本文關鍵詞：室內(nèi)定位及位置隱私保護的GeoLBS系統(tǒng)

  更多相關文章： 室內(nèi)定位 Wi-Fi指紋 慣性定位 LBS隱私保護 位置匿名

【摘要】：無線技術的發(fā)展與成熟,使得通過Wi-Fi指紋來識別用戶位置成為了可能。同時由于WiFi環(huán)境的不確定性,其無線電波的傳輸會受到天氣,溫度等因素的影響。因此通過融合移動終端的MEMS芯片采集的加速度與磁力感應數(shù)據(jù)實現(xiàn)慣性計步,并由此來協(xié)助Wi-Fi定位,實現(xiàn)室內(nèi)定位的精確度與穩(wěn)定性的提升。此外,針對流行的LBS,提供方便的同時也會造成用戶隱私的泄露,本文通過提出基于位置隱匿的方法來保護用戶的位置隱私。在本文中,綜合分析Wi-Fi與慣性定位優(yōu)缺點,在GeoLBS系統(tǒng)上實現(xiàn)了兩種傳感器融合的室內(nèi)定位算法,同時在系統(tǒng)平臺上提出和實現(xiàn)出改進K匿名的位置模糊算法。主要的研究點包括對Wi-Fi指紋定位以及慣性定位的深入系統(tǒng)性研究,以及對RSSI信號在室內(nèi)傳播特性的研究,分析RSSI的變化因素對定位產(chǎn)生影響。此外,針對慣性定位存在的精確度以及誤差累計等問題進行探究,對慣性定位算法的設計與改進提供了基礎。在上述分析作為支撐,通過對Wi-Fi指紋定位與慣性定位的結合,提出了高精確度與高穩(wěn)定度的室內(nèi)定位融合算法。對于LBS隱私保護的問題,分別從位置匿名與身份匿名等兩個方面闡述了隱私保護的原理,并提出一種高效的位置模糊匿名中間件,該中間件能夠?qū)崿F(xiàn)計算消耗與隱私保護之間的平衡。最后,設計并實現(xiàn)了GeoLBS的室內(nèi)定位及LBS位置隱私保護的綜合化平臺。該平臺基于B/S的服務器架構,采用了Django框架。云服務商采用百度地圖。通過B/S的架構,避免在移動終端進行大規(guī)模數(shù)據(jù)量的計算,并同時增強服務器平臺的可擴展性,滿足多功能的需求。實驗結果表明,融合Wi-Fi指紋慣性定位提高了室內(nèi)定位的穩(wěn)定性與精確度,防止定位過程中定位結果的跳變,定位準確度維持在2m左右。模糊匿名中間件可以阻止云服務商對用戶定位數(shù)據(jù)進行收集和分析,保護了使用者的位置的隱私。
【關鍵詞】：室內(nèi)定位 Wi-Fi指紋 慣性定位 LBS隱私保護 位置匿名
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 課題背景及意義8-9
• 1.2 室內(nèi)定位以及LBS隱私保護的研究現(xiàn)狀9-13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排13-15
• 第二章 室內(nèi)定位以及位置隱私保護研究理論基礎15-26
• 2.1 Wi-Fi室內(nèi)定位的技術15-19
• 2.1.1 三邊幾何定位17-18
• 2.1.2 近似法18
• 2.1.3 位置指紋的室內(nèi)定位18-19
• 2.2 基于MEMS的慣性定位技術19-22
• 2.2.1 基于加速度積分的軌跡模型19-20
• 2.2.2 基于計步估算的運動軌跡檢測20-22
• 2.3 定位系統(tǒng)與云服務商存在的隱私保護問題22-24
• 2.4 本章小結24-26
• 第三章 Na?ve Bayes與步態(tài)識別融合室內(nèi)定位算法26-39
• 3.1 基本系統(tǒng)結構26-27
• 3.2 Wi-Fi定位的環(huán)境場景分析27-30
• 3.2.1 Wi-Fi信號與環(huán)境之間關系27-29
• 3.2.2 RSSI數(shù)據(jù)采集建模準確度29-30
• 3.3 基于Na?ve Bayes的Wi-Fi定位算法設計與優(yōu)化30-33
• 3.3.1 基于Na?ve Bayes的室內(nèi)定位算法31-33
• 3.3.2 離線模型的優(yōu)化33
• 3.4 慣性定位的采樣過濾與模態(tài)識別33-36
• 3.4.1 加速度計的檢測33-34
• 3.4.2 閥值法計步測量34
• 3.4.3 基于水平狀態(tài)的計步測量34-36
• 3.5 Wi-Fi與慣性輔助融合定位算法36-37
• 3.6 本章小結37-39
• 第四章 基于模糊匿名的位置隱私保護算法39-47
• 4.1 基于模糊匿名的隱私保護算法39-43
• 4.1.1 模糊匿名方法的精確度與性能調(diào)校39-40
• 4.1.2 算法迭代過程40-43
• 4.2 身份隱藏的LBS隱私保護方法43-46
• 4.2.1 基于DH算法的身份隱私保護43-44
• 4.2.2 數(shù)字證書增強實體安全44-46
• 4.3 本章小結46-47
• 第五章 Geo LBS系統(tǒng)測試與結果分析47-66
• 5.1 系統(tǒng)需求分析47-48
• 5.2 Geo LBS服務器端設計與實現(xiàn)48-53
• 5.2.1 Wi-Fi指紋數(shù)據(jù)庫模塊50
• 5.2.2 通信模塊50-51
• 5.2.3 定位匹配模塊51-52
• 5.2.4 匿名中間件模塊52-53
• 5.3 Geo LBS移動端設計與實現(xiàn)53-59
• 5.3.1 移動終端的Wi-Fi信息采集53-54
• 5.3.2 移動終端接收數(shù)據(jù)的展示54-57
• 5.3.3 網(wǎng)絡交互與配置模塊57-59
• 5.3.4 LBS服務定位模塊59
• 5.4 室內(nèi)定位效果與位置隱私保護效果的評估59-65
• 5.4.1 定位的性能評估方法61
• 5.4.2 定位精度61-62
• 5.4.3 室內(nèi)定位的算法復雜度62-63
• 5.4.4 LBS隱私保護的效果以及測試評價63-65
• 5.5 本章小結65-66
• 第六章 總結與展望66-69
• 6.1 全文總結66-67
• 6.2 下一步的研究方向67-69
• 參考文獻69-72
• 附錄1 程序清單72-73
• 附錄2 攻讀碩士學位期間撰寫的論文73-74
• 附錄3 攻讀碩士學位期間參加的科研項目74-75
• 致謝75

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：665736