發(fā)布時間：2017-07-07 10:19

  本文關鍵詞：基于眾包的室內定位關鍵技術研究

  更多相關文章： 室內定位 眾包 設備差異性 指紋庫自動構建 固定地標 隱性地標

【摘要】：在基于WLAN的室內定位系統(tǒng)研究和實踐中,指紋匹配算法因為其可以純軟件實現且能夠有相對較高的精度,被大多數系統(tǒng)所采用,其中指紋采集工作不可避免的產生巨大的工作量和花費大量的時間。最近的研究表明眾包模型的引入可以有效地解決指紋采集的問題。然而,隨之而來引入了新的挑戰(zhàn)。首先,關鍵問題之一為終端設備差異性問題,由于眾包用戶使用不同類型的終端設備進行指紋采集,這直接導致了指紋和指紋之間以及指紋和定位數據之間的差異性。其次,另一個比較關鍵的問題為基于眾包的室內定位系統(tǒng)需要保證眾包用戶對指紋采集工作的積極性。因此,需要挖掘新的面向實際定位系統(tǒng),且基于眾包模型的自動構建指紋庫技術,使得用戶校正工作得到減少。對于終端設備差異性問題,由于指紋經由各種不同類型設備采集獲取,確定有效的指紋數據并且在差異化設備之間建立可靠的定位系統(tǒng)是比較關鍵的問題。本文提出了新型的系統(tǒng)級別的解決方案和算法用以克服終端差異性問題:1)提出了基于精確地RSSI相對關系(Re?ned Relative Relationship,RE3)指紋提取算法,以解決針對眾包模式終端設備差異導致的指紋庫混合問題;2)提出了基于動態(tài)時間規(guī)劃的動態(tài)RSSI規(guī)劃(Dynamic RSSI Wrapping,DRW)算法,以解決不同類型設備之間的RSSI序列變化速率不一致導致的不匹配問題;3)為了證明RE3算法與已有的定位算法的兼容性,本文將RE3算法與基于聚類分析的定位算法相結合構建了實際的面向差異化設備的室內定位系統(tǒng)。同時,基于最優(yōu)傳輸距離模型,提出了適用于比較室內定位聚類結果的聚類比較算法。實驗和仿真結果表明,本文提出的解決終端差異性的系統(tǒng)解決方案使得眾包模型不同類型設備之間的定位差異度最大被壓縮至1.2m以下,對完全新增類型設備定位差異度也被壓縮至1.4m以下,同時本文提出的算法保證了定位精度,平均誤差被限制在2.5m以下。對于基于眾包的室內定位系統(tǒng)指紋庫自動構建問題,本文提出了利用眾包路徑在服務器端提取指紋數據的新型方法。該方法不再局限于單條用戶路徑跟蹤,而是通過不同眾包用戶在不同環(huán)境中行動產生的路徑軌跡完成自動采集和構建指紋的功能。然而,在盡量減少眾包用戶的校正干預下,指紋精度會被降低。因此,本文提出了基于眾包路徑的兩種新型有機地標,即固定地標和隱性地標,用以糾正指紋采集誤差。其中,結合具體的地理特征環(huán)境,室內環(huán)境中的走廊交叉點被定義為固定地標,同時眾包路徑的動態(tài)交叉點被定義為隱性地標。為了使得固定地標能夠在覆蓋范圍內糾正眾包路徑誤差,基于眾包用戶上傳的訓練數據集,固定地標和眾包路徑之間的短距離最優(yōu)估計模型被訓練解算得到。同時,基于模糊邏輯選舉判決器的隱性地標被用于解算隱性地標。進一步地,隱性地標用以粒子濾波技術中用以對眾包路徑上的位置點進行整體誤差糾正。本文基于智能移動終端構建了實際的自動指紋采集系統(tǒng)。實驗和仿真結果表明,本文提出的指紋庫自動構建技術能夠構建相對穩(wěn)定的指紋數據庫,指紋構建誤差被限制在標準指紋一跳的相鄰位置。
【關鍵詞】：室內定位 眾包 設備差異性 指紋庫自動構建 固定地標 隱性地標
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN925.93
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-15
