本文關(guān)鍵詞：基于移動(dòng)終端的WiFi指紋定位技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 指紋法 非視距 多樓層定位 傳感器

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和基于位置服務(wù)(LBS)需求的日益增加,室內(nèi)定位技術(shù)隨之快速發(fā)展。近年來(lái),WiFi接入點(diǎn)(AP)廣泛裝備于大型商場(chǎng)、醫(yī)院等公共場(chǎng)所,使得WiFi室內(nèi)定位技術(shù)成為室內(nèi)定位領(lǐng)域的重要組成部分。其中基于移動(dòng)終端(如手機(jī),PDA)的WiFi指紋定位技術(shù)具有高精度、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)便,和低成本的特點(diǎn),并且在商用、社交,醫(yī)療等方面具有重要作用和良好的發(fā)展前景。本文圍繞著移動(dòng)終端的WiFi指紋定位技術(shù),對(duì)算法的定位精度、復(fù)雜度,以及穩(wěn)定性等方面進(jìn)行深入研究。具體地,論文主要完成以下工作。首先,本文分析了現(xiàn)有WiFi指紋定位方法的原理,以及影響其定位精度的主要原因。研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的指紋定位方法大多只是利用指紋與位置的匹配關(guān)系,并沒(méi)有利用室內(nèi)信號(hào)的非視距(Non Line of Sight,NLOS)傳播信息。因此,本文提出了基于NLOS環(huán)境的定位方法,通過(guò)建立的信號(hào)衰減距離模型,并結(jié)合指紋法計(jì)算終端位置。該算法將信號(hào)的NLOS衰減信息作為位置計(jì)算的先驗(yàn)知識(shí),減少了RSSI的NLOS衰減對(duì)定位的影響。仿真結(jié)果表明,所提方法相比較于傳統(tǒng)指紋定位法,精度提高了約25%。進(jìn)一步,本文分析了針對(duì)于多樓層環(huán)境指紋定位方法存在的主要問(wèn)題,即計(jì)算復(fù)雜度高以及樓層定位的準(zhǔn)確性低。針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題,首先提出應(yīng)用現(xiàn)有的仿射傳播聚類(lèi)算法對(duì)指紋聚類(lèi)以減少匹配算法的計(jì)算復(fù)雜度,然后根據(jù)信號(hào)在樓層間的衰減特性,提出基于RSSI閾值的樓層判別算法以提高樓層判別的準(zhǔn)確率。仿真結(jié)果表明,所提多樓層WiFi定位方法能夠有效減少匹配算法計(jì)算復(fù)雜度,并提高樓層判別的準(zhǔn)確率。最后,考慮信號(hào)干擾對(duì)定位精度以及魯棒性的影響,提出慣性傳感器輔助的WiFi定位方法。通過(guò)終端中慣性傳感器信號(hào)分析用戶(hù)的行走狀態(tài),從而利用其行走狀態(tài)優(yōu)化WiFi指紋定位的精度和穩(wěn)定性。并將此方法在Android平臺(tái)上實(shí)現(xiàn),通過(guò)Android手機(jī)完成相應(yīng)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比較于傳統(tǒng)的指紋定位方法,所提算法提高了系統(tǒng)的魯棒性,定位精度的可以達(dá)到3m左右。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 指紋法 非視距 多樓層定位 傳感器
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)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】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 選題背景與研究意義9-10
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)10-12
• 1.2.1 離線階段相關(guān)技術(shù)10-11
• 1.2.2 定位階段相關(guān)技術(shù)11-12
• 1.3 論文主要貢獻(xiàn)12
• 1.4 論文內(nèi)容安排12-13
• 1.5 本章小結(jié)13-15
• 第2章 WiFi室內(nèi)定位技術(shù)的理論基礎(chǔ)15-25
• 2.1 參數(shù)化的定位技術(shù)16-19
• 2.2 基于RSSI的指紋定位技術(shù)19-23
• 2.3 指紋定位算法的計(jì)算復(fù)雜度23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于NLOS環(huán)境的WiFi指紋室內(nèi)定位方法25-39
• 3.1 基于信號(hào)NLOS衰減的定位模型25-29
• 3.1.1 定位區(qū)域劃分25-27
• 3.1.2 指紋搜索區(qū)域27-28
• 3.1.3 信號(hào)衰減距離模型的建立28-29
• 3.1.4 位置估計(jì)的概率密度函數(shù)29
• 3.2 模型參數(shù)估計(jì)29-33
• 3.3 基于信號(hào)NLOS衰減的位置估計(jì)33
• 3.4 仿真結(jié)果與分析33-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于聚類(lèi)的WiFi指紋多樓層定位方法39-53
• 4.1 多樓層定位40-41
• 4.2 仿射傳播聚類(lèi)41-43
• 4.3 基于RSSI閾值的樓層判別方法43-44
• 4.4 仿真結(jié)果與分析44-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第5章 指紋與傳感器的聯(lián)合定位方法53-69
• 5.1 系統(tǒng)原理概述53-54
• 5.2 系統(tǒng)各模塊原理54-60
• 5.2.1 根據(jù)加速度信號(hào)判斷走步狀態(tài)54-57
• 5.2.2 方向計(jì)算與輔助定位57-60
• 5.3 定位系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)60-65
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析65-68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 結(jié)論69-71
• 1 全文總結(jié)69
• 2 未來(lái)工作展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75-77
• 致謝77

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