本文關(guān)鍵詞： 室內(nèi)定位 射頻指紋 定位算法 位置指紋數(shù)據(jù)庫 圖像輔助　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著移動智能終端和無線網(wǎng)絡(luò)的快速普及與發(fā)展,基于位置的服務(wù)受到了廣泛的關(guān)注。基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)由于只需測量接收信號強(qiáng)度,無需額外的無線基礎(chǔ)設(shè)施,使其作為一種室內(nèi)定位的解決方案而被廣泛應(yīng)用。但是隨著室內(nèi)環(huán)境越來越復(fù)雜,接收信號強(qiáng)度表現(xiàn)出高度的復(fù)雜性與多變性,因而僅利用單一信號強(qiáng)度進(jìn)行定位,其定位精度嚴(yán)重受到影響。針對這一問題,本文利用圖像輔助進(jìn)行射頻(RF)指紋室內(nèi)定位,并在提高定位精度和降低計(jì)算量方面做了詳細(xì)的研究與分析。首先,基于契比雪夫距離提出了一種改進(jìn)的K近鄰法。研究發(fā)現(xiàn),該定位算法的平均誤差在2.10 m,基本可以達(dá)到K近鄰法的定位精度。由于計(jì)算契比雪夫距離只需加減法運(yùn)算,與K近鄰算法相比,其計(jì)算復(fù)雜度較低。同時(shí),該算法的定位精度高于傳統(tǒng)的MaD算法、CBD算法和VaS算法。其次,基于WLAN的射頻指紋室內(nèi)定位技術(shù),提出了均勻圖像輔助的射頻指紋室內(nèi)定位系統(tǒng)。研究圖像采集裝置的擺放位置對定位精度的影響以及計(jì)算工作量的變化情況。測試結(jié)果表明,圖像采集裝置位于定位區(qū)域正前方時(shí),定位誤差為1.61m;位于定位區(qū)域正上方時(shí),定位誤差為1.26 m,后者比前者的定位精度提高了 22%。兩種情況下的平均定位誤差分別比僅利用射頻指紋定位的提高了約0.55m和0.85 m。由于使用均勻圖像輔助,用戶只需與其所在區(qū)域內(nèi)的參考指紋進(jìn)行匹配計(jì)算,因而計(jì)算工作量也大幅減少。最后,考慮到圖像采集裝置位于教室前方的普遍性。因此,為提高裝置位于教室前方的均勻圖像輔助的射頻指紋定位算法的精度,提出了基于非均勻指紋庫的均勻圖像輔助技術(shù)�；舅枷胧墙⒎蔷鶆蛑讣y數(shù)據(jù)庫,其中的指紋密度隨著距離的增加而增加�；诰鶆驁D像輔助的射頻指紋定位算法,利用均勻和非均勻的指紋數(shù)據(jù)庫對用戶位置進(jìn)行匹配計(jì)算。測試結(jié)果表明,當(dāng)圖像采集裝置位于教室前方時(shí),在均勻圖像輔助下,利用非均勻指紋庫的算法精度達(dá)到了1.35m,比利用均勻指紋庫提高了約0.30 m。當(dāng)然,計(jì)算工作量也會隨參考指紋數(shù)增加而相應(yīng)地增加。圖像輔助的射頻指紋室內(nèi)定位技術(shù)的平均定位精度可達(dá)1.26m。與僅利用單一信號的射頻指紋定位相比,該技術(shù)的平均定位精度提高了 40%,而計(jì)算工作量降低了 75%。
[Abstract]:With the rapid popularization and development of mobile intelligent terminals and wireless networks, location-based services have attracted wide attention. Indoor positioning technology based on WLAN only needs to measure the strength of received signals, so there is no need for additional wireless infrastructure. It is widely used as a kind of indoor positioning solution. However, as the indoor environment becomes more and more complex, the received signal intensity shows a high degree of complexity and variability, so it only uses a single signal intensity to locate. The positioning accuracy is seriously affected. Aiming at this problem, this paper makes use of image assistant to carry out RF fingerprint indoor positioning, and makes detailed research and analysis in improving the location accuracy and reducing the calculation amount. Based on Chebyshev distance, an improved K-nearest neighbor method is proposed. It is found that the average error of the algorithm is 2.10 m, which can basically achieve the accuracy of K-nearest neighbor method. Compared with K-nearest neighbor algorithm, its computational complexity is lower. At the same time, the location accuracy of this algorithm is higher than that of traditional MaD algorithm and VaS algorithm. Secondly, RF fingerprint indoor location technology based on WLAN is proposed. A uniform image-assisted radio-frequency fingerprint indoor positioning system is proposed. The influence of the location of the image acquisition device on the positioning accuracy and the change of the calculation workload are studied. The test results show that, When the image acquisition device is in front of the location area, the positioning error is 1.61m; when the image acquisition device is located directly above the location area, The positioning error is 1.26 m, and the accuracy of the latter is 22% higher than that of the former. The average positioning error in both cases is about 0.55 m and 0.85 m higher than that using radio-frequency fingerprint only. Users only need to match the reference fingerprints in their area, so the amount of computing work is greatly reduced. Finally, considering the universality of the image acquisition device in front of the classroom, In order to improve the accuracy of the radio-frequency fingerprint location algorithm in front of the classroom, the uniform image assistant technology based on the non-uniform fingerprint database is proposed, and the basic idea is to establish the non-uniform fingerprint database. The fingerprint density increases with the increase of distance. Based on the radio-frequency fingerprint location algorithm aided by uniform image, the user's location is matched by uniform and non-uniform fingerprint database. The test results show that, When the image acquisition device is in front of the classroom, with the help of uniform image, the accuracy of the algorithm using non-uniform fingerprint database is 1.35 m, which is about 0.30 m higher than that of using uniform fingerprint database. The calculation workload will also increase with the increase of reference fingerprint number. The average positioning accuracy of radio-frequency fingerprint indoor location technique can reach 1.26m.Compared with the radio-frequency fingerprint location using only a single signal, The average positioning accuracy of this technology is increased by 40%, and the calculation workload is reduced by 75%.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN925.93

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本文編號：1502740