【摘要】:隨著科技與經濟不斷發(fā)展,物聯(lián)網技術及其相關衍生產品得到了極大推廣和普及,人與人的無線連接,人與物的無線連接逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實。同時,人們對通過物聯(lián)網設備連續(xù)地可靠地獲取位置信息實現(xiàn)室內定位的需求,一直都在大幅度提升。眾所周知,衛(wèi)星導航系統(tǒng)在室外能夠提供高精度的實時位置導航服務,但是在各類復雜的室內環(huán)境中,衛(wèi)星信號會遭到諸多因素的干擾,如建筑材料、障礙物、室內的結構等,而無法進入室內,導致衛(wèi)星導航系統(tǒng)在執(zhí)行室內定位的工作時,性能會急劇下降。同時,單一的室內定位技術,往往存在精度低,魯棒性差等缺陷,根本無法滿足日常生活中室內位置服務的需求,比如商場超市導購、大樓導航等。傳統(tǒng)的室內定位技術主要是Wi Fi技術和藍牙技術,Wi Fi和藍牙廣泛的應用于物聯(lián)網設備中,相關的產品也不斷的進入人們的生活。Wi Fi技術具有技術成熟,組網簡單,功率低、通信速率高、覆蓋范圍廣等優(yōu)點,并且非視距(NLOS)對Wi Fi影響微弱。由于Wi Fi的抗干擾能力強、具有良好的網絡穩(wěn)定性、高速以及高質量的數(shù)據(jù)傳輸?shù)忍匦?使其在中短距離的定位應用范圍內具有得天獨厚的優(yōu)勢。藍牙定位技術具有低成本,低能耗、數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中安全性好;而且,在一定的范圍內可以越過遮蔽物實現(xiàn)連接,它對通信的視角沒有特別的要求,而且支持語音數(shù)據(jù)的傳輸,在室內定位的應用中具有無可比擬的優(yōu)勢。因而,基于藍牙的定位技術成為定位領域中研究的熱點之一。對此本文提出了融合Wi Fi和藍牙的室內定位技術,以此來彌補單一技術的不足,實現(xiàn)兩種技術的優(yōu)勢互補,達到“1+12”的效果。本文針對現(xiàn)行的定位技術展開研究,闡述了它們的優(yōu)點和缺點,以及Wi Fi和藍牙技術進行融合在室內定位中的合理性。同時,本文針對傳統(tǒng)的基于藍牙的樸素貝葉斯概率定位算法中,它是直接在實際場景中部署的采樣點的基礎上實施定位,這樣做會產生很多的垃圾數(shù)據(jù)。對此,我們提出了一種改進的基于藍牙的樸素貝葉斯概率定位算法的方案,也就是在利用樸素貝葉斯概率定位算法實施定位之前,篩選出優(yōu)質的樣本點。在傳統(tǒng)的加權K最近鄰WKNN(K-Nearest Weighted Neighbor)算法中,當指紋數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量比較大時,存在時間復雜度過高的問題,對此本文引入K-Means算法在離線階段對樣本點采集到的數(shù)據(jù)進行分類和聚合,這樣有效的避免了實時定位階段對整個指紋數(shù)據(jù)庫的掃描,有效的提高了定位的效率。多種技術的融合與混搭也會帶來技術領域的創(chuàng)新,基于這種思想,本文提出了融合Wi Fi與藍牙的室內定位技術,這種揚長避短,各取所長的策略,最終有效的提高了室內定位的精確度,提高的幅度高達17.0%以上,而且定位的穩(wěn)定性也得到了很大的提升。
【學位授予單位】:南華大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:TN92
【圖文】:
圖 2.1 三邊定位法幾何模型面解析幾何的原理得到:( ) ( )2 2i i ir = x x + y y( i = 1, 2,3 ) 定位技術在確定待測目標的坐標時,主要采用的是三邊定

如圖所示:圖 2.2 TDOA 定位法幾何模型根據(jù)圖 2.2 幾何模型可知,TDOA 到達時間差和信號在空氣中的傳播速度可以確定待定位點位于兩個 AP 節(jié)點為焦點的雙曲線上。我們可以建立平面直接坐標系,利用雙曲線的特性建立多個曲線方程,聯(lián)立曲線方程組求解待定位點。它的求解過程和 TOA 定位法、AOA 定位法有異曲同工的效果。TDOA 的主要缺陷是它對測量到數(shù)據(jù)的精度要求高,絲毫的誤差都會導致最
【參考文獻】
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1 孔勇平;鐘致民;楊廣龍;張玉良;;一種基于iBeacon和Wi-Fi的位置空間模型定位方法[J];移動通信;2015年21期
2 吳彬;李俊娥;;無線傳感器網絡在室內定位中的應用研究[J];計算機科學;2013年05期
3 唐科萍;許方恒;沈才j;;基于位置服務的研究綜述[J];計算機應用研究;2012年12期
4 雷光臨;李俊;;基于物聯(lián)網技術的智慧物流研究[J];物流技術;2012年15期
5 李擁軍;曾標;徐克付;李陽;;復雜背景下基于貝葉斯-全概率聯(lián)合估計的前景檢測[J];電子與信息學報;2012年02期
6 周愛武;于亞飛;;K-Means聚類算法的研究[J];計算機技術與發(fā)展;2011年02期
7 李滔;王俊普;吳秀清;唐金輝;;后驗概率估計及其應用:基于核Logistic回歸的方法[J];模式識別與人工智能;2006年06期
8 石云平;辛大欣;;基于K-means聚類算法的分析及應用[J];西安工業(yè)大學學報;2006年01期
9 石鵬,徐鳳燕,王宗欣;基于傳播損耗模型的最大似然估計室內定位算法[J];信號處理;2005年05期
10 張紅云,劉向東,段曉東,苗奪謙,馬垣;數(shù)據(jù)挖掘中聚類算法比較研究[J];計算機應用與軟件;2003年02期
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1 孫永亮;基于位置指紋的WLAN室內定位技術研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年
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1 盧志泳;室內融合定位的研究與應用[D];中山大學;2015年
2 魏雷;WIFI位置指紋定位技術研究及仿真器設計[D];西南交通大學;2012年
本文編號:
2713111
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