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

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【摘要】：目前,智能手機(jī)的普及和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,帶來(lái)了移動(dòng)定位研究的熱潮�；谖恢玫姆⻊�(wù)(LBS)更是以精準(zhǔn)的定位、導(dǎo)航來(lái)保證服務(wù)質(zhì)量。因此,定位技術(shù)和定位系統(tǒng)不僅是目前各機(jī)構(gòu)的研究重點(diǎn),其對(duì)于人們的日常生活也具有深遠(yuǎn)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(dá)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(wú)線電波的衰減和多徑效應(yīng)地影響,其定位精度顯著下降。并且,GPS信號(hào)在室內(nèi)幾乎不可用,這也限制了GPS的應(yīng)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(qiáng)烈依賴于信號(hào)發(fā)射點(diǎn)的位置信息,導(dǎo)致這些系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景太過(guò)局限。 本文借助與華為技術(shù)有限公司合作的企業(yè)項(xiàng)目,針對(duì)目前室內(nèi)外定位系統(tǒng)存在的問(wèn)題,開(kāi)發(fā)出定位精度更加準(zhǔn)確、使用場(chǎng)景更加廣泛且魯棒性更加強(qiáng)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(hào)輔助下的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)外定位系統(tǒng)的基礎(chǔ)定位方法。該技術(shù)不依賴無(wú)線電傳播模型,因此不受定位場(chǎng)景以及多徑效應(yīng)的限制,且該技術(shù)定位延時(shí)小、精度高。針對(duì)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(yùn)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(duì)室內(nèi)外用戶進(jìn)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(luò)特征,借助移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)良好的網(wǎng)絡(luò)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(shè)計(jì)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(wèn)題。最后通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)地實(shí)際驗(yàn)證,證實(shí)了本文設(shè)計(jì)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(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(guó)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(shè)計(jì)15-20
• 2.1 綜合定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(kù)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(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)20-45
• 3.1 蜂窩網(wǎng)通信原理20-24
• 3.1.1. 測(cè)量上報(bào)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(duì)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(shè)計(jì)與實(shí)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(hào)采集軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-49
• 4.3 反向定位AP49-56
• 4.3.1 WLAN數(shù)據(jù)預(yù)處理49-51
• 4.3.2 測(cè)量點(diǎn)方向?qū)?shù)計(jì)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(shí)驗(yàn)結(jié)果與結(jié)論61-68
• 5.1 實(shí)驗(yàn)所需數(shù)據(jù)及系統(tǒng)性能指標(biāo)61-63
• 5.1.1 訓(xùn)練與測(cè)試數(shù)據(jù)61-62
• 5.1.2 性能衡量指標(biāo)62-63
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析63-67
• 5.2.1 電子地圖建筑物輪廓提取準(zhǔn)確率分析63-64
• 5.2.2 WLAN網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)外區(qū)分2SVC準(zhǔn)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(luò)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(jìn)一步研究與展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-73
• 致謝73-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文74

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 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(xué)學(xué)報(bào);2007年01期

2 孫瑜,范平志;射頻識(shí)別技術(shù)及其在室內(nèi)定位中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)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(jì)算機(jī)應(yīng)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(xué)報(bào);2001年03期

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本文編號(hào)：936817