隨著無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展以及移動(dòng)智能終端的普及,各種移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用如雨后春筍般進(jìn)入人們的日常生活。為了滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的基于位置服務(wù)的需求,許多科研人員致力于研究在不同的環(huán)境中(特別是室內(nèi)環(huán)境)提供更準(zhǔn)確的位置估計(jì),越來越多的無線通信技術(shù)也被應(yīng)用到了室內(nèi)定位的研究當(dāng)中。其中利用Wi-Fi實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位系統(tǒng)以其實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、部署成本低、擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),成為室內(nèi)定位領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。針對(duì)企業(yè)級(jí)部署的應(yīng)用場(chǎng)景,本文提出了一種以AP為中心的Wi-Fi室內(nèi)定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分利用現(xiàn)有企業(yè)級(jí)Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),無需額外的硬件設(shè)備,部署成本低,擴(kuò)展性強(qiáng);定位過程無需Wi-Fi連接、無需安裝特定軟件,集多目標(biāo)感知定位與用戶主動(dòng)定位于一體。本文的研究對(duì)Wi-Fi室內(nèi)定位技術(shù)實(shí)用化做了積極探索。論文的主要工作如下:(1)本文從無線通信理論及IEEE 802.11協(xié)議層面對(duì)常用于Wi-Fi定位的兩種信號(hào)特征,RSSI與CSI,進(jìn)行了深入的分析,并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)Wi-Fi信號(hào)特征進(jìn)行提取與對(duì)比。針對(duì)企業(yè)級(jí)部署的應(yīng)用場(chǎng)景,最終選擇從AP端嗅探與解析Probe Request幀提取RSSI作為本系統(tǒng)的定位數(shù)據(jù)源。(2)本文針對(duì)企業(yè)級(jí)部署場(chǎng)景下的大樣本指紋匹配問題,對(duì)傳統(tǒng)的指紋建立過程及指紋匹配算法進(jìn)行了改進(jìn),使其在定位時(shí)效性與定位準(zhǔn)確度方面的性能得到了提升。首先本文通過分區(qū)域分表建立指紋數(shù)據(jù)庫以及使用K-Means算法對(duì)指紋表進(jìn)行聚類劃分,減少了指紋匹配算法的搜索空間,從而提升了算法的時(shí)間效率。然后針對(duì)傳統(tǒng)WKNN算法進(jìn)行改進(jìn),引入AP序列匹配度的計(jì)算,進(jìn)一步消除了由較遠(yuǎn)參考點(diǎn)引入而帶來的定位誤差。最后針對(duì)大規(guī)模部署的指紋更新過程耗時(shí)耗力問題,提出了一種基于聚類的指紋局部更新算法。(3)結(jié)合文章的理論分析與定位算法改進(jìn),本文實(shí)現(xiàn)了以AP為中心的室內(nèi)定位系統(tǒng),并將其部署于學(xué)�？蒲袠荁座2樓部分區(qū)域。最后通過系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析了本系統(tǒng)多目標(biāo)感知定位與用戶主動(dòng)定位的效果與性能。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN92
【部分圖文】：

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文8圖 2-1 室內(nèi)定位系統(tǒng)原理圖2.2.1 幾何映射該類算法是將無線信號(hào)中提取的信號(hào)強(qiáng)度、信道狀態(tài)信息、傳播時(shí)延等物理特征通過計(jì)算映射為目標(biāo)的距離、方位等位置信息，從而間接確定定位目標(biāo)的大致空間位置。具體的位置解算算法如下：（1） 基于距離的室內(nèi)定位技術(shù)無線信號(hào)的強(qiáng)度隨著傳播距離的增加而逐漸衰減，接收端與信號(hào)發(fā)送端距離越近，信號(hào)強(qiáng)度越強(qiáng)，反之信號(hào)強(qiáng)度越弱。因此，可以根據(jù)無線信號(hào)的的強(qiáng)度值信息和相應(yīng)的無線信號(hào)衰落模型估算出收發(fā)端之間的距離。理論上，無線電磁波在自由空間中即無障礙物遮擋、無多徑干擾的傳播空間中傳播時(shí)，信號(hào)強(qiáng)度 隨著傳播距離 變化的衰減情況符合式(2-1)所示模型[22]： ( ) =( )(2-1)式中， 為無線信號(hào)的發(fā)射功率， 為信號(hào)發(fā)送端的天線增益。相應(yīng)地， 為接收天線的信號(hào)增益， 表示信號(hào)波長(zhǎng)， 表示與傳播無關(guān)的系統(tǒng)損耗因子。上述模型在一定程度上反映了接收信號(hào)強(qiáng)度衰減情況與各因素之間的關(guān)系。但在實(shí)際環(huán)境中

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文的 Wi-Fi 無線網(wǎng)卡要獲取精確的無線信號(hào)傳播時(shí)間更是幾乎不可能。到TimeDifferenceofArrival，TDOA）算法則是對(duì) TOA 算法的一種改進(jìn)算利用無線信號(hào)的到達(dá)時(shí)間來計(jì)算距離，而是通過測(cè)量信號(hào)到達(dá)多個(gè)參差來確定設(shè)備之間的距離[24]。其定位原理如圖 2-3 所示。

圖 2-4 陣列天線法的核心原理是：以噪聲子空間與信號(hào)子空間的進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。如圖 2-4 所示，由 M 個(gè)天線組成角為 的入射信號(hào)時(shí)，相鄰天線之間的相位差，則其導(dǎo)向矢量及接收信號(hào)表達(dá)如式(2-6)、(2-7)，高斯噪聲:α( ) = [1, Φ( ), … , Φ( ) ] ( ) = [ ( ), ( ), … , ( )] = α( ) ( ) + (效應(yīng)的影響，無線信號(hào)將通過不同的路徑以不同設(shè)有 n 種入射信號(hào)，則天線的接收信號(hào)即式(2-7)可 ( ) = [ ( ), ( ), … , ( )] = ∑ α( ) ( ) + ( ) = ( ) + ( )1 2 M-1 M

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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本文編號(hào)：2827192