本文關鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的動態(tài)射頻地圖建立方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前,室內(nèi)定位技術(shù)成為了無線通信領域中廣泛關注的一個研究熱點。在現(xiàn)有的室內(nèi)定位技術(shù)中,基于射頻指紋的定位技術(shù)具有較強的普適性和高效性,得到了研究人員的廣泛關注和研究。射頻指紋定位算法是通過接收與位置相關的信號強度值來建立位置射頻指紋,并在此基礎上進行位置匹配的一種定位方法,主要分為兩個階段:離線訓練階段和在線定位階段,離線訓練階段的主要任務是構(gòu)建射頻指紋地圖,而在線定位階段則是依據(jù)該指紋地圖,通過一定的定位算法最終得到位置信息。然而,室內(nèi)環(huán)境的復雜性和室內(nèi)無線信號的時變性會給指紋地圖的建立帶來很大的困難,具體表現(xiàn)在訓練工作量大、環(huán)境適應性差等方面�，F(xiàn)階段對室內(nèi)定位技術(shù)的研究中,大多放在定位算法上,但指紋地圖的建立是定位算法的基礎,對定位系統(tǒng)的性能會造成很大的影響。本文針對射頻指紋地圖進行研究,主要工作和貢獻如下:(1)針對指紋地圖訓練工作量大、耗時長問題,本文對室內(nèi)射頻信號的傳播特性及影響因素進行了深入研究與分析,通過對室內(nèi)部分網(wǎng)格中心點的信號強度值采樣,采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡預測的方法,預測其余網(wǎng)格中心點的信號強度,從而快速構(gòu)建出整個射頻指紋地圖,并用K近鄰算法(K=3)在線定位檢驗此方法的性能。實驗表明,與線性插值法比較,當采樣率低于50%時,前者具有較好的定位性能,即該方法可以在不降低定位精度的情況下,大大減少了訓練工作量。(2)針對指紋地圖不能很好適應環(huán)境變化等問題,本文給出了基于信標節(jié)點來建立標記環(huán)境狀態(tài)參數(shù)的動態(tài)射頻指紋地圖構(gòu)建方法。該方法在不增加任何硬件成本的情況下,利用已有的信標節(jié)點來監(jiān)測室內(nèi)環(huán)境的變化,在線定位時,根據(jù)環(huán)境狀態(tài)參數(shù)的取值決定地圖更新策略。當環(huán)境狀態(tài)參數(shù)小于等于1.33時,采用線性動態(tài)補償法對RSS值進行補償后再進行匹配定位;當環(huán)境狀態(tài)參數(shù)大于1.33時,采用重構(gòu)更新法對射頻指紋地圖進行更新。對比實驗結(jié)果表明,動態(tài)射頻指紋地圖的平均定位誤差比靜態(tài)射頻指紋地圖的平均定位誤差最多減少了25.7%,表現(xiàn)出了較好的環(huán)境自適應性。
【關鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡 室內(nèi)定位 射頻指紋地圖 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：太原科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN92;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容11-12
• 1.4 章節(jié)安排12-13
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡及相關定位技術(shù)介紹13-26
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡13-16
• 2.1.1 概述13-14
• 2.1.2 特點及其主要應用14-15
• 2.1.3 面臨的挑戰(zhàn)15-16
• 2.2 定位技術(shù)簡介16-25
• 2.2.1 定位基本概念和算法分類標準16-17
• 2.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡定位機制17-22
• 2.2.3 常用的定位方法22-24
• 2.2.4 定位性能評估24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 信號特性分析及定位難點26-37
• 3.1 實驗平臺與實驗環(huán)境26-29
• 3.1.1 實驗平臺26-29
• 3.1.2 實驗環(huán)境29
• 3.2 無線信號傳播特點及定位誤差影響因素29-35
• 3.2.1 RSSI信號特性分析30-32
• 3.2.2 定位誤差影響因素32-35
• 3.3 基于RSSI射頻指紋地圖進行室內(nèi)定位的難點35-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 射頻指紋地圖構(gòu)建方法研究37-49
• 4.1 常用的射頻指紋地圖構(gòu)建方法分析37-40
• 4.1.1 傳播模型預測法38-40
• 4.1.2 逐點采樣法40
• 4.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡簡介40-43
• 4.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測法構(gòu)建射頻指紋地圖43-45
• 4.3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型43-44
• 4.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測法構(gòu)建射頻指紋地圖44-45
• 4.4 實驗結(jié)果與分析45-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第五章 標記環(huán)境狀態(tài)參數(shù)的射頻地圖的更新研究49-57
• 5.1 射頻指紋地圖的動態(tài)補償與重構(gòu)更新49-52
• 5.1.1 射頻指紋地圖的線性補償49-50
• 5.1.2 射頻指紋地圖的重構(gòu)更新50-52
• 5.2 環(huán)境自適應的射頻指紋地圖更新方法52-55
• 5.2.1 方法原理52
• 5.2.2 環(huán)境狀態(tài)參數(shù)對兩種更新算法定位結(jié)果的影響52-55
• 5.3 實驗結(jié)果與分析55-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 工作總結(jié)57-58
• 6.2 下一步的工作58-59
• 參考文獻59-63
• 致謝63-64

