本文關(guān)鍵詞：基于WiFi和藍(lán)牙的室內(nèi)定位技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人們對(duì)基于位置服務(wù)的需求與日俱增,定位導(dǎo)航的應(yīng)用需求已不僅僅滿足于室外,室內(nèi)定位正逐漸成為基于位置服務(wù)的研究熱點(diǎn)。室內(nèi)定位技術(shù)在緊急救援、倉(cāng)儲(chǔ)物流、人員監(jiān)控等行業(yè)已經(jīng)廣泛應(yīng)用。作為室內(nèi)定位的核心技術(shù),WiFi和藍(lán)牙均具有良好的終端支持性,WiFi室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)已廣泛覆蓋,藍(lán)牙信標(biāo)便于部署且成本較低。因此本論文針對(duì)基于WiFi和藍(lán)牙的室內(nèi)定位技術(shù)和方法進(jìn)行了以下三個(gè)方面研究:首先,為了減弱偽距測(cè)量誤差對(duì)位置估計(jì)結(jié)果的影響,提出了消去高次加權(quán)最小二乘算法進(jìn)行定位解算。先對(duì)偽距進(jìn)行最小二乘估計(jì)削弱非視距誤差和高斯噪聲的影響,再利用消去高次法對(duì)觀測(cè)方程線性化,最后通過加權(quán)的最小二乘算法估計(jì)出終端的位置坐標(biāo)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)的三邊測(cè)量法和泰勒級(jí)數(shù)法相比,該算法有效提高了室內(nèi)定位精度和定位效率。其次,為了充分利用WiFi信號(hào)和藍(lán)牙信號(hào)以提高定位性能,提出了一種基于優(yōu)化貝葉斯估計(jì)的WiFi與藍(lán)牙室內(nèi)融合定位算法。先通過秩和檢驗(yàn)法求出WiFi和藍(lán)牙定位信息源的可信度,再利用優(yōu)化貝葉斯的后驗(yàn)分布密度函數(shù)估計(jì)出坐標(biāo)偏差用以修正融合定位結(jié)果。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法相比于單獨(dú)定位算法,不但定位精度顯著提高,而且可顯著削弱高斯噪聲對(duì)定位算法的影響。最后,為了保證異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下終端在移動(dòng)過程中的最佳定位性能,提出了一種基于代價(jià)函數(shù)的穩(wěn)定周期評(píng)估切換判決算法來解決乒乓切換效應(yīng)。該算法對(duì)代價(jià)函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),并引入了穩(wěn)定周期評(píng)估判決算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法實(shí)現(xiàn)了WiFi和藍(lán)牙異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)之間的高效無縫切換,實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)定位切換的平滑過渡。
【關(guān)鍵詞】：WiFi技術(shù) 藍(lán)牙技術(shù) 最小二乘估計(jì) 貝葉斯估計(jì) 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)
【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
• Abstract6-10
• 1 緒論10-14
• 1.1 室內(nèi)定位背景和意義10-11
• 1.2 室內(nèi)定位研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文主要工作及章節(jié)安排13-14
• 2 室內(nèi)定位技術(shù)相關(guān)理論14-22
• 2.1 室內(nèi)定位技術(shù)14-15
• 2.1.1 基于射頻識(shí)別技術(shù)14
• 2.1.2 基于ZigBee技術(shù)14
• 2.1.3 基于WiFi技術(shù)14
• 2.1.4 基于藍(lán)牙技術(shù)14-15
• 2.2 無線節(jié)點(diǎn)間的測(cè)距算法15-18
• 2.2.1 基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間測(cè)距15-16
• 2.2.2 基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間差測(cè)距16
• 2.2.3 基于信號(hào)到達(dá)角度測(cè)向16-17
• 2.2.4 基于信號(hào)強(qiáng)度測(cè)距17-18
• 2.3 室內(nèi)定位主要影響因素18-20
