隨著信息數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的迅速增長,人們對不同環(huán)境下定位和導(dǎo)航服務(wù)的需求逐漸增加。尤其是在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中,如大型商場、博物館、地下停車場等,常常需要確定人或物的具體位置信息。然而當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的GPS技術(shù)由于其信號是視距傳播,無法用于室內(nèi)定位。因此,對室內(nèi)定位技術(shù)的研究就成為了當(dāng)前科研領(lǐng)域的一個熱門課題。本文主要利用陣列天線采集多維空間譜數(shù)據(jù),并構(gòu)建多維指紋庫。然后,利用信息融合技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法獲取最終的定位結(jié)果;最后,利用通用軟件無線電外設(shè)（USRP）在實際室內(nèi)環(huán)境中進行實驗,對本文提出的算法進行了驗證。本文主要工作和創(chuàng)新點如下:第一,提出了信號子空間指紋庫、協(xié)方差指紋庫和RSSI指紋庫,并構(gòu)建了多維指紋庫,且后兩種指紋庫可以直接從信號子空間的計算中獲取到,極大的減輕了建庫負(fù)擔(dān)。相對于傳統(tǒng)RSSI單指紋庫,它們包含了入射信號到達陣列天線的強度和波達角信息,能更有效地對抗多徑傳播及環(huán)境變化引起的信道時變特性。第二,提出了基于雙閾值輔助模式的融合定位算法,計算多個分類器預(yù)測格點之間的方差,剔除波動較大時的采集樣本和分類器對應(yīng)的預(yù)測格點,最后通過多數(shù)投票準(zhǔn)則獲取最終預(yù)測格點。分類器... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

ActiveBadfe定位系統(tǒng)

位系統(tǒng)ency Identification，RFID）技術(shù)[31]已被如何應(yīng)用 RFID 技術(shù)開發(fā)室內(nèi)定位系型由待測目標(biāo)、信息中心、閱讀器、電后用這些標(biāo)簽進行定位。服務(wù)范圍通常夠同時處理多個標(biāo)簽，并且實現(xiàn)批量識強。又因為標(biāo)簽的體積比較小、造價圍大，安全性高。但 RFID 不具有通 RFID 的感應(yīng)距離比較近，隨著標(biāo)簽的 RFID 定位系統(tǒng)示意圖如圖 2.2 所示

到達角度 AOA（Angle of Arrival）定位環(huán)境中，由于這些方法需要進，已知信號的傳播速度，通過測量的距離，進而利用相關(guān)算法實現(xiàn)般為無線電波或者超聲波。盲節(jié)的圓上，因此為了檢測出準(zhǔn)確的點的估計位置就可以通過三個圓以通過加權(quán)最小二乘法等濾波技OA 定位，基于 TOA 定位的原理如

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]無線電多徑指紋以及室內(nèi)定位算法的研究[D]. 陳玉祥.南昌大學(xué) 2017
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[3]WSN室內(nèi)射頻定位指紋構(gòu)建方法研究[D]. 景二豪.太原科技大學(xué) 2016
[4]基于信號強度的室內(nèi)定位算法研究[D]. 宋浩兵.燕山大學(xué) 2015
[5]基于空間譜群指紋的高精度室內(nèi)定位方法研究[D]. 李葆倉.電子科技大學(xué) 2015
[6]基于GNU Radio和USRP的認(rèn)知無線電平臺研究[D]. 黃凌.華南理工大學(xué) 2010



本文編號：3140468