• 英文縮略語表15-16
• 第一章 緒論16-20
• 1.1 研究背景和意義16
• 1.2 終端設備差異性16-17
• 1.3 指紋庫構建技術17
• 1.4 本文研究內容17-18
• 1.5 本文的主要工作及章節(jié)安排18-20
• 第二章 基于眾包的室內定位技術概述20-36
• 2.1 引言20-21
• 2.2 室內定位系統(tǒng)研究概述21-27
• 2.2.1 基于WLAN室內定位系統(tǒng)21-25
• 2.2.2 基于傳感器導航的室內位置跟蹤系統(tǒng)25-26
• 2.2.3 主要系統(tǒng)級解決方案26-27
• 2.3 眾包模型概述27-28
• 2.4 終端差異性問題相關研究28-31
• 2.4.1 RSSI空間變換28-29
• 2.4.2 概率密度分布優(yōu)化29-31
• 2.5 指紋庫自動構建技術相關研究31-34
• 2.5.1 SLAM概述32-33
• 2.5.2 粒子濾波33-34
• 2.6 本章小結34-36
• 第三章 眾包模式下終端差異性問題研究36-60
• 3.1 研究背景及問題的提出36-37
• 3.2 終端差異性問題及系統(tǒng)架構37-39
• 3.2.1 終端差異性問題37-38
• 3.2.2 系統(tǒng)架構38-39
• 3.3 基于RSSI相對關系的新型指紋設計39-41
• 3.3.1 RSSI相對關系39-40
• 3.3.2 RE3指紋提取算法40-41
• 3.4 RE3算法修正41-45
• 3.4.1 RE3算法存在的問題41-42
• 3.4.2 動態(tài)時間規(guī)劃42-43
• 3.4.3 基于動態(tài)時間規(guī)劃的RE3優(yōu)化算法43-45
• 3.5 RE3算法應用于聚類定位算法45-52
• 3.5.1 聚類定位算法46-48
• 3.5.2 面向室內定位系統(tǒng)的聚類比較算法48-52
• 3.6 實驗驗證結果分析52-57
• 3.6.1 實驗設立52-53
• 3.6.2 指紋相似度比較53-54
• 3.6.3 聚類結果相似度比較54-55
• 3.6.4 定位精度比較55-57
• 3.7 本章小結57-60
• 第四章 眾包模式下自動構建指紋數據庫的研究與實現60-84
• 4.1 研究背景及問題提出60-62
• 4.2 基于眾包自動構建指紋數據庫模型及架構62-63
• 4.2.1 系統(tǒng)模型架構62
• 4.2.2 存在的問題及挑戰(zhàn)62-63
• 4.3 眾包路徑中的固定地標63-70
• 4.3.1 固定地標周圍指紋數據提取64-65
• 4.3.2 固定地標范圍內的短距離估計65-67
• 4.3.3 精度提高：多維尺度映射及普氏分析67-70
• 4.3.4 基于固定地標的指紋數據修正70
• 4.4 眾包路徑中的隱性地標70-77
• 4.4.1 搜索隱性地標節(jié)點71
• 4.4.2 隱性地標坐標化：模糊邏輯判決71-74
• 4.4.3 路徑平滑：隱性地標應用于粒子濾波74-77
• 4.5 實驗驗證結果分析77-83
• 4.5.1 實驗設立77-78
• 4.5.2 固定地標構建指紋庫性能78-80
• 4.5.3 隱性地標構建指紋庫性能80-83
• 4.6 本章小結83-84
• 第五章 全文總結84-88
• 5.1 全文工作總結84-85
• 5.2 研究展望85-88
• 參考文獻88-94
• 致謝94-96
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄96-97

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：529810