隨著社會和科技的發(fā)展,人們生活的室內(nèi)環(huán)境空間正在不斷變大。由于GNSS信號無法在室內(nèi)準確獲取,移動用戶在室內(nèi)環(huán)境中無法享受如GNSS系統(tǒng)提供的位置服務,室內(nèi)環(huán)境中的基于位置服務LBS已經(jīng)成為人們關注的熱點。WIFI室內(nèi)定位技術在很多方面具有顯著優(yōu)勢,比如所需成本低,網(wǎng)絡覆蓋面、定位精度高等等。同時基于WIFI的室內(nèi)定位技術,已成為室內(nèi)定位的主要方法,為室內(nèi)定位服務的發(fā)展起到了很大的推進作用。本文針對WIFI室內(nèi)定位技術中指紋庫的建立、AP節(jié)點的選擇和數(shù)據(jù)采集中存在的缺點,對基于深度信念網(wǎng)絡的室內(nèi)定位算法相關問題進行研究,主要成果包括:（1）分析了WIFI信號自身的時變性、接收點與AP節(jié)點間距離、人員的遮擋、人員的走動及接受設備的姿態(tài)等誤差源因素對信號強度數(shù)據(jù)的干擾情況。（2）針對信號強度值信號自身具有很強的時變性,提出了一種基于降噪深度信念網(wǎng)絡的室內(nèi)定位算法,目的在于減少指紋庫中的冗余信息,提高算法運行效率和定位精確性。此算法把目標定位區(qū)域劃分為若干個網(wǎng)格子區(qū)域,對采集到的RSSI信號進行簡約和預處理,利用堆疊降噪自編碼器的網(wǎng)絡框架,經(jīng)過多層神經(jīng)網(wǎng)絡非線性轉(zhuǎn)換,輸入重構之后的RSSI信... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

三邊測量原理圖

碩士學位論文三角測量方法（AOA）就是在二維空間中，根據(jù) WIFI 信號到達移動終端角度和網(wǎng)絡中已知的兩個 AP 節(jié)點坐標值，通過距離解算得出移動端的使用者處位置的方法,如圖 2-2 所示。許[44]等人提出了一種協(xié)同三角測量定位算法。而 WIFI 信號在室內(nèi)復雜環(huán)境傳播時，會受到各種障礙物，人員的移動以及多徑效應等各種因素的干擾，導致通過三角測量方法測量得到的角度包含有很大統(tǒng)誤差。而且三角測量方法需要額外的特殊硬件設備來同步角度與時間，所以角測量法在室內(nèi)定位中的應用有限。

將適時獲取的一組信號強度值與指紋數(shù)據(jù)庫中的進行匹配，根據(jù)匹配結果預測移動端使用者的所在位置，如圖2-3 所示。圖 2-3 位置指紋定位技術原理Figure2-3 The principle of position fingerprint location（二）指紋定位算法K 最鄰近法(K-Nearest Neighbor, KNN)、貝葉斯分類(Bayesian Classification,BC)、決策樹(Decision Tree, DT)和神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks, NN)是指紋室內(nèi)定位中最常用的幾種算法。（1）K 最鄰近法

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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[2]基于深度置信網(wǎng)絡的中文信息抽取方法[D]. 陳宇.哈爾濱工業(yè)大學 2014
[3]基于位置指紋的WLAN室內(nèi)定位技術研究[D]. 孫永亮.哈爾濱工業(yè)大學 2014
[4]基于學習算法的WLAN室內(nèi)定位技術研究[D]. 鄧志安.哈爾濱工業(yè)大學 2012
[5]基于WLAN的室內(nèi)定位技術研究[D]. 張明華.上海交通大學 2009

碩士論文
[1]WLAN室內(nèi)定位信號特征提取算法研究[D]. 張興.哈爾濱工業(yè)大學 2013
[2]基于極限學習機的半監(jiān)督分類[D]. 付華.西安電子科技大學 2013



本文編號：3334496