)環(huán)境中實現(xiàn)位置定位,采用基站定位,無線通訊等多種技術(shù)對室內(nèi)空間的人員進(jìn)行位置確定。本文針對GPS定位技術(shù)在室內(nèi)無法獲取準(zhǔn)確位置信息的問題,提出了一種借助于低功耗藍(lán)牙這一技術(shù)平臺,應(yīng)用指紋技術(shù)的室內(nèi)定位方案,并且針對于現(xiàn)階段的指紋定位技術(shù)中存在的不足,在定位的離線訓(xùn)練階段和在線定位階段進(jìn)行了一些優(yōu)化方案。本文在低功耗藍(lán)牙的基礎(chǔ)上在位置指紋定位中引入了濾波技術(shù)和k-近鄰算法,主要內(nèi)容包括:(1)比較和分析了傳統(tǒng)藍(lán)牙與低功耗藍(lán)牙的技術(shù)特點,針對位置指紋定位中常用的算法進(jìn)行了研究,對定位過程中離線階段與定位階段的關(guān)鍵步驟進(jìn)行了分析。(2)由于本課題是在低功耗藍(lán)牙的平臺上,獲取藍(lán)牙設(shè)備的信號強度參數(shù)來建立信號樣本數(shù)據(jù)庫,因此首先分析藍(lán)牙4.0的信號在室內(nèi)的分布特征,以及影響藍(lán)牙RSSI室內(nèi)分布的因素,建立定位平均誤差模型有效的反映定位誤差因素對于室內(nèi)定位精度的影響,同時根據(jù)實驗結(jié)果分析為之后的改進(jìn)方案選取合適的實驗環(huán)境。(3)通過分析定位誤差因素對于定位精度的影響,本文提出了在傳統(tǒng)的位置指紋定位過程中加入小波變換,卡爾曼濾波等方法對于信號中的噪聲進(jìn)行濾噪處理,削弱或消除由于人員活動而引起的噪聲信號給定位帶來的干擾。通過實驗,可以明顯看出在加入了濾波算法之后,信號中的噪聲得到了削弱和濾除。利用卡爾曼濾波算法,定位預(yù)測點與實際位置偏離誤差最大為1.1m。而引入了小波去噪技術(shù),系統(tǒng)對于靜態(tài)目標(biāo)的定位精度相較與卡爾曼濾波算法明顯提高,偏離誤差最大為0.7m。(4)分析傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)k-近鄰算法存在的缺陷,針對其在待定位空間較大時遍歷時間開銷較大,實時性較差的特點,本文提出了應(yīng)用改進(jìn)后的限定區(qū)域k-近鄰改進(jìn)算法的設(shè)計思想,按照接近度將定位空間進(jìn)行劃分,限定搜索區(qū)域。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 低功耗藍(lán)牙 位置指紋 小波去噪 k-近鄰算法
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TN925
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景11-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 論文的主要工作16
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)16-19
• 第二章 相關(guān)技術(shù)理論研究19-35
• 2.1 藍(lán)牙技術(shù)概述19-26
• 2.1.1 藍(lán)牙技術(shù)特點19-20
• 2.1.2 藍(lán)牙技術(shù)的應(yīng)用20
• 2.1.3 藍(lán)牙協(xié)議體系結(jié)構(gòu)20-22
• 2.1.4 藍(lán)牙連接方式22-23
• 2.1.5 基于傳統(tǒng)藍(lán)牙的室內(nèi)定位技術(shù)23
• 2.1.6 低功耗藍(lán)牙技術(shù)23-24
• 2.1.7 低功耗藍(lán)牙的框架結(jié)構(gòu)24-25
• 2.1.8 低功耗藍(lán)牙工作模式25-26
• 2.2 傳統(tǒng)的無線室內(nèi)定位方法26-30
• 2.2.1 AOA定位法26-27
• 2.2.2 TOA定位法27-28
• 2.2.3 TDOA定位方法28-30
• 2.3 位置指紋室內(nèi)定位方法30-35
• 2.3.1 位置指紋室內(nèi)定位技術(shù)30-31
• 2.3.2 k-近鄰算法31-35
• 第三章 位置指紋的定位誤差分析35-47
• 3.1 實驗平臺35-39
• 3.1.1 藍(lán)牙AP35-36
• 3.1.2 終端設(shè)備36-38
• 3.1.3 實驗環(huán)境38-39
• 3.2 定位平均誤差模型39-40
• 3.3 位置指紋定位誤差分析40-45
• 3.3.1 接入AP點個數(shù)對定位平均誤差的影響40-41
• 3.3.2 AP設(shè)備的擺放位置對定位平均誤差的影響41-42
• 3.3.3 采樣點間距對定位平均誤差的影響42-43
• 3.3.4 最接近點個數(shù)（k值）對定位平均誤差的影響43-44
• 3.3.5 人員活動對定位平均誤差的影響44
• 3.3.6 距離對于藍(lán)牙RSSI分布的影響44-45
• 3.4 實驗結(jié)果分析45-47
• 第四章 指紋信號濾波處理47-63
• 4.1 指紋信號濾波算法47-53
• 4.1.1 卡爾曼濾波原理47-49
• 4.1.2 小波去噪原理49-50
• 4.1.3 小波去噪過程50-52
• 4.1.4 小波去噪評價標(biāo)準(zhǔn)52-53
• 4.2 基于濾波處理的位置指紋定位算法53-61
• 4.2.1 標(biāo)準(zhǔn)k-近鄰算法的實現(xiàn)54-55
• 4.2.2 卡爾曼濾波算法實現(xiàn)55-58
• 4.2.3 小波去噪算法實現(xiàn)58-61
• 4.3 實驗分析61-63
• 第五章 限定區(qū)域k-近鄰改進(jìn)算法設(shè)計思想63-69
• 5.1 限定區(qū)域k-近鄰改進(jìn)算法設(shè)計63-69
• 5.1.1 離線階段64-66
• 5.1.2 在線階段66-69
• 第六章 總結(jié)和展望69-71
• 6.1 論文總結(jié)69
• 6.2 工作展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-77
• 致謝77-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文79

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本文編號：540630