【摘要】：由于室內(nèi)空間越來(lái)越大且內(nèi)部結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,移動(dòng)終端用戶(hù)無(wú)法在室內(nèi)獲得諸如GPS或北斗定位系統(tǒng)提供的有效位置服務(wù),因而室內(nèi)基于位置的服務(wù)(Location Based Service,LBS)逐漸受到關(guān)注(如商場(chǎng)購(gòu)物指引服務(wù)等)。室內(nèi)定位技術(shù)作為室內(nèi)LBS中必不可少的底層技術(shù),其在準(zhǔn)確性、經(jīng)濟(jì)性、實(shí)時(shí)性等方面的好壞將直接影響室內(nèi)LBS的服務(wù)質(zhì)量。隨著IEEE 802.11標(biāo)準(zhǔn)的完善,無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)(Wireless Local Area Network,WLAN)迅速在全球部署和普及,具有易擴(kuò)展、易維護(hù)、抗干擾、高移動(dòng)性、架構(gòu)靈活等特點(diǎn)。基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)利用移動(dòng)終端接收的熱點(diǎn)信號(hào)集實(shí)現(xiàn)定位,已成為室內(nèi)定位的主要技術(shù),為室內(nèi)LBS提供了巨大的應(yīng)用空間和技術(shù)支持。針對(duì)基于WLAN室內(nèi)定位技術(shù)中三個(gè)環(huán)節(jié)(指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、AP節(jié)點(diǎn)的選擇、定位預(yù)測(cè))存在的不足,本文從降低信號(hào)強(qiáng)度的波動(dòng)性入手,對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),以提高室內(nèi)定位的精確性。首先分析了人員走動(dòng)、時(shí)間變化等因素對(duì)信號(hào)的影響,針對(duì)信號(hào)具有時(shí)變性的特點(diǎn),提出了一種基于自適應(yīng)的GRNN室內(nèi)定位算法,利用改進(jìn)的人工蜂群算法對(duì)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,建立無(wú)線(xiàn)信號(hào)特征與目標(biāo)位置信息的映射關(guān)系,能有效降低信號(hào)強(qiáng)度波動(dòng)的隨機(jī)性對(duì)定位精度的影響,在定位準(zhǔn)確率與適應(yīng)性之間達(dá)到較好的平衡。其次,針對(duì)接入點(diǎn)(Access Point,AP)非全可用且未考慮子區(qū)域與AP節(jié)點(diǎn)之間相關(guān)性的不足,提出了一種分布式AP選擇算法,將室內(nèi)區(qū)域劃分為若干個(gè)子區(qū)域,并計(jì)算子區(qū)域與AP節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性,選取相關(guān)性?xún)?yōu)的AP節(jié)點(diǎn)作為該子區(qū)域的訓(xùn)練節(jié)點(diǎn),通過(guò)深度置信網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行定位模型訓(xùn)練,有效去除較大噪聲以及位置分辨能力弱的AP節(jié)點(diǎn)。最后,針對(duì)室內(nèi)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,難以獲取足夠多的有效標(biāo)記數(shù)據(jù)的不足,提出了一種快速搜索與密度峰值聚類(lèi)(CFSFDP)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)相結(jié)合的半監(jiān)督定位算法,利用CFSFDP聚類(lèi)數(shù)據(jù)集,并標(biāo)記聚類(lèi)中心缺失的位置信息,擴(kuò)充初始標(biāo)記數(shù)據(jù);利用ELM訓(xùn)練初始標(biāo)記數(shù)據(jù),根據(jù)輸出閾值向量和“換位”思想擴(kuò)充標(biāo)記數(shù)據(jù),提高了定位準(zhǔn)確率并減少了標(biāo)記數(shù)據(jù)采集的工作量。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;TN925.93

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 何旭濤;連志春;;跨越連接多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性[J];遼寧科技大學(xué)學(xué)報(bào);2008年02期

2 連志春;;基于有跨越連接的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性[J];遼寧師專(zhuān)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年02期

3 胡子建;在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用Back-Propagation算法進(jìn)行方位角估測(cè)[J];南昌大學(xué)學(xué)報(bào)(理科版);1990年04期

4 楊曉帆，，陳廷槐，汪雪琴;多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在容錯(cuò)性[J];重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1995年03期

5 王國(guó)胤，施鴻寶;基于循環(huán)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想存貯器[J];上海鐵道大學(xué)學(xué)報(bào);1996年02期

6 熱合木江,古麗·吐?tīng)栠d,艾尼瓦爾·吐?tīng)柕?馬玉書(shū);多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種有效算法[J];石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年06期

7 顧明;;多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2007年08期

8 劉雨搏;金寧;;基于共軛梯度法的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法[J];信息技術(shù);2008年03期

9 羅遼復(fù);李前忠;;一個(gè)突觸前后不對(duì)稱(chēng)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[J];內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1990年03期

10 龍?jiān)?王元元;邵軍力;;自動(dòng)生成多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法及其在編碼中的應(yīng)用[J];通信工程學(xué)院學(xué)報(bào);1993年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前4條

1 肖化;胡廣莉;何惠玲;保宗悌;;基于兩組多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電容層析成像研究[A];中國(guó)圖象圖形科學(xué)技術(shù)新進(jìn)展——第九屆全國(guó)圖象圖形科技大會(huì)論文集[C];1998年

2 李延龍;馬軍;李鴻伯;;具有稀疏突觸的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同步中的耦合參數(shù)[A];全國(guó)復(fù)雜系統(tǒng)研究論壇論文集（二）[C];2005年

3 呂強(qiáng);郭孔輝;張翠芳;;基于遞歸多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)辨識(shí)[A];1995年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議暨智能自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];1995年

4 緒梅;馮地清;;利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)核爆／非核爆的模糊綜合評(píng)判方法[A];第7屆全國(guó)核電子學(xué)與核探測(cè)技術(shù)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（三）[C];1994年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 葛柳飛;基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位算法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2016年

本文編號(hào)：2585615