位置服務與移動通信、互聯(lián)網被并稱為21世紀信息產業(yè)最有前景的三大朝陽產業(yè),受到了越來越廣泛的關注。全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)作為最具備競爭力的定位與導航技術,全天時、全天候為全球用戶提供著高效可靠的定位導航服務。然而在諸如室內環(huán)境、城市樓宇之間、高山峽谷以及水下等應用場景中,由于導航衛(wèi)星被遮擋從而導致GNSS無法正常工作。多源融合定位技術是對全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)的有效補充,可以在GNSS無法工作的區(qū)域提供定位與導航服務。多源融合定位是一種基于信息融合策略的技術,能夠將包括衛(wèi)星定位、無線通信信號定位以及傳感器定位等相關定位手段進行融合,從而得到最佳的融合定位結果。多源融合定位采用數(shù)據(jù)集成技術,增加了數(shù)據(jù)的自由度;同時擴大了定位的應用范圍,提高了無縫定位能力。在多源融合定位系統(tǒng)中,首先對融合源進行定位信息采集,然后將定位信息傳輸?shù)饺诤现行耐瓿蛇M一步處理。在融合中心,采用有效的融合定位算法對各類融合信息源進行融合,從而得到融合定位結果。相對于單一的融合源,多源融合定位系統(tǒng)不僅可以提高定位精度,同時還能增強定位系統(tǒng)的可靠性以及魯棒性等性能。同時,將多源融合定位系統(tǒng)的融合結果進行反饋和再處理,可以對融合算法進行自適應的更新。本文將從多源融合定位數(shù)據(jù)預處理、不同定位場景下的多源融合定位算法以及多源融合定位效能評估三個方面對多源融合定位技術進行研究。針對多源融合定位中融合源的信息處理問題,本文提出一種多源融合定位數(shù)據(jù)預處理方法,旨在設計高效的融合源信息處理手段。本文首先介紹一種基于網絡側的多源融合定位體系結構,在此基礎上提出包括數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)采集算法在內的數(shù)據(jù)預處理方法。根據(jù)不同融合源的特點,采用數(shù)據(jù)特征提取技術對融合源信息進行初步篩選。針對融合源數(shù)據(jù)采集問題,本文提出一種基于壓縮感知的融合源大數(shù)據(jù)采集算法,將采集的部分融合源數(shù)據(jù)傳遞到融合中心,然后在融合中心進行數(shù)據(jù)重構從而得到原始定位信息。數(shù)據(jù)預處理方法可以在保證定位精度的前提下,大幅度降低數(shù)據(jù)采集量,提升網絡傳輸效率。針對多源融合定位中的融合定位算法問題,本文提出適用于靜態(tài)定位情形的基于因子圖的多源融合定位算法,以及適用于動態(tài)定位情形的基于擴展卡爾曼濾波的多源融合定位算法。對于因子圖融合定位算法,通過因子圖模型中每一個變量節(jié)點和函數(shù)節(jié)點以及邊線上軟消息的計算,從而實現(xiàn)定位信息的有效融合。進一步地,本文將因子圖融合定位算法應用于無線傳感器網絡定位中,將無線傳感器網絡定位中的多邊定位與指紋定位相結合,從而得到多源融合定位結果,提高定位系統(tǒng)的性能。對于基于擴展卡爾曼濾波的多源融合定位算法,本文首先提出一種基于智能終端的多源融合定位系統(tǒng)模型。在此模型中,明確了行人航跡推算和WiFi指紋相結合的方式實現(xiàn)多源融合定位。在基于濾波技術的數(shù)據(jù)融合定位理論分析基礎上,本文提出了一種基于擴展卡爾曼濾波的智能終端多源融合定位算法。擴展卡爾曼濾波融合定位算法將WiFi指紋定位與行人航跡推算進行優(yōu)化融合,從而大幅度提高了智能終端多源融合定位系統(tǒng)的性能。針對多源融合定位系統(tǒng)的效能評估問題,本文首先介紹了一種多參數(shù)多層次效能評估模型,此模型從定位精度、連續(xù)性、可用性、置信度和即插即用性五個參數(shù)對多源融合定位系統(tǒng)進行評估。進一步地,本文對多源融合定位效能評估理論進行了分析,并基于此提出一種自反饋效能評估算法。自反饋效能評估算法分為初始、融合與自反饋三個階段。多源融合定位系統(tǒng)中的自反饋效能評估算法不僅可以實現(xiàn)對多源融合定位系統(tǒng)的效能評估,同時可以通過定位信息的自反饋,提高融合定位系統(tǒng)的性能。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN967.1

