室內(nèi)WIFI位置指紋的算法研究與定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)
發(fā)布時(shí)間:2025-02-06 17:32
隨著物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的爆發(fā)式增長(zhǎng),大量應(yīng)用增加了對(duì)室內(nèi)位置服務(wù)(ILBS)的需求。通過(guò)室內(nèi)定位系統(tǒng)的使用可以準(zhǔn)確獲得用戶的位置信息、分析其潛在行為、推薦其潛在需求。目前WiFi網(wǎng)絡(luò)已覆蓋人們生活的大部分區(qū)域,包括學(xué)校、購(gòu)物商場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)、醫(yī)院、寫(xiě)字樓等。而且WiFi網(wǎng)絡(luò)具有傳輸速率高、成本低、覆蓋面廣等優(yōu)點(diǎn),其廉價(jià)的接收模塊也已廣泛嵌入包括傳感器、智能手機(jī)、家用電器等設(shè)備,使得使用現(xiàn)有的WiFi網(wǎng)絡(luò)資源實(shí)現(xiàn)位置指紋定位具有很大的應(yīng)用市場(chǎng)和商業(yè)前景。所以目前基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)的WiFi位置指紋定位技術(shù)成為最受歡迎的室內(nèi)定位技術(shù),對(duì)WiFi位置指紋的定位算法研究及特定場(chǎng)景下的實(shí)用定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)有應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)以“過(guò)道式”場(chǎng)景為主且AP分布較多的室內(nèi)定位區(qū)域,提出了兩種改進(jìn)的定位匹配算法,分別為融合算法和加權(quán)貝葉斯算法。融合算法是在最強(qiáng)AP法基礎(chǔ)上貝葉斯和WKNN算法的混合算法;加權(quán)貝葉斯算法是基于最強(qiáng)AP法,對(duì)貝葉斯算法引入新的權(quán)值。兩種改進(jìn)算法均先通過(guò)最強(qiáng)AP法從整體定位區(qū)域粗定位到較小區(qū)域,然后通過(guò)改進(jìn)的定位匹配算法進(jìn)行準(zhǔn)確定位。在不同的實(shí)際場(chǎng)景下進(jìn)行定位算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證...
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 室內(nèi)WiFi位置指紋定位基礎(chǔ)
2.1 位置指紋定位模型
2.1.1 WiFi位置指紋庫(kù)
2.1.2 基于位置指紋的定位模型
2.2 經(jīng)典算法
2.2.1 算法分類(lèi)
2.2.2 確定型算法
2.2.3 概率型算法
2.3 本章小結(jié)
第3章 基于最強(qiáng)AP法的定位算法
3.1 最強(qiáng)AP法模型
3.1.1 小區(qū)域AP指紋庫(kù)
3.1.2 基于投票算法的粗定位
3.2 基于最強(qiáng)AP法的定位算法
3.2.1 融合算法
3.2.2 加權(quán)貝葉斯算法
3.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
3.3.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景
3.3.2 數(shù)據(jù)的采集及指紋庫(kù)的建立
3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3.4 本章小結(jié)
第4章 室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.1 系統(tǒng)需求分析
4.2 系統(tǒng)框架與定位流程
4.2.1 系統(tǒng)框架
4.2.2 定位流程
4.3 移動(dòng)端設(shè)計(jì)
4.3.1 數(shù)據(jù)采集客戶端
4.3.2 在線定位與導(dǎo)航客戶端
4.4 服務(wù)器端設(shè)計(jì)
4.4.1 服務(wù)器的設(shè)計(jì)
4.4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)
4.5 系統(tǒng)功能測(cè)試
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間完成的科研成果
致謝
本文編號(hào):4030652
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 室內(nèi)WiFi位置指紋定位基礎(chǔ)
2.1 位置指紋定位模型
2.1.1 WiFi位置指紋庫(kù)
2.1.2 基于位置指紋的定位模型
2.2 經(jīng)典算法
2.2.1 算法分類(lèi)
2.2.2 確定型算法
2.2.3 概率型算法
2.3 本章小結(jié)
第3章 基于最強(qiáng)AP法的定位算法
3.1 最強(qiáng)AP法模型
3.1.1 小區(qū)域AP指紋庫(kù)
3.1.2 基于投票算法的粗定位
3.2 基于最強(qiáng)AP法的定位算法
3.2.1 融合算法
3.2.2 加權(quán)貝葉斯算法
3.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
3.3.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景
3.3.2 數(shù)據(jù)的采集及指紋庫(kù)的建立
3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3.4 本章小結(jié)
第4章 室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.1 系統(tǒng)需求分析
4.2 系統(tǒng)框架與定位流程
4.2.1 系統(tǒng)框架
4.2.2 定位流程
4.3 移動(dòng)端設(shè)計(jì)
4.3.1 數(shù)據(jù)采集客戶端
4.3.2 在線定位與導(dǎo)航客戶端
4.4 服務(wù)器端設(shè)計(jì)
4.4.1 服務(wù)器的設(shè)計(jì)
4.4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)
4.5 系統(tǒng)功能測(cè)試
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間完成的科研成果
致謝
本文編號(hào):4030652
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/wltx/4030652.html
最近更新
教材專(zhuān)著