發(fā)布時(shí)間：2017-10-06 17:48

  本文關(guān)鍵詞：基于無線局域網(wǎng)的位置指紋室內(nèi)定位技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 位置指紋 平滑均值濾波 無線局域網(wǎng) 歷史位置

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起,人們對于基于位置的服務(wù)有了新的需求與更多的期待,人們希望定位服務(wù)不僅僅局限于室外的導(dǎo)航,室內(nèi)場所包括大型商場、超市、機(jī)場等復(fù)雜的場景也能得到相應(yīng)的基于位置的服務(wù)。與此同時(shí),移動(dòng)終端和無線局域網(wǎng)的快速發(fā)展,使得智能手機(jī)普及率和Wi Fi的覆蓋范圍都能滿足目前室內(nèi)定位的所需條件,因此基于無線局域網(wǎng)的室內(nèi)定位技術(shù)成為了近年來位置服務(wù)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。本文對基于無線局域網(wǎng)的室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行了深入研究,針對目前基于無線局域網(wǎng)的位置指紋定位技術(shù)中的定位精度和穩(wěn)定性不足的問題,本文將室內(nèi)定位方式由傳統(tǒng)的離散式定位改為連續(xù)式定位,并加入了歷史定位信息,提出了相應(yīng)的定位算法,并通過與傳統(tǒng)定位算法比較和實(shí)驗(yàn)分析,證明了該算法具有更優(yōu)可行性與更高的定位精度,具體工作如下:一、研究室內(nèi)定位的關(guān)鍵因素,包括RSS特性和誤差影響因素,為定位算法的設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ),首先從定位的角度分析RSS在室內(nèi)環(huán)境中的特性,包括RSS與距離的關(guān)系、人或者其他因素對RSS的干擾,以及信號(hào)的概率分布。然后分析誤差影響因素,包括AP數(shù)目和指紋位置的間隔,由于這些因素并沒有統(tǒng)一的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn),所以本文中將通過實(shí)驗(yàn)獲得最有效的參數(shù)值。二、本文重點(diǎn)研究了室內(nèi)定位中的數(shù)據(jù)預(yù)處理和精確定位兩個(gè)模塊,以解決位置指紋室內(nèi)定位中的精度問題和穩(wěn)定性問題。首先,使用均值平滑濾波器對離線采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波,以充分利用離線階段采集到的RSS信號(hào),提高定位的精度。然后,由于用戶的位置不會(huì)突變,在實(shí)時(shí)定位時(shí)加入用戶的歷史位置信息,設(shè)計(jì)了定位概率的加權(quán)法,對估計(jì)位置的概率進(jìn)行加權(quán),有效地防止了定位位置的突變,提高了定位的穩(wěn)定性,同時(shí),當(dāng)上一次定位概率較低時(shí),不使用歷史信息,這樣有效防止了一次定位錯(cuò)誤之后造成的定位誤差的累積。實(shí)驗(yàn)證明,相比傳統(tǒng)的位置指紋定位法,本文提出的概率加權(quán)法在精度和穩(wěn)定性方面都有顯著提升,同時(shí)相比加入歷史位置信息的算法,有效地避免了定位誤差的累積。三、本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Android平臺(tái)的室內(nèi)定位系統(tǒng),系統(tǒng)采用了基于服務(wù)器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),使用了文中提出的概率加權(quán)法。通過在實(shí)際環(huán)境中的測試,該定位系統(tǒng)能夠很好完成室內(nèi)定位的功能。有著較高的精度和穩(wěn)定性。該系統(tǒng)為以后進(jìn)一步研究基于WLAN的位置指紋定位技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 位置指紋 平滑均值濾波 無線局域網(wǎng) 歷史位置
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(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5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 室內(nèi)定位研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外室內(nèi)定位技術(shù)研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 紅外線室內(nèi)定位系統(tǒng)12-13
• 1.2.2 超聲波室內(nèi)定位系統(tǒng)13-14
• 1.2.3 射頻信號(hào)的室內(nèi)定位系統(tǒng)14-16
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容16
• 1.4 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)16-17
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)17-18
• 第2章 基于WLAN的位置指紋定位技術(shù)18-26
• 2.1 基于WLAN的位置指紋室內(nèi)定位技術(shù)概述18-21
• 2.1.1 基本原理18-19
• 2.1.2 相關(guān)工作19-20
• 2.1.3 定位流程20-21
• 2.2 基于WLAN的位置指紋定位算法分類21-25
• 2.2.1 確定性算法21-24
• 2.2.2 概率性算法24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 室內(nèi)定位中的關(guān)鍵因素分析26-37
• 3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)26-28
• 3.1.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境26-27
• 3.1.2 信號(hào)收發(fā)設(shè)備27-28
• 3.2 WiFi信號(hào)分析28-33
• 3.2.1 接收信號(hào)與距離之間的關(guān)系29
• 3.2.2 人對接收信號(hào)的影響29-31
• 3.2.3 不同接入點(diǎn)之間的相互影響31-32
• 3.2.4 信號(hào)強(qiáng)度概率分布32-33
• 3.2.5 信號(hào)穩(wěn)定性分析33
• 3.3 誤差影響因素分析33-35
• 3.3.1 室內(nèi)定位平均誤差34
• 3.3.2 網(wǎng)格大小的誤差影響34-35
• 3.3.3 AP數(shù)目的誤差影響35
• 3.4 本章小結(jié)35-37
• 第4章 概率加權(quán)定位法37-45
• 4.1 概率加權(quán)法簡介37
• 4.2 概率加權(quán)法定位流程37-39
• 4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理38
• 4.2.2 均值平滑濾波38-39
• 4.3 概率加權(quán)法39-41
• 4.3.1 粗略定位39-40
• 4.3.2 精確定位40-41
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能分析41-44
• 4.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理測試42
• 4.4.2 定位穩(wěn)定性測試42-43
• 4.4.3 定位精確性測試43-44
• 4.5 本章小結(jié)44-45
• 第5章 定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)45-51
• 5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)45-46
• 5.1.1 系統(tǒng)平臺(tái)介紹45
• 5.1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)45-46
• 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)46-49
• 5.2.1 硬件平臺(tái)47-48
• 5.2.2 服務(wù)器開發(fā)48
• 5.2.3 Android客戶端開發(fā)48-49
• 5.3 系統(tǒng)性能評(píng)估49-50
• 5.3.1 測試環(huán)境49
• 5.3.2 系統(tǒng)測試49-50
• 5.4 本章小結(jié)50-51
• 結(jié)論51-53
• 本文工作總結(jié)51
• 未來工作展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 致謝57-58
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄58

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：984165