本文關(guān)鍵詞：基于Wi-Fi的室內(nèi)定位技術(shù)研究

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【摘要】：隨著移動通信技術(shù)的不斷發(fā)展和智能手機的快速普及,基于位置服務的室內(nèi)定位系統(tǒng)越來越受到人們的關(guān)注。然而,成熟的GPS(Global Positioning System)不能用于室內(nèi)環(huán)境。針對室內(nèi)這一特殊的環(huán)境,基于Wi-Fi的室內(nèi)定位系統(tǒng),由于無需額外的硬件設施,近年來被學者們廣泛的研究和應用。在現(xiàn)有的Wi-Fi的室內(nèi)定位系統(tǒng)中,基于位置指紋的室內(nèi)定位技術(shù),由于定位系統(tǒng)成本低、定位精度高,展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。本文對基于位置指紋的室內(nèi)定位技術(shù)進行了較為深入的研究。由于信號強度波動性特征,以及普通的位置指紋定位算法對環(huán)境的依賴性,給基于Wi-Fi的室內(nèi)定位技術(shù)的普適性帶來了巨大的挑戰(zhàn)。針對這些因素,本文的主要工作及創(chuàng)新點如下：首先,本文分別介紹了KNN方法、貝葉斯決策方法、PPMCC方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、SVM回歸方法等幾種廣泛使用的位置指紋定位算法,并針對室內(nèi)定位技術(shù)實時性的要求,研究了幾種指紋數(shù)據(jù)庫聚類方法,有效的減少了實時定位的計算量。其次,本文提出了一種基于Multi-Agent分類器融合的室內(nèi)定位算法,通過輸出層的分類器融合,得到各個分類器之間的最優(yōu)位置估計。通過兩種實驗環(huán)境的測試分析表明,該算法不僅提高了室內(nèi)定位精度,而且有效地克服一般算法對環(huán)境的依賴性。最后,本文搭建了一套基于Wi-Fi的室內(nèi)定位系統(tǒng)測試環(huán)境,分別對KNN算法,Gaussian分布算法和PPMCC算法的靜態(tài)定位性能進行了分析。同時利用不同測試和訓練設備,驗證了PPMCC算法在解決設備互異性問題的有效性。針對動態(tài)定位抖動性較大的特點,使用奇異值的校準和卡爾曼濾波器的平滑處理,并驗證了其定位性能。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 Wi-Fi Multi-Agent 分類器融合
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-22
• 1.1 課題研究的背景和意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.1 室內(nèi)定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.2 WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 基于位置指紋法的定位問題與挑戰(zhàn)19-20
• 1.3.1 定位方法描述19-20
• 1.3.2 存在的問題和挑戰(zhàn)20
• 1.4 本文主要研究的內(nèi)容和創(chuàng)新點20-21
• 1.5 本文的結(jié)構(gòu)安排21-22
• 第二章 基于WLAN的定位技術(shù)22-40
• 2.1 基于模型的定位方法研究22-26
• 2.1.1 三邊測量法23-24
• 2.1.2 最小二乘法24-25
• 2.1.3 基于模型的室內(nèi)定位方法的優(yōu)缺點25-26
• 2.2 基于位置指紋的定位方法研究26-36
• 2.2.1 KNN方法26-27
• 2.2.2 貝葉斯決策方法27-30
• 2.2.3 PPMCC方法30-33
• 2.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡方法33-34
• 2.2.5 SVM回歸方法34-36
• 2.2.6 決策樹方法36
• 2.3 指紋數(shù)據(jù)庫聚類和構(gòu)建方法36-39
• 2.3.1 K-均值聚類算法36-37
• 2.3.2 最大信號強度值聚類算法37
• 2.3.3 指紋數(shù)據(jù)庫的自動構(gòu)建與校準37-39
• 2.4 本章小結(jié)39-40
• 第三章 基于多分類器融合的室內(nèi)定位技術(shù)40-52
• 3.1 引言40-41
• 3.2 基于貝葉斯融合的室內(nèi)定位方法41-43
• 3.3 基于Multi-Agent融合的室內(nèi)定位方法43-46
• 3.3.1 基于Multi-Agent模型的融合思想43-44
• 3.3.2 基于Multi-Agent模型的室內(nèi)定位方法44-46
• 3.4 實驗分析與驗證46-51
• 3.4.1 實驗設計46-49
• 3.4.2 實驗結(jié)果分析49-51
• 3.5 本章小結(jié)51-52
• 第四章 基于Wi-Fi的室內(nèi)定位系統(tǒng)性能測試52-65
• 4.1 定位系統(tǒng)組成52-54
• 4.1.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)52-53
• 4.1.2 測試環(huán)境53-54
• 4.2 靜態(tài)定位性能分析54-57
• 4.2.1 KNN方法定位性能分析55-56
• 4.2.3 Gaussian分布方法定位性能分析56-57
• 4.2.4 PPMCC方法定位性能分析57
• 4.3 動態(tài)定位性能分析57-62
• 4.3.1 奇異值校準58-60
• 4.3.2 卡爾曼濾波60-62
• 4.5 設備互異性問題分析62-64
• 4.6 本章小結(jié)64-65
• 第五章 總結(jié)與展望65-67
• 5.1 全文總結(jié)65
• 5.2 今后研究的展望65-67
• 參考文獻67-73
• 攻讀碩士學位期間的學術(shù)活動及成果情況73

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：519636