本文關(guān)鍵詞：基于模糊推理的室內(nèi)定位方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展,人們對定位服務(wù)的需求日漸增加,其在導(dǎo)航、急救、信息傳遞等領(lǐng)域的應(yīng)用不斷加深。國內(nèi)外的眾多公司和專家學(xué)者在定位領(lǐng)域進(jìn)行了大量的研究工作,取得了令人矚目的成果。在室外環(huán)境中,GPS全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System)已經(jīng)十分成熟,可以解決大多數(shù)的定位和導(dǎo)航需求。但是由于衛(wèi)星信號無法穿透建筑物,并且室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變,多徑效應(yīng)和非視距干擾嚴(yán)重,導(dǎo)致通常的室外定位方法不能取得很好的定位效果,因此需要提出有針對性的室內(nèi)定位算法。由于在室內(nèi)環(huán)境下難以建立高精度的信號傳播模型,參數(shù)化方法在室內(nèi)定位環(huán)境中不能取得滿意的效果,所以室內(nèi)定位更多的使用非參數(shù)化方法,如位置指紋匹配方法。本文在已有的基于信號接收強(qiáng)度的位置指紋匹配方法的基礎(chǔ)上,針對室內(nèi)環(huán)境信號傳播的不規(guī)則性和不確定性,結(jié)合模糊推理的方法,實(shí)現(xiàn)了基于模糊推理的室內(nèi)定位算法,并且使用模糊隸屬度信息訓(xùn)練模糊規(guī)則的方法,對原有算法進(jìn)行了改進(jìn),取得了良好的室內(nèi)定位效果。本文的主要研究內(nèi)容和具體工作如下:(1)通過閱讀和學(xué)習(xí)室內(nèi)定位技術(shù)的相關(guān)書籍文獻(xiàn),分析了現(xiàn)有室內(nèi)定位技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),確定了以使用信號接收強(qiáng)度作為位置指紋信息的非參數(shù)化定位算法作為研究的對象。(2)介紹了模糊理論和模糊推理系統(tǒng)的相關(guān)知識,針對室內(nèi)定位的特點(diǎn),將模糊理論與室內(nèi)定位算法結(jié)合起來,為基于模糊推理的室內(nèi)定位算法的實(shí)現(xiàn)提供了理論支持。(3)實(shí)現(xiàn)了基于模糊推理的室內(nèi)定位算法,通過構(gòu)建模糊推理系統(tǒng)并使用牛頓迭代法求解模糊方程組來完成定位。利用離線階段采集的指紋數(shù)據(jù)庫對模糊推理系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練,得到模糊規(guī)則及其可信度,作為模糊推理的依據(jù)。詳細(xì)敘述了算法的原理和實(shí)施步驟,并通過對比仿真實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性。(4)對全文的工作做出總結(jié),并提出下一步優(yōu)化和改進(jìn)的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 接收信號強(qiáng)度 指紋定位 模糊推理 牛頓迭代法
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN92;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 選題背景10-12
• 1.2 研究的價(jià)值和意義12-13
• 1.3 研究目標(biāo)和主要工作13-14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 室內(nèi)定位方法概述與分析16-26
• 2.1 室內(nèi)定位技術(shù)16-19
• 2.2 室內(nèi)定位算法分析和比較19-25
• 2.2.1 常見室內(nèi)定位算法19-22
• 2.2.2 位置指紋定位方法22-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 模糊理論與模糊推理系統(tǒng)26-41
• 3.1 模糊數(shù)學(xué)的產(chǎn)生和發(fā)展26-27
• 3.2 模糊集合理論基礎(chǔ)27-32
• 3.2.1 經(jīng)典集合與特征函數(shù)27
• 3.2.2 模糊集合與隸屬度函數(shù)27-29
• 3.2.3 模糊集合的運(yùn)算29-31
• 3.2.4 模糊數(shù)31-32
• 3.2.5 模糊命題與模糊邏輯32
• 3.3 模糊推理的過程及特點(diǎn)32-35
• 3.3.1 模糊推理概述32-33
• 3.3.2 語言變量33
• 3.3.3 模糊規(guī)則庫33-34
• 3.3.4 模糊蘊(yùn)涵算子34-35
• 3.4 模糊推理系統(tǒng)構(gòu)成35-40
• 3.4.1 模糊推理系統(tǒng)的分類35-36
• 3.4.2 模糊推理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)36-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于模糊推理的室內(nèi)定位算法41-68
• 4.1 模糊推理加權(quán)KNN算法41-48
• 4.1.1 模糊推理加權(quán)KNN算法原理41-42
• 4.1.2 模糊推理加權(quán)KNN算法的實(shí)現(xiàn)42-44
• 4.1.3 仿真結(jié)果對比44-48
• 4.2 基于模糊推理的室內(nèi)定位算法48-58
• 4.2.1 模糊隸屬度函數(shù)的劃分49-50
• 4.2.2 模糊器的實(shí)現(xiàn)50
• 4.2.3 模糊規(guī)則的生成50-52
• 4.2.4 模糊推理的實(shí)現(xiàn)52-53
• 4.2.5 解模糊方法53-58
• 4.3 實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果及分析58-67
• 4.3.1 不同算法的對比59-61
• 4.3.2 模糊劃分?jǐn)?shù)量的影響61-62
• 4.3.3 指紋節(jié)點(diǎn)數(shù)量的影響62-64
• 4.3.4 DoI參數(shù)對定位誤差的影響64-65
• 4.3.5 不同噪聲下的定位誤差對比65-67
• 4.4 本章小結(jié)67-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 工作總結(jié)68
• 5.2 論文展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75

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