發(fā)布時間：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)、藍牙、射頻識別、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,無線接入點的廣泛部署和移動設(shè)備的普及使用使基于無線(Wireless Fidelity,Wi Fi)信號的室內(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,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)在基于信號衰減模型的基礎(chǔ)上,針對室內(nèi)接收信號強度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)測距算法中接收信號容易隨著環(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驗確定最小定位區(qū)域,并在該子區(qū)域中利用節(jié)點間的幾何關(guān)系估算路徑損耗參數(shù)。同時引入向量混合積的概念對選取的信標節(jié)點進行過濾,使錨節(jié)點得到充分使用,同時降低了定位算法對初始錨節(jié)點數(shù)量的需求。最后,通過計算信標點的定位誤差來修正目標點的位置,進一步減少定位偏差。(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、計算復(fù)雜度高的問題,提出了一種改進的聚類密度加權(quán)的k近鄰(k-nearest neighbors,k NN)位置指紋定位算法。改進后的算法首先通過均勻設(shè)計方案均勻選擇定位區(qū)域內(nèi)的種子點,根據(jù)選取的種子點利用Voronoi圖對定位區(qū)域進行劃分,同時引入狄克遜準則對粗大誤差進行過濾,精確判斷待定位節(jié)點所在的區(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,利用改進的區(qū)域密度加權(quán)方式獲取目標點定位結(jié)果。(3)考慮到在變化不定的室內(nèi)特殊環(huán)境中,RSSI會因多徑效應(yīng)等因素限制其定位的準確度,提出了一種改進的基于信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)的室內(nèi)定位算法,算法將采集到的CSI信號作為指紋信息,建立指紋地圖進行定位,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】：TN92

【參考文獻】

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本文編號：2758266