發(fā)布時(shí)間：2017-03-20 04:00

  本文關(guān)鍵詞：融合WLAN和Bluetooth的室內(nèi)位置指紋定位技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著WLAN網(wǎng)絡(luò)和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的不斷提升,以及人們對(duì)于位置服務(wù)的要求越來越高,基于各類無線網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位系統(tǒng)逐漸成為研究熱點(diǎn),在緊急救助、物流存儲(chǔ)、信息推送等領(lǐng)域顯示出巨大的應(yīng)用潛力。而在復(fù)雜多變的室內(nèi)信道環(huán)境下,單一的無線網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)往往難于保證定位信號(hào)的有效覆蓋和高精度定位性能,因此本文研究了以WLAN位置指紋定位技術(shù)為核心,融合Bluetooth網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位技術(shù)與方法,主要研究工作包括以下三個(gè)方面。首先,在WLAN位置指紋定位技術(shù)的離線階段,針對(duì)建立位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)工作量龐大的問題,提出了一種融合信號(hào)衰減因素的普通克里金空間插值建庫(kù)算法,來提高建庫(kù)效率。該算法利用球狀模型擬合出空間變異函數(shù),采用普通克里金插值法對(duì)其它位置的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行估值并生成相應(yīng)的位置指紋庫(kù)數(shù)據(jù),構(gòu)建高精度、大容量的位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù),有效減小位置指紋參數(shù)采集的工作量。仿真結(jié)果表明,該算法在保證定位精度的前提下,降低了40%左右的工作量。其次,為了提高WLAN位置指紋定位技術(shù)在線階段的匹配定位精度,提出了一種數(shù)據(jù)劃分KNN_filter匹配定位算法。將改進(jìn)的K均值數(shù)據(jù)劃分、有效AP選取與KNN匹配相結(jié)合,完成精確定位估計(jì)。仿真結(jié)果表明,算法提高定位精度的同時(shí),減少數(shù)據(jù)冗余,降低了匹配復(fù)雜度。最后,為了進(jìn)一步提高系統(tǒng)定位精度,充分利用網(wǎng)絡(luò)資源,提出了一種基于WLAN位置指紋和Bluetooth自適應(yīng)APIT的融合定位算法,實(shí)現(xiàn)室內(nèi)異構(gòu)系統(tǒng)融合定位。算法采用改進(jìn)型APIT自適應(yīng)定位算法對(duì)待測(cè)點(diǎn)位置進(jìn)行預(yù)估計(jì),并與WLAN位置指紋定位算法位置估計(jì)進(jìn)行加權(quán)平均,最終確定待測(cè)點(diǎn)的優(yōu)化位置估計(jì)。仿真結(jié)果表明,融合網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,基于融合網(wǎng)絡(luò)定位算法的定位效果優(yōu)于基于單一網(wǎng)絡(luò)定位效果,提高了定位精度。
【關(guān)鍵詞】：WLAN Bluetooth 室內(nèi)定位 克里金空間插值算法 K均值 APIT自適應(yīng)算法 融合定位算法
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-12
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 課題國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.3 論文主要工作和章節(jié)安排11-12
• 2 室內(nèi)定位技術(shù)12-21
• 2.1 典型室內(nèi)定位技術(shù)及算法12-16
• 2.1.1 定位技術(shù)12-13
• 2.1.2 定位算法13-16
• 2.2 基于WLAN位置指紋定位算法16-19
• 2.2.1 位置指紋定位算法原理16-17
• 2.2.2 位置指紋定位算法實(shí)施過程17-19
• 2.3 基于Bluetooth的APIT定位算法19-20
• 2.3.1 算法原理19
• 2.3.2 三角形內(nèi)外點(diǎn)判別方法19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 3 基于WLAN位置指紋建庫(kù)算法21-31
• 3.1 基于位置指紋的數(shù)據(jù)庫(kù)傳統(tǒng)建立算法21-22
• 3.2 基于克里金插值的位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)建庫(kù)算法22-26
• 3.2.1 空間插值原理22-23
• 3.2.2 基于普通克里金空間插值的具體算法23-26
• 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析26-30
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境26
• 3.3.2 定位空間區(qū)域內(nèi)RSSI估值結(jié)果分析26-28
• 3.3.3 定位精度驗(yàn)證28-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 4 位置指紋在線定位匹配算法31-42
• 4.1 定位匹配算法概述31-34
• 4.1.1 定位匹配算法原理31
• 4.1.2 定位匹配算法分類31-34
• 4.2 改進(jìn)型數(shù)據(jù)劃分KNN_ filter匹配定位算法34-38
• 4.2.1 改進(jìn)型數(shù)據(jù)劃分34-36
• 4.2.2 基于KNN_ filter有效AP選擇36-37
• 4.2.3 加權(quán)KNN算法匹配定位37-38
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析38-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 5 融合WLAN和Bluetooth的室內(nèi)定位42-53
• 5.1 融合網(wǎng)絡(luò)論述42
• 5.2 基于位置指紋和自適應(yīng)APIT的融合定位算法42-49
• 5.2.1 改進(jìn)型APIT自適應(yīng)Bluetooth定位算法43-48
• 5.2.2 加權(quán)融合定位算法48-49
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析49-52
• 5.4 本章小結(jié)52-53
• 6 總結(jié)和展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-56
• 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況56-57
• 致謝57

【相似文獻(xiàn)】

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3 葛軼e，

本文編號(hào)：257077