【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展和移動設(shè)備的普及,基于位置的服務(wù)顯得愈發(fā)重要。越來越多的設(shè)備已經(jīng)被接入物聯(lián)網(wǎng),日常生活中人們對定位導(dǎo)航的需求日益增加。作為一項基本技術(shù),基于位置的服務(wù)是智能城市建設(shè)的先行需求,定位精度的提高將以指數(shù)形式推動相應(yīng)的服務(wù)呈指數(shù)級增長。它的應(yīng)用場景十分廣闊,包括智慧城市、工業(yè)自動化、智能交通和數(shù)字醫(yī)療和智能家居等。目前,在室內(nèi)定位領(lǐng)域,市場上已經(jīng)存在基于藍(lán)牙,WiFi技術(shù)和紅外技術(shù)的廣泛應(yīng)用的成熟的定位系統(tǒng)。但是,藍(lán)牙的特點(diǎn)是傳輸范圍小,傳輸率低。在現(xiàn)實(shí)生活中,很難同時處理多端口,高密度和低功耗的需求。使用紅外線技術(shù)的產(chǎn)品具有方向性,這意味著變送器必須與接收器對齊,中間沒有障礙物。在這樣的背景下,WLAN逐漸興起并凸顯了它的優(yōu)越性。本文調(diào)研了國內(nèi)外室內(nèi)定位技術(shù)研究的發(fā)展和現(xiàn)狀,對基于WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行了大量的研究,選擇使用信道狀態(tài)信息(CSI)作為研究對象。CSI可以直接從WiFi中提取出來,它能夠盡可能避免多徑效應(yīng)與噪聲的影響,提高定位穩(wěn)定性和精度。針對目前室內(nèi)CSI指紋定位技術(shù)中存在的問題,在現(xiàn)有的xO究基礎(chǔ)上,提出了兩種基于信道狀態(tài)信息(CSI)指紋的室內(nèi)定位方法:(1)提出了一種基于多維尺度分析(MDS)的CSI指紋定位方法。首先在離線階段,利用CSI振幅作為指紋并將它們存儲在數(shù)據(jù)庫中。在在線階段采用MDS來縮減CSI的維數(shù)并將相似度轉(zhuǎn)換為相對坐標(biāo)。降維后,選擇確定性算法K最近鄰法(KNN)來匹配目標(biāo)點(diǎn)位置和指紋。通過KNN算法可以獲得最接近目標(biāo)點(diǎn)的參考點(diǎn),并將該點(diǎn)作為目標(biāo)估計位置。此外,作者選取?一小部分參考點(diǎn),通過基于CSI傳播模型的優(yōu)化三角形質(zhì)心算法,獲得另一個待估計的目標(biāo)位置,并將多維尺度分析的定位結(jié)果和質(zhì)心算法定位結(jié)果的平均值作為最終目標(biāo)位置。(2)提出了一種深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)基于CSI的室內(nèi)定位方法。離線階段中使用棧式自動編碼器(SAE)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練CSI數(shù)據(jù)并探索其特征,然后用深度網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重作為指紋存入數(shù)據(jù)庫。在在線階段用基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯概率模型來估計用戶所在位置。這兩種方法都進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗,并與其它典型算法做了比較。實(shí)驗證明,這兩種算法都是有效的,與其它現(xiàn)有的典型基于CSI指紋的室內(nèi)定位方法比較,本文的方法達(dá)到了更好的效果。最后,對本文的工作進(jìn)行了總結(jié),并對下一步需要做的工作進(jìn)行了展望。
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN92

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本文編號：2805340