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WiFi下RSSI和CSI融合的室內(nèi)定位算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-16 16:59
【摘要】:在過去的幾十年中,室內(nèi)位置服務(wù)需求的爆發(fā)式增長為室內(nèi)定位技術(shù)研究提供了肥沃的土壤和基礎(chǔ)。由于衛(wèi)星信號(hào)在室內(nèi)環(huán)境中無法穿透墻壁被全部接收,因此各種各樣基于無線網(wǎng)絡(luò)、藍(lán)牙、射頻識(shí)別、超寬帶和電磁等技術(shù)的無線定位方法被相繼提出。在這些方法中,無線接入點(diǎn)的廣泛部署和移動(dòng)設(shè)備的普及使用使基于無線(Wireless Fidelity,Wi Fi)信號(hào)的室內(nèi)定位吸引了極大的關(guān)注。通常室內(nèi)環(huán)境是復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化的,而許多已經(jīng)存在的基于Wi Fi的室內(nèi)定位方法都忽略了環(huán)境變化因素容易導(dǎo)致定位的失效。本文在研究分析了大量Wi Fi定位算法的基礎(chǔ)上,通過引入反饋修正、Voronoi圖區(qū)域劃分和誤差過濾等知識(shí),提出了新的基于Wi Fi定位算法,旨在降低環(huán)境因素對定位精度的影響,提高定位服務(wù)的精確性。主要工作如下:(1)在基于信號(hào)衰減模型的基礎(chǔ)上,針對室內(nèi)接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)測距算法中接收信號(hào)容易隨著環(huán)境的變化從而失效,提出一種基于RSSI反饋修正的室內(nèi)定位優(yōu)化算法。該算法為了減小環(huán)境因素帶來的測距誤差,在定位前首先通過擬合實(shí)驗(yàn)確定最小定位區(qū)域,并在該子區(qū)域中利用節(jié)點(diǎn)間的幾何關(guān)系估算路徑損耗參數(shù)。同時(shí)引入向量混合積的概念對選取的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行過濾,使錨節(jié)點(diǎn)得到充分使用,同時(shí)降低了定位算法對初始錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量的需求。最后,通過計(jì)算信標(biāo)點(diǎn)的定位誤差來修正目標(biāo)點(diǎn)的位置,進(jìn)一步減少定位偏差。(2)針對現(xiàn)有的無線網(wǎng)絡(luò)位置指紋特征定位方法精度低、計(jì)算復(fù)雜度高的問題,提出了一種改進(jìn)的聚類密度加權(quán)的k近鄰(k-nearest neighbors,k NN)位置指紋定位算法。改進(jìn)后的算法首先通過均勻設(shè)計(jì)方案均勻選擇定位區(qū)域內(nèi)的種子點(diǎn),根據(jù)選取的種子點(diǎn)利用Voronoi圖對定位區(qū)域進(jìn)行劃分,同時(shí)引入狄克遜準(zhǔn)則對粗大誤差進(jìn)行過濾,精確判斷待定位節(jié)點(diǎn)所在的區(qū)域,最后考慮到傳統(tǒng)的k NN算法定位精度低的問題,將聚類方法與k NN融合,利用改進(jìn)的區(qū)域密度加權(quán)方式獲取目標(biāo)點(diǎn)定位結(jié)果。(3)考慮到在變化不定的室內(nèi)特殊環(huán)境中,RSSI會(huì)因多徑效應(yīng)等因素限制其定位的準(zhǔn)確度,提出了一種改進(jìn)的基于信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)的室內(nèi)定位算法,算法將采集到的CSI信號(hào)作為指紋信息,建立指紋地圖進(jìn)行定位,極大減緩了多徑效應(yīng)對定位結(jié)果的影響。
【學(xué)位授予單位】:西北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TN92

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2758266

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