• 2.3.1 非視距傳播18-19
• 2.3.2 多徑傳播19
• 2.3.3 同頻干擾19-20
• 2.4 室內(nèi)定位性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)20-21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 3 基于RSSI的室內(nèi)無線信號(hào)定位方法22-37
• 3.1 室內(nèi)藍(lán)牙和WiFi定位原理22-24
• 3.1.1 藍(lán)牙和WiFi信號(hào)特點(diǎn)22-23
• 3.1.2 藍(lán)牙和WiFi定位系統(tǒng)23-24
• 3.2 室內(nèi)信號(hào)路徑損耗模型24-27
• 3.2.1 自由空間路徑損耗模型24-25
• 3.2.2 對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型25-26
• 3.2.3 華為室內(nèi)路徑損耗模型26-27
• 3.3 基于路徑損耗模型的定位方法27-30
• 3.3.1 三邊測(cè)量法27-28
• 3.3.2 三角質(zhì)心法28-29
• 3.3.3 泰勒級(jí)數(shù)法29-30
• 3.4 基于RSSI的消去高次加權(quán)最小二乘定位算法30-33
• 3.4.1 信號(hào)參數(shù)預(yù)處理30-31
• 3.4.2 偽距的優(yōu)化估計(jì)31-32
• 3.4.3 消去高次加權(quán)最小二乘定位算法32-33
• 3.5 算法仿真與對(duì)比分析33-36
• 3.5.1 仿真環(huán)境33-34
• 3.5.2 仿真結(jié)果與分析34-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 4 基于優(yōu)化貝葉斯的室內(nèi)WiFi與藍(lán)牙融合定位算法37-50
• 4.1 貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論37-41
• 4.1.1 貝葉斯統(tǒng)計(jì)的基本原理37-38
• 4.1.2 先驗(yàn)分布的確定方法38-39
• 4.1.3 貝葉斯估計(jì)方法39-40
• 4.1.4 多源先驗(yàn)信息融合方法40-41
• 4.2 秩和檢驗(yàn)41
• 4.2.1 秩和檢驗(yàn)方法41
• 4.2.2 秩和檢驗(yàn)的方法步驟41
• 4.3 高斯核函數(shù)41-43
• 4.3.1 核函數(shù)42
• 4.3.2 高斯核函數(shù)42
• 4.3.3 加權(quán)多寬度高斯核函數(shù)42-43
• 4.4 基于優(yōu)化貝葉斯的室內(nèi)WiFi與藍(lán)牙融合定位算法43-46
• 4.4.1 獲取樣本信息43
• 4.4.2 確定先驗(yàn)分布43-44
• 4.4.3 先驗(yàn)多源信息的融合44-46
• 4.4.4 計(jì)算融合后驗(yàn)估計(jì)值46
• 4.5 算法仿真46-49
• 4.5.1 仿真環(huán)境46-47
• 4.5.2 仿真結(jié)果與分析47-49
• 4.6 本章小結(jié)49-50
• 5 基于WiFi和藍(lán)牙異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的切換判決算法50-61
• 5.1 無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)50
• 5.2 切換技術(shù)的相關(guān)理論50-54
• 5.2.1 垂直切換的定義51
• 5.2.2 垂直切換的過程51-52
• 5.2.3 垂直切換判決算法52-54
• 5.3 基于代價(jià)函數(shù)的穩(wěn)定周期評(píng)估判決算法54-57
• 5.3.1 信號(hào)采集與處理54-55
• 5.3.2 切換時(shí)延更新55
• 5.3.3 切換代價(jià)函數(shù)55-56
• 5.3.4 穩(wěn)定周期評(píng)估56-57
• 5.4 仿真與分析57-60
• 5.4.1 仿真環(huán)境57-58
• 5.4.2 仿真結(jié)果分析58-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 6 總結(jié)和展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-64
• 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況64-65
• 致謝65

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1 本報(bào)記者 馬靜t

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