本文關(guān)鍵詞：基于WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)研究

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【摘要】：無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和普適計算技術(shù)的廣泛應(yīng)用使基于位置的服務(wù)(Location Based Service,LBS)對移動用戶的位置信息需求逐步增多。目前,基于衛(wèi)星信號的室外定位系統(tǒng)已非常成熟,但無法應(yīng)用在結(jié)構(gòu)復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境,因而室內(nèi)定位技術(shù)迅速成為人們的研究熱點。同時,高速發(fā)展的無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)因其通信速度快、部署方便等特點使基于WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)得到廣泛關(guān)注和研究。因此,本文以基于WiFi的室內(nèi)定位方法中應(yīng)用最廣泛的位置指紋定位技術(shù)作為研究基礎(chǔ),針對其中存在的問題研究了相應(yīng)的改進算法和策略,并基于該算法和策略在Android平臺上實現(xiàn)了一套定位和地圖相結(jié)合的室內(nèi)定位系統(tǒng)。具體研究內(nèi)容如下:第一,針對基于接收信號強度(Received Signal Strength,RSS)的WiFi室內(nèi)定位技術(shù)中傳統(tǒng)加權(quán)K近鄰(Weighted K-nearest Neighbor,WKNN)算法不能自適應(yīng)獲取WLAN中有效接入點且參考點匹配準確度不高的問題,本文研究了自適應(yīng)匹配預(yù)處理WKNN算法。該算法中每個實時定位點自適應(yīng)地根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況對無線接入點(Access Point,AP)的RSS均值由大到小排序,然后選擇RSS均值較大的前M個AP,與參考點中對應(yīng)的M個AP一起參與匹配預(yù)處理計算,從而優(yōu)化了傳統(tǒng)的指紋定位算法。實驗結(jié)果表明,該算法可獲得30%以上的定位誤差改善,有效提高了定位精度和定位穩(wěn)定性。第二,針對不同設(shè)備間RSS檢測能力差異導(dǎo)致指紋數(shù)據(jù)庫不能直接匹配不同品牌和型號的移動設(shè)備,從而使定位精度和穩(wěn)定性降低的問題,研究了一種基于余弦相似度(Cosine Similarity,CS)的RSS檢測差異補償策略,該策略引入余弦相似度作為不同設(shè)備之間能否進行RSS差異補償?shù)亩攘繕藴?對滿足度量標準的設(shè)備組通過比值校正的方法補償RSS檢測差異,有效解決了由于不同設(shè)備RSS檢測能力差異帶來的定位精度和穩(wěn)定性下降問題。第三,基于Android平臺實現(xiàn)了一套基于室內(nèi)地圖的WiFi室內(nèi)定位系統(tǒng),該系統(tǒng)將室內(nèi)定位技術(shù)和室內(nèi)地圖技術(shù)有機結(jié)合,在離線訓(xùn)練階段只需輕輕點擊地圖即可從地圖數(shù)據(jù)庫中獲得該參考點的坐標及樓層信息并保存至指紋數(shù)據(jù)庫,極大地簡化了離線訓(xùn)練過程,同時可將每一個參考點都直觀地顯示在地圖上,使參考點訓(xùn)練更加簡潔、直觀、合理。在線定位階段也可利用地圖數(shù)據(jù)使定位更加準確、直觀、高效。在此基礎(chǔ)之上,該系統(tǒng)實現(xiàn)了單點定位、移動定位和歷史軌跡查詢等功能,并且為未來系統(tǒng)功能的擴展提供了接口。最后,在該系統(tǒng)中對上述兩點算法進行了實際的測量和驗證,效果顯著。
【關(guān)鍵詞】：WiFi室內(nèi)定位 室內(nèi)地圖 加權(quán)K近鄰算法 自適應(yīng)匹配預(yù)處理 余弦相似度 RSS差異補償 比值校正
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 專用術(shù)語注釋表9-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 智能終端平臺發(fā)展現(xiàn)狀11
• 1.2.2 室內(nèi)定位技術(shù)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 室內(nèi)定位系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容14-15
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第二章 基于WiFi的室內(nèi)位置指紋定位技術(shù)17-32
• 2.1 WiFi室內(nèi)定位技術(shù)17-25
• 2.1.1 WiFi無線通信技術(shù)17-19
• 2.1.2 WiFi室內(nèi)定位基本原理19-20
• 2.1.3 WiFi室內(nèi)定位基本方法20-24
• 2.1.4 定位性能的評價標準24-25
• 2.2 位置指紋定位技術(shù)25-31
• 2.2.1 基本定位原理25-26
• 2.2.2 指紋匹配算法26-30
• 2.2.3 位置指紋定位技術(shù)中存在的問題30-31
• 2.3 本章小結(jié)31-32
• 第三章 自適應(yīng)匹配預(yù)處理WKNN算法32-39
• 3.1 傳統(tǒng)位置指紋算法研究32-34
• 3.1.1 基于近鄰選擇的傳統(tǒng)指紋算法32-33
• 3.1.2 傳統(tǒng)WKNN算法的弊端33-34
• 3.2 自適應(yīng)匹配預(yù)處理WKNN算法34-38
• 3.2.1 自適應(yīng)WKNN算法34-36
• 3.2.2 匹配預(yù)處理WKNN算法36-38
• 3.3 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于余弦相似度的RSS檢測差異補償策略39-49
• 4.1 設(shè)備差異對信號強度的影響39-42
• 4.1.1 移動設(shè)備的RSS接收能力差異39-40
• 4.1.2 RSS隨時間變化差異40
• 4.1.3 RSS隨距離變化差異40-42
• 4.2 基于余弦相似度的RSS檢測差異補償策略42-48
• 4.2.1 余弦相似度42-44
• 4.2.2 不同設(shè)備的RSS余弦相似度44-45
• 4.2.3 基于余弦相似度的RSS補償策略45-48
• 4.3 本章小結(jié)48-49
• 第五章 系統(tǒng)實現(xiàn)和算法驗證49-64
• 5.1 室內(nèi)地圖49-50
• 5.2 基于Android平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)50-55
• 5.2.1 定位系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境50
• 5.2.2 客戶端模塊設(shè)計50-53
• 5.2.3 服務(wù)器端模塊設(shè)計53-55
• 5.3 自適應(yīng)匹配預(yù)處理WKNN算法驗證55-60
• 5.3.1 實驗環(huán)境55-56
• 5.3.2 單點定位中算法性能分析56-57
• 5.3.3 移動定位中算法性能分析57-60
• 5.4 基于余弦相似度的RSS檢測差異補償策略性能分析60-63
• 5.4.1 實驗環(huán)境60
• 5.4.2 基于余弦相似度的補償校正策略性能分析60-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 第六章 總結(jié)與展望64-67
• 6.1 全文總結(jié)64-65
• 6.2 未來展望65-67
• 參考文獻67-70
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文70-71
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目71-72
• 致謝72

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：1088961