【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和智能手機(jī)的普及,人們對(duì)基于位置服務(wù)(Location-Based Service,LBS)的需求逐漸增加,它在民生、商業(yè)、軍事等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用,特別是基于智能手機(jī)的LBS應(yīng)用更是得到快速發(fā)展。LBS關(guān)鍵在于準(zhǔn)確獲得用戶實(shí)時(shí)位置,盡管手機(jī)可以通過(guò)全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)獲得室外定位服務(wù),但是在室內(nèi)環(huán)境下,由于建筑物遮擋,無(wú)法有效接收GPS信號(hào),進(jìn)而無(wú)法利用GPS進(jìn)行定位,因此高精度的智能手機(jī)室內(nèi)定位一直是定位領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難題。針對(duì)高精度室內(nèi)定位問(wèn)題,本文重點(diǎn)研究了基于藍(lán)牙接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength,RSS)的定位算法和基于步行者航位推測(cè)(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)的室內(nèi)定位算法,在此基礎(chǔ)上提出一個(gè)基于藍(lán)牙與PDR融合的智能手機(jī)高精度室內(nèi)定位與跟蹤算法。本文主要工作如下:首先,本文提出一種基于概率投票的藍(lán)牙定位算法。該算法利用藍(lán)牙RSS來(lái)確定智能手機(jī)離藍(lán)牙信標(biāo)距離的概率。通過(guò)多個(gè)藍(lán)牙信標(biāo)將定位區(qū)域劃分為多個(gè)不同的投票區(qū)域并依照概率進(jìn)行投票,取最大票數(shù)的區(qū)域作為智能手機(jī)的定位結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,最大概率投票法能有效減少RSS不穩(wěn)定對(duì)定位精度的影響,相比于最小二乘定位算法,最大概率投票法在噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為5時(shí),平均定位誤差降低57.3%,在噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為10時(shí),平均定位誤差降低68.3%。此外,本文還在基于概率投票的藍(lán)牙定位算法基礎(chǔ)之上,提出利用多用戶協(xié)同定位進(jìn)一步提升定位精度。其次,本文提出一種藍(lán)牙與PDR融合的定位與軌跡跟蹤算法。該算法將藍(lán)牙概率投票算法與PDR進(jìn)行融合:首先,利用藍(lán)牙RSS確定出智能手機(jī)的初始位置;其次,在智能手機(jī)移動(dòng)過(guò)程中,利用PDR進(jìn)行定位;然后,在PDR定位結(jié)果周邊搜索藍(lán)牙RSS票數(shù)最大區(qū)域;最后,對(duì)PDR和藍(lán)牙RSS的定位結(jié)果進(jìn)行融合,并修正PDR的參數(shù)。實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明,本文提出的融合定位算法相比于PDR算法,定位誤差降低39%;相比于藍(lán)牙RSS概率投票算法,定位誤差降低59.1%;與基于WLAN指紋+PDR的融合室內(nèi)定位算法相比,本文在定位精度好于它們的同時(shí),還不需要指紋定位算法的離線工作量。最后,為驗(yàn)證本文算法的可行性與實(shí)用性,本文將上述算法在智能手機(jī)上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),并開(kāi)發(fā)了一套完整的室內(nèi)定位演示系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含藍(lán)牙信標(biāo)節(jié)點(diǎn)、Android客戶端、定位服務(wù)器三個(gè)部分。該系統(tǒng)運(yùn)用本文所提出的藍(lán)牙與PDR融合定位算法,對(duì)智能手機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)定位,并為手機(jī)用戶提供室內(nèi)定位、導(dǎo)航、信息推送等功能。通過(guò)實(shí)際環(huán)境測(cè)試,該定位演示系統(tǒng)能滿足室內(nèi)定位與位置服務(wù)的需求,系統(tǒng)定位精度為1.81米。
【圖文】：

第 2 章 室內(nèi)定位技術(shù)概述室內(nèi)環(huán)境下 RSS 的特點(diǎn)，分析了 RSS 測(cè)距存在的問(wèn)題，，定位技術(shù)，主要包括幾何定位技術(shù)、指紋定位技術(shù)、步最后在總結(jié)幾種定位技術(shù)的基礎(chǔ)上，介紹幾種評(píng)價(jià)室內(nèi)定點(diǎn)環(huán)境極為復(fù)雜[16-17]，即使在固定的位置上，由于多徑效度也是不斷變化的。通常情況下，RSS 既包含直達(dá)波的信號(hào)經(jīng)過(guò)多徑到達(dá)接收機(jī)是復(fù)雜的疊加過(guò)程，疊加的結(jié)信號(hào)減弱，這和多徑的相位有關(guān)。因此，室內(nèi)定位的最起的多徑效應(yīng)，多徑效應(yīng)直接導(dǎo)致了 RSS 的不穩(wěn)定性和

圖 2.5 指紋定位算法紋定位[29-38]分為分為離線和在線階段。離線階段采集不同室內(nèi)位置的 RSS 指紋，并據(jù)庫(kù)；在線階段利用采集到的 RSS 指紋與數(shù)據(jù)庫(kù)中的指紋進(jìn)行比對(duì)，選取數(shù)據(jù)庫(kù)中指紋的位置作為定位結(jié)果；指紋定位方法的關(guān)鍵在于在線階段的匹配算法，即如何中的大量指紋中快速并準(zhǔn)確找到最匹配的指紋。獻(xiàn)[29]利用壓縮感知技術(shù)處理 RSS，提出了基于 RSS 數(shù)據(jù)預(yù)處理和范數(shù)優(yōu)化的定位獻(xiàn)[30]利用主成分分析進(jìn)行定位特征提取，去除特征分量之間的相關(guān)性，降低計(jì)算并提高定位精度；文獻(xiàn)[31]提出 DHP 提出 DHP(dynamic hybrid projection)方法對(duì)主和重判別分析進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。文獻(xiàn)[32]提出 RSS 空間 k 最近鄰法，每次接收 RSS 向指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，找出與實(shí)時(shí) RSS 向量最接近的 k 條指紋，將這些指紋所對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)均值作為定位結(jié)果。文獻(xiàn)[33]在空間 k 最近鄰法的基礎(chǔ)上，提出了兩種對(duì)最接近指加權(quán)的策略，通過(guò)加權(quán) k 近鄰來(lái)提高定位精度。文獻(xiàn)[34]利用卡爾曼濾波提高了指穩(wěn)定性和精度。文獻(xiàn)[35] 提出一種基于 Dempster-Shafer 證據(jù)理論的定位方法，ster-Shafer 證據(jù)理論在描述信息源和信息融合方面的優(yōu)勢(shì)與指紋定位結(jié)合，提高了定
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN925;TN929.53

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