隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和智能設(shè)備的普及,室內(nèi)定位得到了迅速發(fā)展�；谖恢玫男畔⒎⻊�(wù)引起了越來(lái)越多的關(guān)注,并且精準(zhǔn)的位置信息在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用。在室內(nèi)定位中,基于地磁場(chǎng)的指紋定位方法因?yàn)闊o(wú)需外部設(shè)施、抗干擾性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)逐漸成為研究熱點(diǎn)。然而,在室內(nèi)環(huán)境中僅利用地磁場(chǎng)進(jìn)行定位往往存在計(jì)算復(fù)雜度高、收斂速度慢等問(wèn)題。特別是在某些大面積室內(nèi)環(huán)境下更是如此。本文對(duì)磁場(chǎng)指紋定位存在的問(wèn)題進(jìn)行了分析和研究,通過(guò)利用信道狀態(tài)信息（Channel state information,CSI）對(duì)磁場(chǎng)在室內(nèi)定位中存在的缺陷進(jìn)行改進(jìn)。具體來(lái)說(shuō),本文的主要工作和創(chuàng)新如下:（1）研究了磁場(chǎng)指紋定位的技術(shù)原理和典型的匹配算法,并分析了磁場(chǎng)指紋定位算法在定位效率和定位精度方面的局限性。針對(duì)其在線階段的匹配效率問(wèn)題,提出了改進(jìn)的視距（Line of Sight,LOS）/非視距（Not Line of Sight,NLOS）識(shí)別算法用于縮小指紋匹配區(qū)域,相比于原來(lái)的識(shí)別算法,改進(jìn)的識(shí)別算法利用多個(gè)AP中的CSI信息增大了NLOS與LOS之間的差異,使得識(shí)別更結(jié)果更為準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的改進(jìn)的LOS/NLOS算法比原來(lái)... 

【文章來(lái)源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外對(duì)室內(nèi)定位的研究現(xiàn)狀
    1.3 現(xiàn)有定位系統(tǒng)存在的缺點(diǎn)
    1.4 論文研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 室內(nèi)定位技術(shù)
    2.1 室內(nèi)相關(guān)定位技術(shù)
        2.1.1 基于設(shè)備的無(wú)線通信定位技術(shù)
        2.1.2 基于WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)
    2.2 定位的設(shè)計(jì)指標(biāo)和定位影響因素
        2.2.1 定位的評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.2.2 影響定位精度的主要因素
    2.3 小結(jié)
第三章 基于CSI識(shí)別和混合指紋的室內(nèi)定位算法
    3.1 磁場(chǎng)強(qiáng)度及其特點(diǎn)
        3.1.1 磁場(chǎng)在室內(nèi)的分布
        3.1.2 磁場(chǎng)的穩(wěn)定性
        3.1.3 磁場(chǎng)的分辨率
    3.2 CSI簡(jiǎn)介
        3.2.1 CSI模型
        3.2.2 CSI的校準(zhǔn)
        3.2.3 CSI的相位
    3.3 系統(tǒng)模型與結(jié)構(gòu)
        3.3.1 系統(tǒng)模型
        3.3.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    3.4 建立指紋庫(kù)
        3.4.1 構(gòu)建混合指紋庫(kù)
    3.5 LOS識(shí)別算法
        3.5.1 LOS/NLOS識(shí)別
    3.6 混合指紋匹配算法
    3.7 小結(jié)
第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)指紋定位算法
    4.1 深度學(xué)習(xí)
        4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.1.2 誤差反向傳播算法
        4.1.3 典型深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)
    4.2 系統(tǒng)模型與結(jié)構(gòu)
        4.2.1 系統(tǒng)模型
        4.2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    4.3 建立指紋庫(kù)
        4.3.1 數(shù)據(jù)歸一化
        4.3.2 CNN模型訓(xùn)練
    4.4 指紋匹配算法
    4.5 小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析
    5.1 基于LOS識(shí)別和MDS-KNN算法的指紋定位系統(tǒng)
        5.1.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        5.1.2 LOS/NLOS識(shí)別的性能
        5.1.3 MDS-KNN指紋匹配的性能
    5.2 基于CNN網(wǎng)絡(luò)的指紋定位系統(tǒng)
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)處理
        5.2.2 基于CNN指紋定位的定位性能
        5.2.3 訓(xùn)練樣本數(shù)對(duì)定位結(jié)果的影響
        5.2.4 與傳統(tǒng)定位算法的比較
    5.3 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文的主要工作
    6.2 下一步的工作思路
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間已發(fā)表的論文
攻讀碩士期間參加的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于MEMS慣性傳感器的室內(nèi)3D定位系統(tǒng)研究[D]. 朱金林.華僑大學(xué) 2015
[4]藍(lán)牙室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 王益健.東南大學(xué) 2015
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本文編號(hào)：2989621