本文關(guān)鍵詞：基于粒子濾波和電子地圖融合的室內(nèi)定位技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： WiFi信號(hào)指紋 空間劃分 支持向量機(jī) 粒子濾波 地圖匹配

【摘要】：WiFi信號(hào)指紋常常用于推測(cè)移動(dòng)設(shè)備在室內(nèi)的位置坐標(biāo),然而室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性導(dǎo)致這種推測(cè)難度很大。首先,很難建立起WiFi信號(hào)指紋與移動(dòng)設(shè)備的位置之間精確的關(guān)聯(lián);其次,對(duì)于連續(xù)多次的導(dǎo)航定位服務(wù),若不考慮相鄰兩次定位結(jié)果的時(shí)序關(guān)系,常常會(huì)出現(xiàn)遠(yuǎn)距離突變現(xiàn)象;再有,連續(xù)兩次定位結(jié)果可能出現(xiàn)穿墻而過的不正確情況。針對(duì)這些問題,本文首先提出采用空間聚類算法將較大室內(nèi)空間區(qū)域劃分成更小的且特征更加明顯集中的子區(qū)域,然后結(jié)合SVM分類算法和SVM回歸算法分兩階段建模WiFi指紋與位置坐標(biāo)的關(guān)聯(lián),從而更為精確地估計(jì)出移動(dòng)設(shè)備的具體位置坐標(biāo)。接著,提出采用粒子濾波來融合上述定位方法和時(shí)序相關(guān)的PDR導(dǎo)航定位方法。將PDR導(dǎo)航定位結(jié)果作為粒子濾波算法中的轉(zhuǎn)移量,將WiFi模型定位結(jié)果作為粒子濾波算法每一次的觀測(cè)狀態(tài),從而結(jié)合兩種定位算法的優(yōu)勢(shì),減弱各自單獨(dú)定位時(shí)的不足。最后,采用室內(nèi)地圖匹配技術(shù)來解決融合定位算法中定位結(jié)果穿墻的問題。采用點(diǎn)線面模型建立起室內(nèi)矢量地圖模型;利用地圖匹配方法約束粒子濾波算法中的粒子穿墻;再將穿墻的定位結(jié)果校正到相鄰門上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在孤點(diǎn)定位方面,提出的基于空間劃分的兩階段WiFi室內(nèi)定位,其分類精度可達(dá)94.58%,平均定位誤差距離為2.58米。通過與多種的定位方法相比,本文在分類正確率、定位精度和響應(yīng)時(shí)間等方面均有明顯的優(yōu)勢(shì)。在導(dǎo)航定位方面,提出的融合室內(nèi)導(dǎo)航定位方法,在較為復(fù)雜的折線導(dǎo)航行走軌跡測(cè)試中,平均定位誤差低至1.81米,與真實(shí)行走軌跡非常逼近;在簡(jiǎn)單的直線導(dǎo)航行走軌跡測(cè)試中,其平均定位誤差低至1米以內(nèi)。本文提出的導(dǎo)航定位方法提高了室內(nèi)定位準(zhǔn)確度,增強(qiáng)了定位系統(tǒng)的實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：WiFi信號(hào)指紋 空間劃分 支持向量機(jī) 粒子濾波 地圖匹配
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 研究意義13-14
• 1.3 室內(nèi)定位研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.1 室內(nèi)定位開發(fā)應(yīng)用現(xiàn)狀14-15
• 1.3.2 室內(nèi)定位算法研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.5 論文章節(jié)安排17-18
• 第二章 定位相關(guān)理論分析18-33
• 2.1 定位技術(shù)介紹18-22
• 2.1.1 基于圖像的室內(nèi)定位18-19
• 2.1.2 沒有現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的無(wú)線室內(nèi)定位19-21
• 2.1.3 室內(nèi)外定位系統(tǒng)簡(jiǎn)明方案21-22
• 2.2 WiFi室內(nèi)定位技術(shù)22-25
• 2.2.1 位置指紋表述模型22-23
• 2.2.2 確定性定位方法模型23-24
• 2.2.3 或然性定位方法模型24-25
• 2.3 粒子濾波25-29
• 2.3.1 貝葉斯濾波25-26
• 2.3.2 卡爾曼濾波26-27
• 2.3.3 粒子濾波27-29
• 2.3.3.1 基本粒子濾波算法步驟27-28
• 2.3.3.2 粒子濾波的常見問題及解決方法28-29
• 2.4 地圖匹配定位方法29-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于空間劃分的兩階段WiFi室內(nèi)定位33-54
• 3.1 劃分子區(qū)域34-40
• 3.1.1 K-均值聚類劃分34-38
• 3.1.1.1 針對(duì)空間劃分的K-均值聚類算法設(shè)計(jì)36
• 3.1.1.2 離散點(diǎn)處理36-38
• 3.1.1.3 模型尋優(yōu)38
• 3.1.2 SVMC聚類劃分38-40
• 3.2 兩階段室內(nèi)定位40-42
• 3.3 實(shí)驗(yàn)與分析42-52
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備42-44
• 3.3.1.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集42-43
• 3.3.1.2 測(cè)試數(shù)據(jù)采集43-44
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)流程44-45
• 3.3.2.1 子區(qū)域劃分44
• 3.3.2.2 SVM模型訓(xùn)練44-45
• 3.3.2.3 實(shí)時(shí)定位45
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析45-52
• 3.3.3.1 性能測(cè)量與基準(zhǔn)45-46
• 3.3.3.2 子區(qū)域劃分算法對(duì)定位結(jié)果的影響對(duì)比46-49
• 3.3.3.3 子區(qū)域定位結(jié)果分析49-50
• 3.3.3.4 位置估計(jì)結(jié)果分析50-52
• 3.4 本章小結(jié)52-54
• 第四章 基于粒子濾波和電子地圖的融合導(dǎo)航室內(nèi)定位54-72
• 4.1 粒子濾波融合WiFi+PDR室內(nèi)定位54-60
• 4.1.1 狀態(tài)空間建模與粒子初始化57
• 4.1.2 運(yùn)動(dòng)模型和系統(tǒng)狀態(tài)方程57-59
• 4.1.3 粒子權(quán)重更新及隨機(jī)重采樣59
• 4.1.4 系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)59-60
• 4.2 室內(nèi)地圖與地圖匹配60-66
• 4.2.1 室內(nèi)地圖建模60-62
• 4.2.2 地圖匹配校正定位62-66
• 4.2.2.1 粒子穿墻問題62-63
• 4.2.2.2 導(dǎo)航穿墻問題63-64
• 4.2.2.3 所處區(qū)域判定64-65
• 4.2.2.4 穿墻判定65-66
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與分析66-71
• 4.3.1 導(dǎo)航定位測(cè)試數(shù)據(jù)采集66-67
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)實(shí)施67-68
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析68-71
• 4.3.3.1 定位誤差統(tǒng)計(jì)分析68-69
• 4.3.3.2 定位結(jié)果圖分析69-71
• 4.4 本章小結(jié)71-72
• 第五章 總結(jié)和展望72-75
• 5.1 論文總結(jié)72-73
• 5.2 工作展望73-75
• 致謝75-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果80-81

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1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：1013729