本文關(guān)鍵詞：基于指紋和PDR的室內(nèi)定位研究

  更多相關(guān)文章： 指紋定位 PDR行人航跡推算 Wi Fi室內(nèi)定位算法 融合

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,移動設(shè)備定位技術(shù)成為關(guān)注的熱點。比較成熟的室外定位——GPS系統(tǒng)無法穿透建筑物,不適用室內(nèi)定位。然而一些大型商場、醫(yī)院、倉庫、大型停車場等場合室內(nèi)定位是必須的�；赪i Fi的室內(nèi)定位普及率高、成本低、實現(xiàn)簡單的特點使其成為研究熱點,代表性算法是指紋定位。慣性測量定位是基于加速度傳感器,電子羅盤等傳感器的位置估算方法,代表算法是行人航跡推算(PDR)。本文研究了影響指紋定位算法精度的關(guān)鍵因素,如:AP接入點選擇,人對信號強度的影響,AP接入點之間的相關(guān)性,信號強度隨距離的關(guān)系等,重點研究影響最大的因素——AP接入點選擇算法。針對已有AP接入點選擇算法大多運行于離線或者在線階段,沒有考慮無線信號時變性特征,造成指紋庫過期以及精度下降的缺點,提出運行在離線和在線兩個階段的AP選擇算法——基于區(qū)分度的AP選擇算法;通過實驗表明基于區(qū)分度的AP選擇算法比Max Mean算法有更好的定位精度。針對PDR算法中的步長估算模型對不同行走速度精度差的缺點,提出改進(jìn)的步長估算模型,通過實驗表明改進(jìn)步長模型對不同行走速度都有較高的精度。針對指紋定位受環(huán)境影響大、PDR算法存在累計誤差和需要初始位置的缺點,提出指紋和PDR融合室內(nèi)定位算法。一方面利用PDR估算的坐標(biāo)減小指紋定位算法搜索指紋庫的時間開銷,進(jìn)而減小定位系統(tǒng)時間和空間復(fù)雜度,增強指紋算法對環(huán)境的魯棒性;另一方面,利用指紋定位的結(jié)果修正步長模型參數(shù)以及定位結(jié)果,進(jìn)而減小PDR算法的累計誤差。最后,設(shè)計和編程實現(xiàn)了融合室內(nèi)定位系統(tǒng)的各個功能模塊。通過大量實驗表明指紋和PDR融合算法與單獨指紋定位算法相比,提高了對環(huán)境的魯棒性,提高了定位精度。
【關(guān)鍵詞】：指紋定位 PDR行人航跡推算 Wi Fi室內(nèi)定位算法 融合
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-18
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究目的與意義9-10
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.3.1 室內(nèi)定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3.2 室內(nèi)定位相關(guān)算法的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.3 典型室內(nèi)定位系統(tǒng)13-15
• 1.4 論文主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排15-18
• 2 指紋室內(nèi)定位和PDR算法18-24
• 2.1 基于指紋的室內(nèi)定位概述18-19
• 2.1.1 工作原理18
• 2.1.2 指紋定位的主要研究內(nèi)容18-19
• 2.2 AP選擇算法19-21
• 2.3 慣性傳感器定位技術(shù)21-23
• 2.3.1 慣性傳感器定位原理21-22
• 2.3.2 常用的慣性傳感器定位算法22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 3 指紋定位關(guān)鍵影響因素及改進(jìn)24-40
• 3.1 指紋定位關(guān)鍵影響因素分析24-31
• 3.1.1 實驗場景介紹24
• 3.1.2 接受信號強度與距離的關(guān)系24-25
• 3.1.3 人對接收信號強度的影響25-27
• 3.1.4 不同AP之間相關(guān)性分析27-28
• 3.1.5 不同類型的終端對定位的影響28-30
• 3.1.6 不同AP集合對定位精度的影響30-31
• 3.2 AP選擇算法總結(jié)31-32
• 3.3 接入點區(qū)分度32-33
• 3.4 算法描述33-35
• 3.4.1 算法提出33
• 3.4.2 算法描述33-34
• 3.4.3 算法實現(xiàn)34-35
• 3.5 實驗結(jié)果與分析35-37
• 3.5.1 實驗場景介紹35-36
• 3.5.2 實驗結(jié)果與分析36-37
• 3.6 本章小結(jié)37-40
• 4 指紋與PDR融合定位算法40-50
• 4.1 行人軌跡推算(PDR)原理40-46
• 4.1.1 步態(tài)檢測41-42
• 4.1.2 改進(jìn)的非線性步長估算42-46
• 4.2 指紋算法與PDR算法的融合46-48
• 4.2.1 概念提出46
• 4.2.2 實現(xiàn)策略46-48
• 4.3 本章小結(jié)48-50
• 5 定位系統(tǒng)原型設(shè)計與實現(xiàn)50-72
• 5.1 定位系統(tǒng)需求分析50-53
• 5.1.1 系統(tǒng)功能描述50-51
• 5.1.2 系統(tǒng)功能模塊分析51-53
• 5.2 系統(tǒng)實現(xiàn)53-67
• 5.2.1 定位系統(tǒng)流程53-54
• 5.2.2 服務(wù)器子系統(tǒng)設(shè)計54-60
• 5.2.3 終端子系統(tǒng)設(shè)計60-67
• 5.3 性能評估67-70
• 5.3.1 誤差度量67
• 5.3.2 定位精度67-69
• 5.3.3 算法時間和空間復(fù)雜度69-70
• 5.4 本章小結(jié)70-72
• 6 總結(jié)與展望72-74
• 致謝74-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 附錄80
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄80

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：735264