本文選題：室內(nèi)定位　切入點(diǎn)：眾包　出處：《新疆大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著普適應(yīng)用的興起,室內(nèi)定位也變得越來越重要。在大場(chǎng)景或者陌生場(chǎng)景中,用戶最關(guān)心的是自己的位置。受益于無線網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展、無線接入技術(shù)的流行,基于WiFi進(jìn)行室內(nèi)定位成為主流。但傳統(tǒng)的指紋定位需現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)采集數(shù)據(jù),所需時(shí)間及工作量巨大,且當(dāng)室內(nèi)變化時(shí)所建指紋庫(kù)會(huì)“失效”。在保證指紋庫(kù)時(shí)效性和準(zhǔn)確性的同時(shí),降低人工及時(shí)間成本,使其成為一種普適性的室內(nèi)定位技術(shù),成為該領(lǐng)域全新的研究方向,也是該領(lǐng)域研究者的一個(gè)挑戰(zhàn)。本文采用眾包的形式進(jìn)行室內(nèi)位置信息的采集,并記錄用戶的大量路徑信息,利用嵌套在路徑中的低維流形一致性進(jìn)行位置匹配以建立指紋庫(kù)。通過高斯粒子濾波對(duì)傳感器數(shù)據(jù)去噪,解決步長(zhǎng)差異問題。定位時(shí),根據(jù)用戶位置連續(xù)性和路徑信息篩選合理近鄰點(diǎn),繼而實(shí)現(xiàn)精確定位。實(shí)驗(yàn)表明在不需要現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)的情況下,可達(dá)到和傳統(tǒng)方法可比的定位精度。該方法可實(shí)時(shí)適應(yīng)環(huán)境變化,經(jīng)過2周甚至1個(gè)月之后,定位準(zhǔn)確性更是優(yōu)于傳統(tǒng)定位方法。本文主要解決了以下四個(gè)方面的問題:·在保證定位誤差不是很大的情況下,通過眾包的形式大大減少位置指紋庫(kù)建立所消耗的時(shí)間以及人力等;·解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不能適應(yīng)室內(nèi)變化的問題,可以根據(jù)新采集的眾包數(shù)據(jù)更新指紋庫(kù),以此來保證其可適應(yīng)性;·采用高斯粒子濾波器對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪,進(jìn)而計(jì)算已知步數(shù)情況下行走距離,求得各行人步長(zhǎng)后歸一化處理,以解決步長(zhǎng)差異問題;·在線定位時(shí),利用位置的連續(xù)性和庫(kù)內(nèi)詳細(xì)路徑信息進(jìn)行近鄰點(diǎn)選擇,有效排除“偽近鄰點(diǎn)”,從而降低定位誤差。
[Abstract]:With the rise of pervasive applications, indoor positioning is becoming more and more important. In large or unfamiliar scenarios, users are most concerned about their own location, benefiting from the rapid development of wireless networks and the popularity of wireless access technology. Indoor location based on WiFi becomes the mainstream. But the traditional fingerprint location needs to survey and collect data on the spot, the time and workload are huge, and the fingerprint bank will be "invalid" when the room changes. At the same time, it can ensure the timeliness and accuracy of the fingerprint database. Reducing the cost of labor and time, making it a universal indoor positioning technology, has become a new research direction in this field, and is also a challenge for researchers in this field. In this paper, crowdsourcing is used to collect indoor location information. A lot of path information of the user is recorded and position matching is carried out by using the consistency of the low dimensional manifold nested in the path to establish the fingerprint database. The sensor data is de-noised by Gao Si particle filter to solve the problem of the difference in step size. According to the user position continuity and path information, the reasonable nearest neighbor points are screened, and the accurate location is realized. The experiment shows that the location accuracy can be comparable to that of the traditional method without the need of site survey. This method can adapt to the environment change in real time. After two weeks or even a month, the positioning accuracy is better than the traditional positioning method. This paper mainly solves the following four problems: 路ensure that the positioning error is not very large, By crowdsourcing, the time and manpower consumed in the establishment of the location fingerprint database are greatly reduced; 路the problem that the traditional database cannot adapt to indoor changes can be solved, and the fingerprint database can be updated according to the newly collected crowdsourcing data. In order to ensure its adaptability; 路using Gao Si particle filter to Denoise the sensor data, and then calculate the walking distance under the known number of steps, and then get the step size of each pedestrian, then normalize the step size to solve the problem of step size difference; 路online positioning, The location continuity and the detailed path information in the database are used to select the nearest neighbor points, and the pseudo nearest neighbor points are effectively excluded, thus reducing the location error.
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN92

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本文編號(hào)：1630777