【摘要】：近年來,隨著各種無線通信技術和網(wǎng)絡技術的層出不窮,人們對基于位置的服務需求日益增加。全球定位系統(tǒng)GPS(Global Position System)的出現(xiàn),滿足了人們在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)定位與導航的需求。對于信號暢通的室外環(huán)境,全球定位系統(tǒng)可以提供給人們精度較高的位置信息,而對于室內(nèi)環(huán)境,由于建筑物本身的遮擋,使得GPS定位系統(tǒng)無法通過衛(wèi)星來獲取定位所需的信息,尤其在遮擋物較多的軍火庫中,更是無法利用GPS完成室內(nèi)定位。因此,一種能夠應用于室內(nèi)環(huán)境的定位技術成為定位領域的研究重點。隨著基于WLAN的WiFi定位技術和基于傳感技術的慣性導航定位技術的逐步發(fā)展,它們以成本低和環(huán)境適應性強在室內(nèi)定位領域得到廣泛應用。同時,隨著射頻識別(RFID)技術的發(fā)展與興起,其非視距、免接觸、高速識別等特性也被人熟知。在實際應用環(huán)境中,大型軍火庫的巡庫員通常配有巡庫車來完成大量的巡邏任務。然而,由于監(jiān)控中心無法確定巡庫員的具體位置,以致部分巡庫員擅離工作崗位而不被察覺,從而引發(fā)安全隱患。為了解決這一問題,本課題將設計一套巡庫員室內(nèi)定位系統(tǒng),可以實時監(jiān)控巡庫員的位置并跟蹤巡庫員的行駛軌跡,以確保巡庫員在工作時間內(nèi)完成巡邏任務。本文首先通過介紹和對比目前國內(nèi)外的室內(nèi)定位技術以及成熟的定位系統(tǒng),對不同定位技術各自的優(yōu)勢和局限性進行了分析。其次,針對大型軍火庫這一特殊的應用環(huán)境,提出了一種基于WiFi指紋與慣性導航的巡庫員室內(nèi)定位及跟蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用C/S軟件架構(gòu),由服務器端和客戶機端兩部分構(gòu)成。首先,服務器端完成巡庫員定位信息的采集,服務器端的核心是STM32F103微控制器,它連接WiFi、地磁傳感器、霍爾傳感器、RFID四大模塊,分別采集巡庫員的WiFi指紋、行駛方向、行駛距離以及經(jīng)過的射頻標簽;緊接著,服務器端將所有定位信息通過基于TCP/IP的Socket通信發(fā)送到客戶機端;最后,客戶機端在離線階段采用均值平滑法來減小指紋序列的波動性,并采用K-means聚類算法對WiFi指紋進行分類處理;在在線定位階段,通過改進后的K近鄰指紋算法與慣性導航的融合完成定位,并在搭建的系統(tǒng)測試平臺上實時定位巡庫員的位置并對其行駛軌跡進行跟蹤。
[Abstract]:In recent years, with the emergence of various wireless communication and network technologies, the demand for location-based services is increasing. Global Positioning system (GPS (Global Position System) meets the needs of global positioning and navigation. For outdoor environments with unblocked signals, GPS can provide people with more accurate location information, while for indoor environments, due to the occlusion of the building itself, The GPS positioning system is unable to obtain the information needed by satellite, especially in the military depot where there are more occluded objects, so it is impossible to use GPS to complete the indoor positioning. Therefore, a kind of localization technology which can be applied to indoor environment has become the focus of research in the field of localization. With the development of WiFi positioning technology based on WLAN and inertial navigation positioning technology based on sensor technology, they are widely used in indoor positioning field because of their low cost and strong environmental adaptability. At the same time, with the development and development of RFID (RFID) technology, its non-line-of-sight, contactless, high-speed identification and other characteristics are also well known. In practical applications, large armoury inspectors are usually equipped with patrol vehicles to complete a large number of patrol tasks. However, because the monitoring center can not determine the specific location of the inspectors, some of the inspectors leave their jobs undetected, thus causing security risks. In order to solve this problem, a set of indoor positioning system is designed, which can monitor the position of the inspector in real time and track the track of the patrol, so as to ensure the patrol task is completed during the working hours. In this paper, the advantages and limitations of different positioning techniques are analyzed by introducing and comparing domestic and foreign indoor positioning technology and mature positioning system. Secondly, aiming at the special application environment of large armoury, an indoor positioning and tracking system based on WiFi fingerprint and inertial navigation is proposed. The system uses C / S software architecture and consists of two parts: server and client. First of all, the server completes the acquisition of the information of the inspector's location. The core of the server is the STM32F103 microcontroller, which connects the WiFi, geomagnetic sensor and the Hall sensor to the four modules of WiFi, and collects the WiFi fingerprint of the inspector and the driving direction, respectively. Then, the server sends all the location information to the client through the Socket communication based on TCP/IP. Finally, the client uses the mean smoothing method to reduce the volatility of the fingerprint sequence in the off-line phase. K-means clustering algorithm is used to classify the WiFi fingerprint, and in the online location stage, the improved K-nearest neighbor fingerprint algorithm and inertial navigation are combined to complete the localization. And the real-time location of the inspector is located on the system test platform and the track of the patrol is tracked.
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN92;TN96

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：2211509