【摘要】：室內定位是基于位置的服務(LBS)的前提,是近年來的研究熱點,得到學術界和工業(yè)界的廣泛關注。隨著智能手機的普及,當前已發(fā)展出多種基于WiFi和移動智能終端的室內定位技術。與前期定位技術相比,基于智能手機和WiFi進行室內定位具有明顯優(yōu)勢,但是仍然存在人工采集位置指紋信息成本相對比較高的問題。本文首先通過對室內定位規(guī)�；瘧玫年P鍵因素、基于智能手機和WiFi的室內定位基本方法和工作分類進行總結和對比,得出了當前工作的不足和未來可能的發(fā)展方向。然后,基于WiFi信號接收信號強度的指數(shù)衰變模型和信號在室內的正態(tài)分布特征,提出了一種基于位置指紋精細化的定位方法。該方法采用分治的思想,對初期采集的粗粒度的信號指紋樣本進行精細化,進而得到細粒度的樣本,從而能夠使用簡單的位置匹配算法就可以達到比較理想的定位精度,大大減少了樣本采集的成本。最后,本文基于QT實現(xiàn)了一個室內定位仿真平臺,用來對樣本數(shù)據(jù)可視化的處理分析、精細化樣本庫、執(zhí)行匹配算法,以確定一個定位精度好的樣本庫和位置匹配算法。本文使用所設計的室內定位仿真平臺和真實采集的位置指紋信息,對提出的位置指紋精細化的方法進行驗證。實驗表明位置指紋庫的精度越高,定位平均錯誤距離越低,當使用精細化到0.25米的位置指紋樣本庫和K-近鄰匹配算法(K=4)的時候,定位平均誤差距離為1.82785米,小于其它未精細化過的樣本數(shù)據(jù)進行定位的平均誤差距離,表明基于位置指紋精細化的方法可以在大大減小樣本采集成本的情況下達到更好的定位效果。
【圖文】：

如何去除干擾的 RSS 信息，使得計算距離更加準確，因為同一個置可能會有幾個 RSS 信息；如何在避免或者減少提前部署工作的前提下將相對位置轉換成絕類方法中典型的算法就是文獻[8]提出的 EZ 算法，如圖 3-1（場景 1動設備（M1 和 M2）可以測量分別得到其到兩個熱點（AP1 和 Ad11，d12，，d21，d22），但是這時候無法確定 M1 和 M2 的位置，多可能的位置分布，如圖 2-1（場景 2）中測量到的距離值和圖 1致，但是位置不同。而隨著移動設備和熱點的增多如圖 3-1 中（場置分布的可能性就越小，當移動設備和熱點的數(shù)量達到一定量之后個唯一的位置分布情況。然后再通過少量移動設備接收到的 GPS息就可以確定所有移動設備的絕對位置。方法的核心思想就是窮舉所有可能的位置分布情況，然后排除不可后得到一個位置分布情況，好處就是不需要人工參與信號采集就可室內定位效果。

具體的實現(xiàn)方法會有很多種，但是總體的思想是一致的。用戶在運動過程中捕獲位置指紋信息，查詢位置的時候將位置指紋信息發(fā)送給定位系統(tǒng)? RSSI），定位系統(tǒng)根據(jù) RSSI 地圖（位置 RSSI）匹配得到當前位置指紋應的位置信息（位置? RSSI），此類方法的關鍵點是獲得 RSSI 地圖和通過SI 地圖計算得到位置信息。該方法需要預先收集大量的位置指紋信息。一般情況下位置指紋收集的越，定位的準確率就越高，直到達到某個閾值。得到位置指紋地圖之后，還需要個高效的算法估計待測位置的位置信息，文獻[9]采用的是貝葉斯(Na ve Baye)算法，實現(xiàn)簡單而且定位效果良好。另外文獻[10]中使用 K-近鄰(K-Neareighbor，KNN)算法，其中 K=1，該方法實現(xiàn)簡單，定位效果良好�？偨Y起來類方法要解決的問題有以下三點：1）如何避免或者減少獲得 RSSI 地圖需要花費的人力；2）如何解決 RSSI 信息和位置不一一對應的問題；3）如何通過 RSSI 地圖高效的計算出位置信息。
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN92

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1 本報記者 馬靜t

本文編號：2549370