本文關(guān)鍵詞：穩(wěn)健的低秩矩陣恢復(fù)室內(nèi)定位方法研究

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【摘要】：現(xiàn)代通信技術(shù)的高速發(fā)展給室內(nèi)定位帶來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。在受到非視距傳播、多徑傳播效應(yīng)和大量人員走動等因素導(dǎo)致的不斷發(fā)生變化的復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健、高效和高精度的定位具有重要的實(shí)用價(jià)值但又充滿著挑戰(zhàn)性。在這樣的背景下,本文對穩(wěn)健的低秩矩陣恢復(fù)室內(nèi)定位方法進(jìn)行了深入的分析和研究。主要內(nèi)容包括:首先,詳細(xì)地研究了基于接收信號強(qiáng)度(Received Signal Strength,RSS)的室內(nèi)定位方法。結(jié)合室內(nèi)定位技術(shù)的性能評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),以仿真實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)指出了傳統(tǒng)的基于RSS的室內(nèi)定位方法存在的問題以及這些問題與定位性能之間關(guān)系,這為后文算法的設(shè)計(jì)提供了理論基礎(chǔ)和指明了方向。其次,介紹了低秩矩陣恢復(fù)理論,簡要地作了將低秩矩陣恢復(fù)理論應(yīng)用到室內(nèi)定位的可行性分析。然后,針對傳統(tǒng)的基于RSS指紋庫匹配定位方法存在的建庫效率低下、指紋庫穩(wěn)健度不強(qiáng)和定位誤差大等缺點(diǎn)。在分析了格點(diǎn)多信道RSS指紋庫的結(jié)構(gòu)特征之后,結(jié)合低秩矩陣恢復(fù)理論(Low Rank Matrix Completion,LRMC)提出了相應(yīng)改進(jìn)方法。它們包括:基于低秩矩陣恢復(fù)的指紋庫噪聲濾波方法和建庫方法分別可有效地剔除指紋庫中的野值和提高建庫效率;建立多信道信號強(qiáng)度差指紋(Signal Strength Difference,SSD)可以有效地避免信號接收設(shè)備差異對格點(diǎn)指紋的影響。建立好穩(wěn)健的格點(diǎn)多信道SSD指紋后,提出了多信道矢量匹配定位方法,該方法可以提升指紋匹配效率和降低噪聲的影響。MATLAB仿真驗(yàn)證結(jié)果和利用ZigBee網(wǎng)絡(luò)獲得的實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果均說明了本文中提出的算法的可行性和正確性。最后,提出了基于低秩歐氏距離矩陣恢復(fù)的室內(nèi)定位方法。歐氏距離矩陣(Euclidean Distance Matrix,EDM)存在的數(shù)據(jù)不完整、不準(zhǔn)確和環(huán)境適應(yīng)性差等問題,本文分析了EDM的結(jié)構(gòu)特征,結(jié)合EDM的低秩特性,提出了基于低秩矩陣恢復(fù)的獲取完整EDM的方法�；谕暾腅DM信息,提出了基于半正定規(guī)劃松弛的多目標(biāo)定位方法,相對于傳統(tǒng)的利用EDM的定位方法,提出的方法具有更高的定位精度。仿真結(jié)果和實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果均表明本文提出的方法可以有效地改善傳統(tǒng)的基于EDM定位方法中存在的問題。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 RSS 低秩矩陣恢復(fù) 指紋庫 EDM
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 本文研究的背景和意義10-11
• 1.2 室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展介紹11-13
• 1.2.1 室內(nèi)定位技術(shù)分類11-12
• 1.2.2 室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展趨勢12-13
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 基于RSS的室內(nèi)定位方法15-22
• 2.1 RSS信號模型15
• 2.2 RSS室內(nèi)定位方法15-17
• 2.2.1 基于RSS的參數(shù)室內(nèi)定位方法15-17
• 2.2.2 基于RSS的非參數(shù)室內(nèi)定位方法17
• 2.3 RSS定位算法性能分析17-21
• 2.3.1 仿真比較17-20
• 2.3.2 存在的問題和挑戰(zhàn)20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 低秩矩陣恢復(fù)22-31
• 3.1 低秩矩陣恢復(fù)問題描述22-24
• 3.2 低秩矩陣恢復(fù)方法分析24-29
• 3.2.1 低秩矩陣恢復(fù)問題的解決方法24-27
• 3.2.2 低秩矩陣恢復(fù)問題解決方法比較27-29
• 3.3 低秩矩陣恢復(fù)理論在室內(nèi)定位中的應(yīng)用29-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第四章 基于LRMC的SSD指紋匹配室內(nèi)定位方法31-48
• 4.1 多信道RSS指紋庫建立方法31-33
• 4.2 基于LRMC的高效建庫方法33-36
• 4.2.1 RSS指紋結(jié)構(gòu)分析33-34
• 4.2.2 基于LRMC的高效建庫方法34-36
• 4.3 基于LRMC的指紋庫濾波方法36-39
• 4.4 基于多信道SSD指紋庫匹配的室內(nèi)定位方法39-43
• 4.4.1 建立多信道SSD指紋39-40
• 4.4.2 定位算法40-43
• 4.5 算法效果驗(yàn)證43-47
• 4.6 本章小結(jié)47-48
• 第五章 基于低秩歐氏距離恢復(fù)的室內(nèi)定位方法48-68
• 5.1 EDM分析48-56
• 5.1.1 EDM構(gòu)成及其性質(zhì)分析48-50
• 5.1.2 室內(nèi)定位中EDM獲取方法50-56
• 5.2 定位方法56-60
• 5.2.1 單目標(biāo)定位方法56-58
• 5.2.2 傳統(tǒng)多目標(biāo)定位方法58-59
• 5.2.3 基于半正定規(guī)劃松弛的多目標(biāo)定位方法59-60
• 5.3 算法性能分析和實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證60-67
• 5.3.1 仿真分析60-64
• 5.3.2 復(fù)雜度分析64-66
• 5.3.3 實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證66-67
• 5.4 本章小結(jié)67-68
• 第六章 全文總結(jié)與展望68-70
• 6.1 全文總結(jié)68
• 6.2 工作展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果75-76

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