本文關(guān)鍵詞：基于RSSI的室內(nèi)Wi-Fi定位的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近十年來互聯(lián)網(wǎng)得到了高速發(fā)展，無論在世界范圍內(nèi)還是在我國范圍內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成了我們生活中不可或缺的一部分�，F(xiàn)在，網(wǎng)絡(luò)已不再是簡單的信息獲取和傳遞的單純媒介，它已經(jīng)成為我們生活服務(wù)的主要載體。作為網(wǎng)絡(luò)的一個重要部分，無線網(wǎng)絡(luò)以其簡潔，方便，可用性高等優(yōu)點越來越吸引人們的眼球。特別是最近幾年，智能手機的普及為無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶來了新的機遇，手機客戶對應(yīng)用軟件的需求度越來越高。無線網(wǎng)絡(luò)衍生出的服務(wù)也為我們的生活提供了巨大的便利。無線定位技術(shù)作為無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)催生出的新型技術(shù)產(chǎn)業(yè)，當(dāng)前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于我們生活的方方面面，該技術(shù)以接入點與移動終端建立起的自組網(wǎng)絡(luò)為載體，以定位算法為核心，能夠精確地得到移動終端的位置信息，滿足用戶的不同需求。當(dāng)前，該技術(shù)已被應(yīng)用到醫(yī)療衛(wèi)生、物流、社會服務(wù)、軍事等領(lǐng)域，且成果突出。 同樣的，我國經(jīng)濟在進入21世紀以來，高速騰飛，城市化不斷加快，人們活動重心由室外漸漸向室內(nèi)轉(zhuǎn)移，室內(nèi)定位需求大幅提高，如何實現(xiàn)在室內(nèi)的精確定位，成為當(dāng)前探究的一個重要方向。這為Wi-Fi技術(shù)應(yīng)用于定位提供了一個機遇，Wi-Fi技術(shù)在室內(nèi)應(yīng)用有著顯而易見的優(yōu)勢，它安裝簡單，組網(wǎng)快捷，且目前大多數(shù)的智能終端都具有無線Wi-Fi功能。與此同時，它也面臨著巨大的挑戰(zhàn)，Wi-Fi定位最大的問題就是容易受環(huán)境因素的影響與干擾。因此，如何在不斷優(yōu)化成本的基礎(chǔ)上，提高定位精度，成為Wi-Fi定位技術(shù)研究的一個重要方向。本文以此為研究方向，提出了一種基于接收信號強度(RSSI)的融合選擇算法(FSA,Fusion and Selection Algorithm)，將兩種傳統(tǒng)的Wi-Fi定位算法進行融合，并建立選擇機制，引入閾值E，以E為分界點選擇算法融合方向。通過實驗證明，該方法能更好的兼顧物理衰減模型算法和位置指紋算法兩者的優(yōu)點，均衡定位的精度和效率。 另一方面，在大數(shù)據(jù)時代，位置信息的泄露，已經(jīng)嚴重影響到用戶體驗。用戶在使用定位服務(wù)的時，也許已經(jīng)成為某些攻擊者的目標，攻擊者可以利用得到的多個位置數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，輕易的獲取用戶的隱私信息，如家庭住址，工作單位，健康狀況等。這些信息的泄露是用戶在使用定位服務(wù)之初所未預(yù)見的，，當(dāng)前信息泄露問題已經(jīng)成為阻礙位置服務(wù)繼續(xù)發(fā)展的重大因素，已經(jīng)嚴重威脅到用戶的生活安全，使許多不法分子有了可乘之機。本文對幾種常見的隱私保護算法做了研究，并在幾種常見的攻擊模型下對這幾種隱私保護算法對比探究，并在此基礎(chǔ)上提出了一種加權(quán)的K-匿名隱私保護算法，該算法能有效避免攻擊模型針對數(shù)據(jù)對位置信息的攻擊，降低用戶在使用定位服務(wù)帶來的隱私泄露風(fēng)險。
【關(guān)鍵詞】：Wi-Fi定位 位置指紋 物理衰減模型 隱私保護
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 目錄3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 引言8-9
• 1.2 研究的意義9-10
• 1.3 研究背景與現(xiàn)狀10-12
• 1.4 本文主要工作和組織結(jié)構(gòu)12-14
• 1.4.1 本文主要工作12
• 1.4.2 本文的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 相關(guān)知識要點與技術(shù)14-22
• 2.1 Wi-Fi 概述14-15
• 2.2 無線定位技術(shù)15-17
• 2.2.1 TOA 定位方法15-16
• 2.2.2 TDOA 定位方法16
• 2.2.3 AOA 定位方法16-17
• 2.2.4 基于信號強度定位方法17
• 2.3 物理衰減模型算法17-19
• 2.4 位置指紋算法19-21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 第三章 基于物理衰減模型和位置指紋相算法的融合與實現(xiàn)22-30
• 3.1 引言22-23
• 3.2 FSA 算法的實現(xiàn)23-27
• 3.2.1 環(huán)境噪聲預(yù)處理23
• 3.2.2 FSA 算法23-27
• 3.3 實驗及分析27-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基無線定位中的位置隱私保護30-38
• 4.1 位置隱私威脅30-31
• 4.2 位置隱私保護技術(shù)概述31-33
• 4.3 K 匿名位置隱私保護模型33-35
• 4.4 加權(quán)的 K 匿名位置隱私算法35-36
• 4.5 本章小結(jié)36-38
• 第五章 總結(jié)與展望38-40
• 5.1 總結(jié)38-39
• 5.2 展望39-40
• 參考文獻40-43
• 攻讀碩士研究生期間發(fā)表論文及科研成果43-44
• 致謝44-45

【參考文獻】

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本文編號：332234