本文選題：WiFi　切入點(diǎn)：位置指紋定位　出處：《南京信息工程大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：本文在定位的離線建立指紋庫階段,提出了基于正態(tài)檢驗(yàn)的指紋庫優(yōu)化算法。該算法首先判斷測量信號樣本是否符合正態(tài)分布;其次,對符合正態(tài)分布的信號樣本用正態(tài)分布函數(shù)估計其概率密度,反之則用核函數(shù);最后選取大概率信號的均值錄入指紋庫中。實(shí)驗(yàn)表明,該方法準(zhǔn)確的估計了室內(nèi)環(huán)境中WiFi信號采集樣本的分布情況,有效剔除了信號樣本中的奇異值,建立了高精度的指紋庫,從而提高系統(tǒng)的定位精度,與常用的均值模型法以及正態(tài)模型法相比較,平均定位誤差分別減低了 15.62%,8.46%。本文在實(shí)時定位階段提出了混合定位算法,即在傳統(tǒng)的K加權(quán)近鄰算法(WKNN)中引入PSO算法,此算法主要分為兩個步驟,第一步:通過WKNN算法得到估算位置;第二步:用PSO算法對估算位置進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,定位精度較K加權(quán)近鄰算法提高了 19.89%,定位誤差小于2m的概率為75%,大于WKNN算法的66.67%。因此本文所述混合定位算法的估算結(jié)果更加接近實(shí)際位置,同時也具有更高的穩(wěn)定性。本文在研究基于WiFi的位置指紋定位算法的同時,設(shè)計開發(fā)了“指紋數(shù)據(jù)采集器”,該應(yīng)用程序是基于Android在Eclipse+ADT+Android SDK環(huán)境用Java語言進(jìn)行開發(fā)的,具有指紋數(shù)據(jù)采集與存儲功能。
[Abstract]:In this paper, a fingerprint database optimization algorithm based on normal test is proposed in order to determine whether the measured signal samples conform to normal distribution or not. The normal distribution function is used to estimate the probability density of the signal samples in accordance with the normal distribution, and the kernel function is used to estimate the probability density. Finally, the mean value of the large probability signal is selected to be input into the fingerprint database. The experimental results show that, This method accurately estimates the distribution of WiFi signal collection samples in indoor environment, effectively removes the singular values from the signal samples, and establishes a high precision fingerprint database, thus improving the positioning accuracy of the system. Compared with the normal model method and the mean value model method, the average positioning error is reduced by 15.62% and 8.46 respectively. In this paper, a hybrid localization algorithm is proposed in the real time localization stage, that is, the PSO algorithm is introduced into the traditional K-weighted nearest neighbor algorithm (WKNN). The algorithm is divided into two steps: the first step is to get the estimated position by WKNN algorithm, and the second step is to optimize the estimated position by using the PSO algorithm. The experimental results show that, The accuracy of location is 19.89 higher than that of K-weighted nearest neighbor algorithm. The probability of location error less than 2m is 75, larger than that of WKNN algorithm 66.67.Therefore, the estimated result of the hybrid location algorithm described in this paper is closer to the actual location. At the same time, it also has higher stability. In this paper, the location fingerprint location algorithm based on WiFi is studied, and a fingerprint data collector is designed and developed. The application program is developed with Java language in Eclipse ADT Android SDK environment based on Android. Fingerprint data acquisition and storage function.
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN92

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1642155