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 喻立;;面向服務供應鏈的客戶數(shù)據(jù)預處理方法研究[J];清遠職業(yè)技術學院學報;2016年06期

2 于春雷;王皓;;淺談負荷預測數(shù)據(jù)預處理方法[J];黑龍江科技信息;2015年27期

3 郭常蓮;;不同數(shù)據(jù)預處理方法對區(qū)域可持續(xù)發(fā)展能力評價結果的影響[J];科技情報開發(fā)與經濟;2006年03期

4 胡保清,關柯;一種改進的神經網絡數(shù)據(jù)預處理方法及其在建筑管理中的應用[J];土木工程學報;2004年05期

5 張有正,徐明仙;一種數(shù)據(jù)預處理方法及其應用[J];化學工程師;2003年01期

6 宋偉偉;姚宜斌;;復雜運動狀態(tài)下的單頻數(shù)據(jù)預處理方法研究[J];武漢大學學報(信息科學版);2009年11期

7 孫斌;呂依蓉;王晶;喻之斌;張偉功;;云環(huán)境下性能監(jiān)測數(shù)據(jù)預處理方法研究[J];小型微型計算機系統(tǒng);2018年09期

8 張鵬;高放;闞宏林;雙豐;;一種改進的加速度傳感器數(shù)據(jù)預處理方法[J];儀表技術;2017年06期

9 雷旺龍;孫洪鑫;郭雪濤;;橋梁結構監(jiān)測數(shù)據(jù)預處理方法及其應用[J];湖南工程學院學報(自然科學版);2012年02期

10 李向陽,朱學峰,黃道平,劉煥彬;基于模式聚類的過程數(shù)據(jù)預處理方法及應用[J];系統(tǒng)工程與電子技術;2002年02期

相關博士學位論文 前4條

1 趙萬龍;多源融合定位理論與方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2018年

2 鄒金鳳;利用高通量組學數(shù)據(jù)識別癌癥相關生物標記的可重復性研究[D];電子科技大學;2012年

3 賀巍;基于化學指紋圖譜的茶葉產地、原料品種判別分析和生化成分預測[D];南京農業(yè)大學;2011年

4 盧科青;逆向工程中多傳感器集成的自由曲面數(shù)字化測量及其數(shù)據(jù)預處理方法研究[D];浙江大學;2010年

關碩士學位論文 前10條

1 劉訓矩;海底地震儀數(shù)據(jù)預處理方法及應用研究[D];自然資源部第一海洋研究所;2019年

2 吳捷;目標輻射光譜數(shù)據(jù)預處理方法研究[D];西安電子科技大學;2011年

3 曾越凡;面向群智感知的移動智能終端數(shù)據(jù)預處理方法的研究與實現(xiàn)[D];華南理工大學;2017年

4 董艷;數(shù)據(jù)預處理方法在移動通信企業(yè)的應用研究[D];合肥工業(yè)大學;2010年

5 王培培;健康體檢數(shù)據(jù)預處理方法研究與應用[D];鄭州大學;2016年

6 魏國容;基于SCATS的動態(tài)交通數(shù)據(jù)預處理方法研究[D];湖南大學;2012年

7 卜小軒;基于FAM-CART的ICU患者生死預測研究[D];北京交通大學;2017年

8 楊辰;月球礦源繪圖儀（M3）數(shù)據(jù)預處理方法研究及應用[D];中國地質大學(北京);2016年

9 賴育網;星載雙頻GPS數(shù)據(jù)預處理方法研究及軟件實現(xiàn)[D];國防科學技術大學;2009年

10 徐云;多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)預處理方法研究[D];浙江大學;2014年

本文編號：2623881