本文關(guān)鍵詞：WLAN室內(nèi)定位中位置指紋技術(shù)優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： WLAN 室內(nèi)定位 位置指紋 終端差異 RSSI

【摘要】：隨著移動(dòng)智能終端在生活中的大量普及,基于終端的應(yīng)用也日趨多元化。得益于智能終端,室內(nèi)定位系統(tǒng)擺脫了需要額外硬件設(shè)備的枷鎖。但也出現(xiàn)了新的問題,在無線局域網(wǎng)(Wireless Local Area Networks,WLAN)位置指紋定位系統(tǒng)中,由于開發(fā)人員與用戶所持終端不同,接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength Indication,RSSI)測(cè)量結(jié)果存在差異。另外,在定位過程中,因?yàn)槿藶榛蛘咦匀辉?參考接入點(diǎn)(Access Point,AP)不可達(dá)或位置變更,導(dǎo)致定位結(jié)果不準(zhǔn)確。現(xiàn)有減少終端差異的線性或非線性校準(zhǔn)方法,需要在離線階段預(yù)先針對(duì)應(yīng)用環(huán)境進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練。為了減少終端差異帶來的影響,有效處理參考AP異�，F(xiàn)象,文章基于指紋定位技術(shù),對(duì)以上問題進(jìn)行分析研究。相應(yīng)的,本文具體研究?jī)?nèi)容分為以下幾個(gè)部分:首先,針對(duì)終端差異帶來的信號(hào)強(qiáng)度值測(cè)量差異問題,文章通過分析指紋數(shù)據(jù)與用戶數(shù)據(jù)之間的曲線相似度,提出了基于pearson相關(guān)系數(shù)的室內(nèi)定位算法。與線性、非線性校準(zhǔn)方法相比,pearson相關(guān)系數(shù)法不需要離線階段模型訓(xùn)練,環(huán)境改變時(shí)也無需重新建立模型。在相同環(huán)境下,文章對(duì)相關(guān)系數(shù)法和傳統(tǒng)歐氏距離定位算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在存在終端差異情況下,基于pearson相關(guān)系數(shù)的定位算法在2m內(nèi)誤差減少了8%。其次,文章分析了在定位過程中參考AP不可達(dá)和位置移動(dòng)現(xiàn)象,并提出了相應(yīng)的算法與解決方案。主要包括兩個(gè)方面:第一,針對(duì)定位過程中參考AP不可達(dá)現(xiàn)象,提出基于權(quán)重因子的定位算法。通過求取指紋數(shù)據(jù)與用戶數(shù)據(jù)交集中AP數(shù)目,定義權(quán)重因子,來修正定位結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)存在AP不可達(dá)情況時(shí),與非基于權(quán)重法相比,此算法在3米內(nèi)的定位精度提高了9%;第二,針對(duì)參考AP位置變更問題,文章通過pearson相關(guān)系數(shù)和群智感知相結(jié)合,來感知AP位置變化。當(dāng)參考AP發(fā)生位置變更時(shí),測(cè)得的AP信號(hào)強(qiáng)度與指紋庫中差異較大,基于此特征,文章定義與AP位置相關(guān)的pearson系數(shù),根據(jù)此系數(shù)來判斷AP位置是否發(fā)生變化。最后,利用移動(dòng)智能終端,在多終端所建立的指紋庫定位系統(tǒng)中,比較了pearson相關(guān)系數(shù)法和歐氏距離算法的定位精度。模擬群智感知系統(tǒng)中的指紋庫建立過程,文章在同一環(huán)境、不同位置處,利用多種移動(dòng)智能終端進(jìn)行RSSI數(shù)據(jù)采集,建立指紋庫。驗(yàn)證結(jié)果表明,pearson相關(guān)系數(shù)法比傳統(tǒng)歐氏距離算法在2m內(nèi)的定位精度提高了30%。
【關(guān)鍵詞】：WLAN 室內(nèi)定位 位置指紋 終端差異 RSSI
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN925.93
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 專用術(shù)語注釋表9-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意義11
• 1.3 定位技術(shù)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 論文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)13-16
• 1.4.1 主要貢獻(xiàn)13-14
• 1.4.2 文章主要內(nèi)容14-16
• 第二章 室內(nèi)定位技術(shù)綜述16-24
• 2.1 常用測(cè)距方法16-19
• 2.1.1 超聲波測(cè)距16-17
• 2.1.2 紅外測(cè)距17
• 2.1.3 到達(dá)時(shí)間差法測(cè)距17-18
• 2.1.4 RSSI信號(hào)強(qiáng)度測(cè)距法18-19
• 2.2 距離無關(guān)的定位算法19-23
• 2.2.1 基于指紋庫的最短歐式距離法20-21
• 2.2.2 基于指紋庫的樸素貝葉斯定位算法21-22
• 2.2.3 質(zhì)心與KNN算法22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 指紋算法中移動(dòng)終端差異性研究24-38
• 3.1 不同終端接收AP信號(hào)強(qiáng)度的差異問題24-26
• 3.2 常用不同終端校準(zhǔn)算法26-30
• 3.2.1 RSSI信號(hào)值差值法26-27
• 3.2.2 線性映射校準(zhǔn)方法27-28
• 3.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校準(zhǔn)28-29
• 3.2.4 余弦相似度29-30
• 3.3 Pearson相關(guān)系數(shù)30-32
• 3.4 基于Pearson相關(guān)系數(shù)定位系統(tǒng)32-35
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景32-33
• 3.4.2 pearson相關(guān)系數(shù)定位系統(tǒng)33-35
• 3.5 歐氏距離，perason系數(shù)法比較35-37
• 3.5.1 Pearson系數(shù)與歐氏距離之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系35-36
• 3.5.2 定位精度比較36-37
• 3.6 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于群智感知的AP異常感知38-51
• 4.1 群智感知與室內(nèi)定位38-41
• 4.1.1 群智感知的應(yīng)用場(chǎng)景及挑戰(zhàn)38-39
• 4.1.2 群智感知在定位中的應(yīng)用39-40
• 4.1.3 基于群智感知的用戶數(shù)據(jù)的采集40-41
• 4.2 自適應(yīng)感知AP異常41-48
• 4.2.1 AP斷電感知42-44
• 4.2.2 AP位置變化感知44-48
• 4.3 混合終端指紋庫定位系統(tǒng)48-50
• 4.3.1 混合終端建立指紋庫48-49
• 4.3.2 混合終端指紋庫定位結(jié)果49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第五章 基于WIFI室內(nèi)定位的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證51-60
• 5.1 定位客戶端與實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景51-52
• 5.2 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)52-57
• 5.2.1 數(shù)據(jù)庫的定義及建立53-54
• 5.2.2 定位系統(tǒng)主要模塊54-56
• 5.2.3 實(shí)際定位環(huán)境與終端設(shè)備56-57
• 5.3 系統(tǒng)性能評(píng)估57-58
• 5.3.1 與歐氏距離算法的比較57-58
• 5.3.2 與差值法的比較58
• 5.4 本章小結(jié)58-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 工作總結(jié)60-61
• 6.2 工作展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文65-66
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利66-67
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目67-68
• 致謝68

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1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：1035228