本文關(guān)鍵詞：WIFI網(wǎng)絡(luò)下的室內(nèi)定位算法研究

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【摘要】：隨著科技和社會(huì)的迅速發(fā)展,位置服務(wù)的應(yīng)用范圍從室外擴(kuò)展到了室內(nèi),而室內(nèi)位置服務(wù)發(fā)展的一個(gè)必要前提是良好的定位技術(shù)。目前室內(nèi)常用的定位技術(shù)大多基于無(wú)線局域網(wǎng),其中基于Wi Fi的位置指紋定位技術(shù)由于具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)便、成本低、定位結(jié)果準(zhǔn)確、穩(wěn)健性好、可擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),逐漸成為室內(nèi)定位技術(shù)的研究重點(diǎn)。本文綜合分析了基于無(wú)線局域網(wǎng)的室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,對(duì)基于Wi Fi的位置指紋定位匹配算法進(jìn)行了深入的研究。首先,對(duì)位置指紋定位技術(shù)中常用的近鄰匹配算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究�，F(xiàn)有的近鄰定位匹配算法的核心是歐氏距離的求解,在以往的歐氏距離計(jì)算中沒(méi)有考慮各接入點(diǎn)AP信號(hào)強(qiáng)度對(duì)定位結(jié)果貢獻(xiàn)程度的差異性,得到的歐氏距離不能真實(shí)反映兩個(gè)指紋的相似度,為了解決上述問(wèn)題本文提出了加權(quán)歐式距離近鄰定位算法,為歐氏距離中各個(gè)AP信號(hào)強(qiáng)度分量賦予不同的權(quán)值,使定位結(jié)果更加符合實(shí)際情況。其次,對(duì)Wi Fi信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,可將信號(hào)強(qiáng)度分布近似看成對(duì)數(shù)正態(tài)分布,然后對(duì)信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)處理。在此基礎(chǔ)上提出了一種基于對(duì)數(shù)正態(tài)分布的面積重合度指紋定位算法,該算法原理是計(jì)算終端用戶(hù)位置指紋和數(shù)據(jù)庫(kù)中各參考點(diǎn)位置指紋的概率密度函數(shù)的面積重合度,將面積重合度的大小作為指紋相似度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。最后,利用在實(shí)際環(huán)境中采集的信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù),通過(guò)MATLAB對(duì)文中提出的兩種定位算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的兩種定位算法相較于傳統(tǒng)定位算法均有效地提高了定位精度。
【關(guān)鍵詞】：位置指紋 Wi Fi 加權(quán)歐式距離 對(duì)數(shù)正態(tài)分布 面積重合度
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 無(wú)線局域網(wǎng)定位技術(shù)分析16-26
• 2.1 引言16
• 2.2 無(wú)線局域網(wǎng)定位算法分類(lèi)16-22
• 2.2.1 幾何定位法17-21
• 2.2.2 位置指紋定位技術(shù)21-22
• 2.3 室內(nèi)定位系統(tǒng)簡(jiǎn)介22-23
• 2.4 選擇WIFI原因分析23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 加權(quán)歐式距離定位算法26-38
• 3.1 引言26
• 3.2 位置指紋定位算法26-31
• 3.2.1 指紋相似度計(jì)算27-28
• 3.2.2 算法缺點(diǎn)分析28-29
• 3.2.3 加權(quán)必要性分析29-31
• 3.3 加權(quán)歐式距離定位算法31-37
• 3.3.1 加權(quán)歐式距離31-32
• 3.3.2 變異系數(shù)加權(quán)法32-35
• 3.3.3 基于加權(quán)歐氏距離的KNN定位算法35-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 面積重合度定位算法38-49
• 4.1 引言38
• 4.2 接收信號(hào)強(qiáng)度的特性38-42
• 4.3 接收信號(hào)強(qiáng)度預(yù)處理42-45
• 4.3.1 粗大誤差的剔除42-44
• 4.3.2 數(shù)據(jù)濾波44-45
• 4.4 面積重合度定位算法45-48
• 4.4.1 算法理論依據(jù)46-47
• 4.4.2 基于面積重合度的指紋定位算法47-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析49-56
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境49-50
• 5.2 AP選擇原則50-51
• 5.3 定位算法比較51-54
• 5.3.1 KNN定位算法詳細(xì)分析51-53
• 5.3.2 加權(quán)歐氏距離KNN算法分析53-54
• 5.4 面積重合度定位算法分析54-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果62-63
• 致謝63-64
• 作者簡(jiǎn)介64

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王建剛;王福豹;段渭軍;;加權(quán)最小二乘估計(jì)在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2006年09期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張建平;MIMO移動(dòng)通信系統(tǒng)中的單基站定位技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：567532