本文關(guān)鍵詞：WLAN信號輔助下的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)外定位技術(shù)研究與實現(xiàn)

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【摘要】：目前,智能手機的普及和移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,帶來了移動定位研究的熱潮�；谖恢玫姆⻊�(LBS)更是以精準的定位、導航來保證服務質(zhì)量。因此,定位技術(shù)和定位系統(tǒng)不僅是目前各機構(gòu)的研究重點,其對于人們的日常生活也具有深遠的影響。 目前的室外定位多數(shù)依賴全球定位系統(tǒng)(GPS)。GPS在空曠的戶外能夠達到比較理想的定位性能,但在城市中心等建筑物密集的環(huán)境下,由于無線電波的衰減和多徑效應地影響,其定位精度顯著下降。并且,GPS信號在室內(nèi)幾乎不可用,這也限制了GPS的應用。而目前的室內(nèi)定位系統(tǒng),雖然方法較多,但大部分均強烈依賴于信號發(fā)射點的位置信息,導致這些系統(tǒng)應用場景太過局限。 本文借助與華為技術(shù)有限公司合作的企業(yè)項目,針對目前室內(nèi)外定位系統(tǒng)存在的問題,開發(fā)出定位精度更加準確、使用場景更加廣泛且魯棒性更加強健的定位技術(shù)和系統(tǒng)。 本文采用指紋匹配技術(shù)作為WLAN信號輔助下的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)外定位系統(tǒng)的基礎定位方法。該技術(shù)不依賴無線電傳播模型,因此不受定位場景以及多徑效應的限制,且該技術(shù)定位延時小、精度高。針對WLAN輔助下的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)外定位,本文采用WLAN-基站數(shù)據(jù)后端融合方案,運用建筑物輪廓提取、室內(nèi)外區(qū)分和反向AP定位等算法,分別對室內(nèi)外用戶進行定位。本文提出的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)外定位系統(tǒng)基于蜂窩網(wǎng)的網(wǎng)絡特征,借助移動通信網(wǎng)絡良好的網(wǎng)絡覆蓋率,使得在密集城區(qū)環(huán)境下也能夠獲得較高的定位精度。本文提出的WLAN室內(nèi)外定位系統(tǒng),創(chuàng)新地設計了反向AP定位技術(shù),成功解決了目前室內(nèi)定位AP位置缺失的問題。最后通過測試數(shù)據(jù)地實際驗證,證實了本文設計的定位系統(tǒng)的高精度和高可靠性。
【關(guān)鍵詞】：綜合定位 反向AP定位 輪廓提取 概率匹配
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN925.93
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1. 蜂窩網(wǎng)定位研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2. 室內(nèi)定位研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文工作12-13
• 1.4 論文章節(jié)安排13-15
• 第二章 WLAN輔助下的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)外定位系統(tǒng)方案設計15-20
• 2.1 綜合定位系統(tǒng)設計15-18
• 2.1.1. WLAN-基站數(shù)據(jù)后端融合方案15-17
• 2.1.2. 綜合定位系統(tǒng)17-18
• 2.2 位置指紋定位原理18-19
• 2.2.1. 離線指紋庫建立18-19
• 2.2.2. 在線匹配定位19
• 2.3 本章小結(jié)19-20
• 第三章 蜂窩網(wǎng)室內(nèi)外定位系統(tǒng)設計與實現(xiàn)20-45
• 3.1 蜂窩網(wǎng)通信原理20-24
• 3.1.1. 測量上報的觸發(fā)20-23
• 3.1.2. 小區(qū)選擇23-24
• 3.2 電子地圖建筑物輪廓提取24-34
• 3.2.1 電子地圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析25
• 3.2.2 輪廓提取規(guī)則提取25-34
• 3.3 生成指紋34-37
• 3.3.1 劃分立體柵格34-36
• 3.3.2 室內(nèi)外指紋建模36-37
• 3.4 室內(nèi)外區(qū)分2SVC37-40
• 3.4.1. 2SVC原理37-40
• 3.4.2. 2SVC室內(nèi)外區(qū)分算法40
• 3.5 指紋匹配定位算法40-43
• 3.5.1. 貝葉斯概率定位方法40-41
• 3.5.2. 非對稱概率分布41-43
• 3.6 L濾波性能提升43-44
• 3.7 本章小結(jié)44-45
• 第四章 WLAN室內(nèi)外定位系統(tǒng)設計與實現(xiàn)45-61
• 4.1 802.11系列協(xié)議45-48
• 4.1.1 802.11a/b/g/n45-47
• 4.1.2 802.11ac47-48
• 4.2 WLAN信號采集軟件設計與實現(xiàn)48-49
• 4.3 反向定位AP49-56
• 4.3.1 WLAN數(shù)據(jù)預處理49-51
• 4.3.2 測量點方向?qū)?shù)計算51-52
• 4.3.3 模糊C均值聚類52-54
• 4.3.4 類首梯度54-55
• 4.3.5 AP水平面投影定位55
• 4.3.6 AP高度定位55-56
• 4.4 基于WLAN信息結(jié)構(gòu)的概率建模56-60
• 4.4.1 離線信息采集56-57
• 4.4.2 在線匹配定位57-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第五章 實驗結(jié)果與結(jié)論61-68
• 5.1 實驗所需數(shù)據(jù)及系統(tǒng)性能指標61-63
• 5.1.1 訓練與測試數(shù)據(jù)61-62
• 5.1.2 性能衡量指標62-63
• 5.2 實驗結(jié)果與分析63-67
• 5.2.1 電子地圖建筑物輪廓提取準確率分析63-64
• 5.2.2 WLAN網(wǎng)絡室內(nèi)外區(qū)分2SVC準確率分析64-65
• 5.2.3 蜂窩網(wǎng)室外定位精度分析65
• 5.2.4 L濾波結(jié)果校正分析65-66
• 5.2.5 反向定位AP及WLAN網(wǎng)絡定位精度分析66-67
• 5.3 本章小結(jié)67-68
• 第六章 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 論文總結(jié)68
• 6.2 進一步研究與展望68-70
• 參考文獻70-73
• 致謝73-74
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文74

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 趙春暉;吳舟;;基于NLOS環(huán)境下的TOA/AOA混合定位算法[J];哈爾濱工業(yè)大學學報;2007年01期

2 孫瑜,范平志;射頻識別技術(shù)及其在室內(nèi)定位中的應用[J];計算機應用;2005年05期

3 袁正午;鄧思兵;李恭偉;;基于多元線性回歸快速迭代的室內(nèi)定位方法研究[J];計算機應用研究;2007年12期

4 王昕,王宗欣,劉石;一種考慮非視線傳播影響的TOA定位算法[J];通信學報;2001年03期

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本文編號：936817