本文關(guān)鍵詞：基于位置指紋的WLAN室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人們對于位置服務(wù)的需求越來越大,位置服務(wù)在諸如社交軟件、醫(yī)療救護、商場導(dǎo)購和倉儲管理等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。室外環(huán)境的定位與導(dǎo)航服務(wù)主要使用全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)。但是衛(wèi)星信號由于受到建筑物的遮擋無法在室內(nèi)環(huán)境中使用。由于無線局域網(wǎng)(Wireless Local Access Network,WLAN)的普及,無線接入點已被廣泛布置在室內(nèi)環(huán)境,與其他室內(nèi)定位系統(tǒng)相比,基于位置指紋的WLAN室內(nèi)無線定位系統(tǒng)具有硬件成本低、網(wǎng)絡(luò)分布廣和精度高等優(yōu)勢。本文以WLAN和位置指紋的定位技術(shù)為研究對象,針對現(xiàn)有定位技術(shù)中的不足,結(jié)合模式識別和機器學(xué)習(xí)的理論和方法,提出了相應(yīng)的解決方案。本文的主要工作包括三個方面:針對接入點(Access Point,AP)的接收信號強度值(Received Signal Strength,RSS)的不確定性,提出了穩(wěn)定Max Mean AP選擇方法,該方法從n個AP中選取信號強度值最強并且信號穩(wěn)定的前m個AP。實驗數(shù)據(jù)表明該算法有效降低了RSS不確定性對定位精度的不利影響,同時減少定位時間和計算量。針對訓(xùn)練樣本中奇異點的存在導(dǎo)致的支持向量機法的過學(xué)習(xí)和低泛化性問題,提出了基于指紋數(shù)據(jù)庫的K近鄰-支持向量機回歸(K Nearest Neighbor-Support Vector Machine,KNN-SVM)混合聚類算法,利用KNN法去除訓(xùn)練樣本中的奇異點,再運用SVM算法計算出待定位點位置坐標,實驗測試結(jié)果表明該算法可以有效提高定位精度,降低誤差。在上述研究的基礎(chǔ)上,提出了基于Android平臺的IOTLocation室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計方案,采用Java語言編程實現(xiàn)了服務(wù)器端及客戶端功能,并對該系統(tǒng)進行了相關(guān)測試分析,測試結(jié)果表明該系統(tǒng)具有較高的定位精度、較好的擴展性和較低的復(fù)雜度。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 無線局域網(wǎng) 接收信號強度 接入點選擇 支持向量機
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN925.93
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-21
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 室內(nèi)定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-19
• 1.2.1 室內(nèi)定位技術(shù)分類10-14
• 1.2.2 定位測量數(shù)據(jù)類型和估計方法14-17
• 1.2.3 基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)19-21
• 2 基于RSS的WLAN室內(nèi)定位方法理論基礎(chǔ)21-31
• 2.1 接收信號強度RSS特性分析21-25
• 2.1.1 接收信號強度RSS與距離的關(guān)系21-22
• 2.1.2 人體對信號強度的影響22-23
• 2.1.3 RSS的收斂速度23-24
• 2.1.4 移動終端可感測AP數(shù)量的變化24-25
• 2.2 基于RSS的WLAN室內(nèi)定位算法分類25-30
• 2.2.1 傳播模型定位法25-28
• 2.2.2 位置指紋法28-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 3 基于位置指紋的WLAN室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)研究31-45
• 3.1 實驗環(huán)境的建立31-32
• 3.2 基于穩(wěn)定Max Mean AP選擇算法32-36
• 3.2.1 現(xiàn)有AP選擇算法總結(jié)32-33
• 3.2.2 穩(wěn)定Max Mean AP選擇算法33-35
• 3.2.3 實驗性能對比35-36
• 3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法36-38
• 3.3.1 最大值濾波36
• 3.3.2 均值濾波36-37
• 3.3.3 中位值濾波法37
• 3.3.4 各種濾波方法對比37-38
• 3.4 KNN-SVM混合定位算法研究38-44
• 3.4.1 K近鄰法38-39
• 3.4.2 支持向量機回歸法39-43
• 3.4.3 KNN -SVM混合位置預(yù)測算法43-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 4 IOTLocation室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)45-58
• 4.1 IOTLocation系統(tǒng)簡介45-46
• 4.2 IOTLocation系統(tǒng)服務(wù)器端的設(shè)計46-48
• 4.2.1 數(shù)據(jù)庫模塊設(shè)計46-47
• 4.2.2 定位算法模塊設(shè)計47-48
• 4.2.3 通信模塊設(shè)計48
• 4.3 IOTLocation系統(tǒng)客戶端的設(shè)計48-52
• 4.3.1 界面的設(shè)計49-50
• 4.3.2 RSS測量模塊的設(shè)計50-51
• 4.3.3 數(shù)據(jù)庫模塊的設(shè)計51-52
• 4.4 IOTLocation系統(tǒng)綜合性能分析52-55
• 4.4.1 室內(nèi)定位系統(tǒng)性能綜合評價標準52-53
• 4.4.2 IOTLocation室內(nèi)定位系統(tǒng)性能評價53-55
• 4.5 IOTLocation系統(tǒng)誤差影響因素分析55-56
• 4.5.1 AP數(shù)量與定位精度55
• 4.5.2 指紋數(shù)據(jù)庫采樣間隔與定位精度55-56
• 4.6 本章小結(jié)56-58
• 5 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 本文總結(jié)58-59
• 5.2 未來展望59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻61-65
• 附錄:攻讀碩士期間發(fā)表的論文65

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1 本報記者 馬靜t

本文編號：345500