本文關(guān)鍵詞：基于RSSI的無(wú)線室內(nèi)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： RSSI位置指紋法 WiFi室內(nèi)定位系統(tǒng) EM算法 指紋匹配

【摘要】：近年來(lái),隨著無(wú)線通信技術(shù)的不斷發(fā)展與基于位置的服務(wù)需求不斷增長(zhǎng),無(wú)線定位技術(shù)有了更加廣泛的應(yīng)用。GPS、基站定位等技術(shù)雖然已成熟地應(yīng)用于室外定位領(lǐng)域,但由于室內(nèi)環(huán)境結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變,這些技術(shù)定位精度較低,無(wú)法滿足室內(nèi)定位的需求。同時(shí)無(wú)線局域網(wǎng)在室內(nèi)環(huán)境中覆蓋廣泛、接入標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、接收信號(hào)強(qiáng)度穩(wěn)定,所以基于Wi-Fi的室內(nèi)定位技術(shù)正成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。然而如何保證室內(nèi)定位系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性與能效性,是當(dāng)前研究領(lǐng)域亟需解決的問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位算法的高準(zhǔn)確性與定位系統(tǒng)的高效性,本文對(duì)室內(nèi)信號(hào)環(huán)境、指紋定位算法做了大量研究,設(shè)計(jì)了一套基于RSSI的室內(nèi)定位系統(tǒng),主要研究工作如下:(1)本文以無(wú)線室內(nèi)定位理論為基礎(chǔ),著重研究了基于WiFi RSSI位置指紋的室內(nèi)定位方法。分別按照指紋庫(kù)建立和在線定位匹配兩個(gè)階段來(lái)研究指紋優(yōu)化算法與匹配算法。分析了無(wú)線局域網(wǎng)中RSSI的分布規(guī)律,研究AP接入點(diǎn)選擇、指紋庫(kù)去噪以及指紋聚類等影響指紋庫(kù)精度的因素,并詳細(xì)分析比較了多種在線匹配算法。(2)針對(duì)傳統(tǒng)指紋聚類算法的不足,本文提出一種基于自適應(yīng)聚類的EM隸屬度向量匹配算法。為了克服傳統(tǒng)聚類算法初始條件難以確定的問(wèn)題,本文在指紋建庫(kù)前對(duì)指紋進(jìn)行預(yù)處理,計(jì)算各參考點(diǎn)的指紋相似度,使用自適應(yīng)聚類中心算法初步選擇準(zhǔn)確的聚類初始條件,提高了聚類準(zhǔn)確性。此外,傳統(tǒng)的位置指紋算法只從信號(hào)強(qiáng)度的單一維度考慮指紋的提取和匹配,匹配時(shí)容易選取不準(zhǔn)確的參考點(diǎn),從而降低了定位精度,本文對(duì)各局部類中RSSI分布建模,考慮參考點(diǎn)對(duì)各局部類的隸屬度,使用EM算法構(gòu)建指紋的隸屬度向量,實(shí)現(xiàn)位置信息的二次提取,實(shí)驗(yàn)證明算法提高了參考點(diǎn)選取的準(zhǔn)確性,有效減小定位誤差。(3)本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一整套基于C/S架構(gòu)的無(wú)線室內(nèi)定位系統(tǒng)。使用基于新浪云平臺(tái)部署的PHP云服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù),并針對(duì)不同類型的用戶分別開(kāi)發(fā)建庫(kù)客戶端與定位客戶端,實(shí)現(xiàn)了建庫(kù)與定位分離,在定位階段,系統(tǒng)采用改進(jìn)的指紋建庫(kù)與匹配算法,系統(tǒng)能有效提高定位精度與準(zhǔn)確度,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)的平均誤差為1.4米,平均響應(yīng)時(shí)間為155.2ms。
【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)】：TP311.52;TN92

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1245206