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 云中客;新的神經(jīng)網(wǎng)絡來自于仿生學[J];物理;2001年10期

2 唐春明,高協(xié)平;進化神經(jīng)網(wǎng)絡的研究進展[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2001年10期

3 李智;一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的煤炭調(diào)運優(yōu)化方法[J];長沙鐵道學院學報;2003年02期

4 程科,王士同,楊靜宇;新型模糊形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用研究[J];計算機工程與應用;2004年21期

5 王凡,孟立凡;關于使用神經(jīng)網(wǎng)絡推定操作者疲勞的研究[J];人類工效學;2004年03期

6 周麗暉;從統(tǒng)計角度看神經(jīng)網(wǎng)絡[J];統(tǒng)計教育;2005年06期

7 趙奇 ,劉開第 ,龐彥軍;灰色補償神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用研究[J];微計算機信息;2005年14期

8 袁婷;;神經(jīng)網(wǎng)絡在股票市場預測中的應用[J];軟件導刊;2006年05期

9 尚晉;楊有;;從神經(jīng)網(wǎng)絡的過去談科學發(fā)展觀[J];重慶三峽學院學報;2006年03期

10 楊鐘瑾;;神經(jīng)網(wǎng)絡的過去、現(xiàn)在和將來[J];青年探索;2006年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 徐春玉;;基于泛集的神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌性[A];1996中國控制與決策學術(shù)年會論文集[C];1996年

2 周樹德;王巖;孫增圻;孫富春;;量子神經(jīng)網(wǎng)絡[A];2003年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2003年

3 羅山;張琳;范文新;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡和簡單規(guī)劃的識別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)會議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術(shù)會議論文集[C];1999年

5 鐘義信;;知識論:神經(jīng)網(wǎng)絡的新機遇——紀念中國神經(jīng)網(wǎng)絡10周年[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術(shù)會議論文集[C];1999年

6 許進;保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術(shù)會議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩武;趙成志;陳寧;;數(shù)值預報產(chǎn)品的神經(jīng)網(wǎng)絡釋用預報應用[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術(shù)會議論文集[C];1999年

8 田金亭;;神經(jīng)網(wǎng)絡在中學生創(chuàng)造力評估中的應用[A];第十二屆全國心理學學術(shù)大會論文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學學報（增刊）][C];2009年

10 張廣遠;萬強;曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國設備故障診斷學術(shù)會議論文集[C];2010年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 美國明尼蘇達大學社會學博士 密西西比州立大學國家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡硬件”[N];中國教師報;2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計算機世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡將大顯身手[N];中國紡織報;2003年

4 中國科技大學計算機系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡挑戰(zhàn)人類大腦[N];計算機世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡”：打開復雜工藝“黑箱”[N];解放日報;2007年

6 本報記者 劉霞;美用DNA制造出首個人造神經(jīng)網(wǎng)絡[N];科技日報;2011年

7 健康時報特約記者　 張獻懷;干細胞移植：修復受損的神經(jīng)網(wǎng)絡[N];健康時報;2006年

8 劉力;我半導體神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)及應用研究達國際先進水平[N];中國電子報;2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊邏輯[N];世界金屬導報;2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡應用研究通過鑒定[N];中國船舶報;2006年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡及其在控制中的應用研究[D];浙江大學;2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的無線通信算法研究[D];山東大學;2015年

3 石艷超;憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌性及幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡的同步研究[D];電子科技大學;2014年

4 王新迎;基于隨機映射神經(jīng)網(wǎng)絡的多元時間序列預測方法研究[D];大連理工大學;2015年

5 付愛民;極速學習機的訓練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學;2015年

6 李輝;基于粒計算的神經(jīng)網(wǎng)絡及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學;2015年

7 王衛(wèi)蘋;復雜網(wǎng)絡幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學;2015年

8 張海軍;基于云計算的神經(jīng)網(wǎng)絡并行實現(xiàn)及其學習方法研究[D];華南理工大學;2015年

9 李艷晴;風速時間序列預測算法研究[D];北京科技大學;2016年

10 曾U喺

本文編號：375125