近年來,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的激增,基于位置的服務(wù)(Location Based Services,LBS)在人們的工作生活中的應(yīng)用也越來越廣泛�；跓o線局域網(wǎng)(wireless LAN,WLAN)的定位技術(shù)以其硬件成本低、組網(wǎng)靈活、易于推廣等優(yōu)勢(shì)受到眾多研究者的關(guān)注,相關(guān)領(lǐng)域的研究成果相繼被提出。其中,基于接收信號(hào)強(qiáng)度符(Received Signal Strength Indicator,RSSI)的指紋定位技術(shù)目前最為流行�；谥讣y的定位技術(shù)依賴于指紋的獨(dú)特性,以更好地匹配唯一的位置坐標(biāo)。僅采用單一的RSSI信道特征作為位置指紋可能丟失大量的多徑信息,限制定位精度的提高。因此,本文提出一種基于多特征融合的定位技術(shù)。通過相關(guān)的文獻(xiàn)查閱以及仿真實(shí)驗(yàn),完成了如下研究工作:(1)構(gòu)建基于多特征融合的核機(jī)器模型�；谡ê丝臻g變換理論以及借鑒圖像處理中多特征融合方法,對(duì)正定核線性組合模型進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建基于多特征融合的核機(jī)器模型,實(shí)現(xiàn)多種特征在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中自適應(yīng)地融合。RSSI易受到環(huán)境的干擾波動(dòng)性較大,定位精度不穩(wěn)定�；诘竭_(dá)時(shí)間(Time Of Arrival,TOA)...

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于鄰近關(guān)系室內(nèi)定位研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于幾何關(guān)系室內(nèi)定位研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于場(chǎng)景分析室內(nèi)定位研究現(xiàn)狀
    1.3 現(xiàn)有室內(nèi)定位技術(shù)所存在的問題
    1.4 論文的主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
2 基于WLAN的指紋室內(nèi)定位技術(shù)
    2.1 WLAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
    2.2 WLAN指紋室內(nèi)定位
    2.3 典型的指紋定位技術(shù)
        2.3.1 加權(quán)K近鄰法
        2.3.2 極大似然概率法
        2.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
    2.4 基于RSSI、TOA的定位算法
        2.4.1 基于距離的定位算法
        2.4.2 基于指紋的定位算法
        2.4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RSSI-TOA融合定位算法
    2.5 本章小結(jié)
3 基于多特征融合的核機(jī)器模型
    3.1 基于正定核的回歸學(xué)習(xí)機(jī)器
        3.1.1 正定核構(gòu)造再生希爾伯特核空間
        3.1.2 表示定理
        3.1.3 常用核函數(shù)
    3.2 基于多特征融合的核機(jī)器模型
        3.2.1 基于RSSI的核機(jī)器模型
        3.2.2 基于RSSI-TOA融合的核機(jī)器模型
    3.3 嶺回歸優(yōu)化算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    3.5 本章小結(jié)
4 基于多特征融合的核機(jī)器模型的優(yōu)化算法
    4.1 基本優(yōu)化模型
    4.2 正則化理論
        4.2.1 L1范數(shù)正則化理論
        4.2.2 L2范數(shù)正則化理論
        4.2.3 Group LASSO正則化理論
    4.3 基于Group LASSO正則化樣本選擇算法
        4.3.1 高效迭代優(yōu)化算法
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    4.4 基于L1范數(shù)正則化特征選擇算法
    4.5 超參數(shù)優(yōu)化算法
    4.6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.6.1 實(shí)際場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)
        4.6.2 模擬數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
    4.7 本章小結(jié)
5 總結(jié)
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3825946