本文關鍵詞：基于擴展卡爾曼濾波算法的融合室內定位系統(tǒng)研究與實現(xiàn)　出處：《南京郵電大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著無線局域網(wǎng)和智能移動終端的快速普及,基于位置感知服務正逐步改變移動設備的使用模式,在人們的社會生活中發(fā)揮著越來越重要的作用�；谖恢弥讣y的Wi-Fi室內定位技術相比于其他定位算法,具有定位精度高、覆蓋范圍廣、可靠性好、成本低等優(yōu)勢,滿足大多數(shù)室內定位的要求,所以在工程實踐中被廣泛使用。此外,移動設備微慣性器件(如加速度傳感器、陀螺儀等)的集成,使得基于慣性定位的室內定位技術成為可能。相比于位置指紋法,慣性定位法不易受環(huán)境因素干擾。本文針對Wi-Fi位置指紋方法和航位推算法(DR)各自的特點,利用擴展卡爾曼濾波算法組合位置指紋法和航位推算法,提出融合室內定位算法。主要包括如下研究內容:1.分析RSS信號強度特征,基于高斯濾波改進離線建庫算法,提高位置指紋庫的可信度。改進樸素貝葉斯算法定位精度與參考節(jié)點間距成正比關系的不足,提出后驗概率加權的樸素貝葉斯算法,提高室內定位的精度。2.基于擴展卡爾曼濾波,融合Wi-Fi位置指紋和航位推算算法,提出Wi-Fi/DR融合室內定位算法,分別建立定位系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測方程。3.采用Netty服務框架,在騰訊云上搭建基于HTTP長連接支持心跳檢測和SSL加密傳輸?shù)母卟l(fā)服務端。利用基于H5開發(fā)的Android系統(tǒng)的客戶端,進行實際環(huán)境室內定位測試工作。定位性能實驗結果表明,提出的Wi-Fi/DR融合室內定位系統(tǒng)的性能優(yōu)于Wi-Fi或航位推算子系統(tǒng)的性能,提高了室內定位的定位精度;系統(tǒng)性能實驗結果表明,設計實現(xiàn)的定位系統(tǒng)具備高并發(fā)能力,單機環(huán)境最大并發(fā)訪問數(shù)達到2萬(處理器:酷睿i3 330M,內存:4GB)。
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN92

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本文編號：1330595