發(fā)布時(shí)間：2020-06-18 09:48

【摘要】：隨著無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的飛速發(fā)展與移動(dòng)智能設(shè)備的大量應(yīng)用,基于位置信息的服務(wù)受到了日益廣泛的關(guān)注。由于射頻指紋定位只需測(cè)量接收信號(hào)強(qiáng)度(RSSI),且對(duì)接入點(diǎn)的最小數(shù)量沒(méi)有要求,使其作為一種室內(nèi)定位的解決方案而被廣泛應(yīng)用。誠(chéng)然,射頻指紋定位簡(jiǎn)單易用,但對(duì)干擾較為敏感,定位精度不高。針對(duì)此問(wèn)題,論文以室內(nèi)三維空間中的定位為背景,尋求提高定位精度的射頻指紋定位算法。首先,對(duì)某特定室內(nèi)空間進(jìn)行分區(qū),并測(cè)量各點(diǎn)的無(wú)線(xiàn)信號(hào)強(qiáng)度,以此建立射頻指紋庫(kù)。指紋匹配采用k近鄰(k-nearestneighbor,KNN)算法,分別用兩點(diǎn)間信號(hào)強(qiáng)度的歐氏距離(Euclidean distance,EuD)、切比雪夫距離(Chebyshev distance,ChD)、城市街區(qū)距離(City block distance,CBD)等作為選擇k個(gè)最近參考點(diǎn)依據(jù)。對(duì)選出的k個(gè)參考點(diǎn),取它們的三維坐標(biāo)均值作為定位結(jié)果。計(jì)算結(jié)果表明,在KNN算法中,采用EuD或ChD均能取得較好的定位精度,平均定位誤差為1.69 m。ChD的計(jì)算只涉及加減運(yùn)算,其復(fù)雜度低于EuD的計(jì)算。其次,考慮參考點(diǎn)與測(cè)試點(diǎn)間的距離因素,參考點(diǎn)距離測(cè)試點(diǎn)越近,其對(duì)定位的貢獻(xiàn)越大。將上述k個(gè)最近參考點(diǎn)與測(cè)試點(diǎn)間EuD的倒數(shù),作為該參考點(diǎn)參與求坐標(biāo)均值時(shí)的權(quán)重,獲得k個(gè)參考點(diǎn)三維坐標(biāo)的加權(quán)平均值,該平均值即為定位結(jié)果。計(jì)算結(jié)果表明,加權(quán)平均對(duì)定位精度的改善微乎其微,平均定位誤差僅減小了 0.03m。最后,考慮到計(jì)算復(fù)雜度與定位精度的飽和效應(yīng),在分析計(jì)算k值對(duì)定位精度影響的基礎(chǔ)上,將最近參考點(diǎn)的數(shù)目確定為4。以k-means算法將這4個(gè)參考點(diǎn)分為兩簇。若兩簇大小不同,則以大簇中心位置為定位結(jié)果;若兩簇大小相同,則選擇參考點(diǎn)與各自簇中心距離之和較小的簇,取其簇中心位置作為定位結(jié)果。在聚類(lèi)時(shí),依照選擇的聚類(lèi)指標(biāo),又分為點(diǎn)聚類(lèi)和坐標(biāo)聚類(lèi)。計(jì)算結(jié)果表明,聚類(lèi)后的定位精度較KNN算法有所提高,尤以坐標(biāo)聚類(lèi)為甚。經(jīng)過(guò)對(duì)聚類(lèi)結(jié)果的觀(guān)察,提出了改進(jìn)的等簇算法(improved equal cluster algorithm,IeC),當(dāng)出現(xiàn)等簇時(shí),額外增加一個(gè)信號(hào)測(cè)量值,直至出現(xiàn)大簇為止。計(jì)算結(jié)果表明,IeC的定位精度可達(dá)1.34 m,較KNN算法提高了 21%,比坐標(biāo)聚類(lèi)算法提高了13%。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TN92;TP311.13
【圖文】：

于ＷＬＡＮ的射頻指紋室內(nèi)定位技術(shù)由于只需測(cè)量接收信號(hào)強(qiáng)度，無(wú)基礎(chǔ)設(shè)施，成本低且易實(shí)現(xiàn)，因而作為一種室內(nèi)定位的解決方案而ＬＡＮ無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)逡逑ＬＡＮ的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逡逑局域網(wǎng)絡(luò)（ｗｉｒｅｌｅｓｓ邋ＬＡＮ，邋ＷＬＡＮ）作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與無(wú)線(xiàn)通信相結(jié)激光、超聲波、紅外線(xiàn)、藍(lán)牙、ＲＦＩＤ等作為新的通信媒介，實(shí)現(xiàn)傳的功能，且使用全新的通信傳輸方式。ＷＬＡＮ通常被稱(chēng)作為“ＷｉＨ室內(nèi)定位系統(tǒng)的主導(dǎo)媒體，隨著無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，可連接到端越來(lái)越多，由于ＷｉＨ技術(shù)的靈活性、移動(dòng)性、連通性以及成本低ＷＬＡＮ能夠滿(mǎn)足大多數(shù)用戶(hù)需求。逡逑（（））逡逑

邐基于ＷＬＡＮ的射頻指紋定位逡逑可接入網(wǎng)絡(luò)，如圖２－１所示。ＡＰ由路由裝置與接入點(diǎn)裝置組成，路由裝置實(shí)現(xiàn)與逡逑網(wǎng)絡(luò)連接并決定路徑，一般作為無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)的核心部分；而純接入點(diǎn)裝置的功能逡逑只是接入工作，實(shí)現(xiàn)與其他無(wú)線(xiàn)ＡＰ相連接，增大無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的作用范圍。單個(gè)ＡＰ逡逑在１００邋ｍ左右的區(qū)域內(nèi)可接受數(shù)個(gè)終端的接入。逡逑一般情況下，ＷＬＡＮ有兩種工作模式：基礎(chǔ)架構(gòu)模式（ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｍｏｄｅｌ）［３４］逡逑與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模式（ａｄ－ｈｏｃ邋ｍｏｄｅｌ）［３５１。逡逑（１）

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 王勇;唐靖;饒勤菲;袁巢燕;;高效率的K-means最佳聚類(lèi)數(shù)確定算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年05期

2 顧聰;陳益強(qiáng);劉軍發(fā);周經(jīng)野;;基于A(yíng)ndroid平臺(tái)的室內(nèi)LBS系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2012年01期

3 諸燕平;黃大慶;李勃;;基于A(yíng)OA的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法[J];傳感器與微系統(tǒng);2010年01期

4 郎昕培;許可;趙明;;基于無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)的位置定位技術(shù)研究和發(fā)展[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2006年06期

5 陳永光,李修和;基于信號(hào)強(qiáng)度的室內(nèi)定位技術(shù)[J];電子學(xué)報(bào);2004年09期

6 方旭明;移動(dòng)AdHoc網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展現(xiàn)狀[J];數(shù)據(jù)通信;2003年04期

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1 劉德亮;室內(nèi)環(huán)境下無(wú)線(xiàn)定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2015年

2 陳麗娜;WLAN位置指紋室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華東師范大學(xué);2014年

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1 劉璐;圖像輔助的射頻指紋定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];北京交通大學(xué);2017年

2 韓亞楠;LTE中RF指紋定位算法研究[D];北京交通大學(xué);2016年

3 陳豫章;基于RSSI的室內(nèi)三維定位技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];云南大學(xué);2013年

4 陳燕萍;基于背景減除的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];廈門(mén)大學(xué);2008年

本文編號(hào)：2719063