基于群智感知的WiFi室內(nèi)定位技術研究
發(fā)布時間：2021-03-28 03:28
隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術和移動終端技術的迅速崛起,人們越來越多地使用基于位置的服務,感受其帶來的便利�？紤]到WiFi信號已經(jīng)遍布室內(nèi)環(huán)境,而且商用現(xiàn)貨移動終端無需添加新的硬件設備就可以采集WiFi信號,基于WiFi的室內(nèi)定位被廣泛的研究和使用。現(xiàn)有主要算法大致可以分為兩類:基于測距的算法和非測距的算法。前者依靠未知節(jié)點與多個已知位置的參考節(jié)點間的距離,獲取位置信息;后者通過構建已知節(jié)點位置與指紋間的數(shù)據(jù)庫,用匹配算法參照數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)獲得位置信息。在定位前,兩者都需要大量的準備工作,前者需要獲取室內(nèi)無線接入點的地圖,后者需要采集指紋數(shù)據(jù)庫。本文可以省略前期采集工作,實時的獲取室內(nèi)節(jié)點的相對位置關系;加入離線數(shù)據(jù)后,可以達到80%的定位精度為6米。本文首先基于群智感知的概念,設計了信號強度量化算法,量化了WiFi接收列表之間的相似度。在仿真環(huán)境中,改變無線接入點的密度,計算信號強度量化值與行走距離之間的回歸函數(shù),其相關系數(shù)的平方值2可達0.9316。實驗環(huán)境中,回歸函數(shù)的相關系數(shù)的平方值2為0.779,具有強相關性。據(jù)此本文依據(jù)信號強度量化值推算行走距...
【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：75 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
Java仿真環(huán)境
NS-3 是由美國華盛頓大學的 Thomas 教授及其小組開發(fā)的網(wǎng)絡模擬器，是用于教育科研的離散事件模擬器。在 NS-3.28 仿真環(huán)境中設置節(jié)點后，可 NS-3 節(jié)點加入 WifiNetDevice 對象，創(chuàng)建基于 IEEE 802.1 設施和 ad hoc 。仿照 Java 仿真，在 100 米×100 米范圍內(nèi)隨機放置了 80 個 AP 和中心區(qū)×60 米范圍內(nèi)隨機放置 10 個采集點，重復多次。仿真具體實現(xiàn)如下。首先需要創(chuàng)建 NodeContainer 作為節(jié)點，放置網(wǎng)絡的計算設備。利用 WifetStandard()選擇協(xié)議 WIFI_PHY_STANDARD_80211a。使用 YansWifiPhy認物理層模型，信道模型對應為 YanWifiChannelHelper 模型。WifiMacHeetType()選擇 ApWifiMac。為了使節(jié)點間通信，還需要在節(jié)點處安裝協(xié)議棧 InternetStackHelper 的 Install()和 Ipv4AddressHelper。利用 AnimationInterface 保存仿真過程為 xml 文件。使用 Simulator::Run()，Simulator::Destrory()關閉仿真后，利用 NetAnim 打開 xml 文件，得到的圖如圖 3-7 所示。
圖 3-8 Java 仿真結果0 組數(shù)據(jù)后，信號強度量化值與行走距離的關系圖如圖 3-8出散點較為集中，呈現(xiàn)出了一定的相關關系，本文用簡單的結果，信號強度量化值 與行走距離 之間的回歸函數(shù)為 =關系數(shù)的平方值 2值為 0.9125，具有強相關性。數(shù)量分別設定為 20、40、160、320，分別采集 900 組數(shù)據(jù)后示。結合圖 3-8 和圖 3-9 結果將仿真結果展示如表 3-1，表后，信號強度量化值 與行走距離 之間的回歸函數(shù)和相關改變仿真環(huán)境中 AP 數(shù)目時，可以發(fā)現(xiàn) AP 數(shù)目越多（AP 密大，反之 AP 數(shù)目越少（AP 密度越小），相關系數(shù) 越小。P 數(shù)目遠低于大多情況下現(xiàn)實環(huán)境中的 AP 數(shù)目，甚至低至方值 2值仍然有 0.7611，具有強相關性。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]移動終端群智感知研究[J]. 黃涵霞,丁強,李莉,婁夢茜,孫知信. 計算機技術與發(fā)展. 2014(06)
博士論文
[1]基于群智感知的無線室內(nèi)定位[D]. 吳陳沭.清華大學 2015
碩士論文
[1]基于位置指紋的WIFI室內(nèi)定位研究[D]. 王亞濤.南京郵電大學 2018
[2]基于低功耗藍牙的室內(nèi)定位技術研究[D]. 石志京.寧波大學 2015
[3]基于多維標度的無線傳感器網(wǎng)絡定位算法研究[D]. 武江.重慶大學 2015
本文編號：3104794
【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：75 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
Java仿真環(huán)境
NS-3 是由美國華盛頓大學的 Thomas 教授及其小組開發(fā)的網(wǎng)絡模擬器，是用于教育科研的離散事件模擬器。在 NS-3.28 仿真環(huán)境中設置節(jié)點后，可 NS-3 節(jié)點加入 WifiNetDevice 對象，創(chuàng)建基于 IEEE 802.1 設施和 ad hoc 。仿照 Java 仿真，在 100 米×100 米范圍內(nèi)隨機放置了 80 個 AP 和中心區(qū)×60 米范圍內(nèi)隨機放置 10 個采集點，重復多次。仿真具體實現(xiàn)如下。首先需要創(chuàng)建 NodeContainer 作為節(jié)點，放置網(wǎng)絡的計算設備。利用 WifetStandard()選擇協(xié)議 WIFI_PHY_STANDARD_80211a。使用 YansWifiPhy認物理層模型，信道模型對應為 YanWifiChannelHelper 模型。WifiMacHeetType()選擇 ApWifiMac。為了使節(jié)點間通信，還需要在節(jié)點處安裝協(xié)議棧 InternetStackHelper 的 Install()和 Ipv4AddressHelper。利用 AnimationInterface 保存仿真過程為 xml 文件。使用 Simulator::Run()，Simulator::Destrory()關閉仿真后，利用 NetAnim 打開 xml 文件，得到的圖如圖 3-7 所示。
圖 3-8 Java 仿真結果0 組數(shù)據(jù)后，信號強度量化值與行走距離的關系圖如圖 3-8出散點較為集中，呈現(xiàn)出了一定的相關關系，本文用簡單的結果，信號強度量化值 與行走距離 之間的回歸函數(shù)為 =關系數(shù)的平方值 2值為 0.9125，具有強相關性。數(shù)量分別設定為 20、40、160、320，分別采集 900 組數(shù)據(jù)后示。結合圖 3-8 和圖 3-9 結果將仿真結果展示如表 3-1，表后，信號強度量化值 與行走距離 之間的回歸函數(shù)和相關改變仿真環(huán)境中 AP 數(shù)目時，可以發(fā)現(xiàn) AP 數(shù)目越多（AP 密大，反之 AP 數(shù)目越少（AP 密度越小），相關系數(shù) 越小。P 數(shù)目遠低于大多情況下現(xiàn)實環(huán)境中的 AP 數(shù)目，甚至低至方值 2值仍然有 0.7611，具有強相關性。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]移動終端群智感知研究[J]. 黃涵霞,丁強,李莉,婁夢茜,孫知信. 計算機技術與發(fā)展. 2014(06)
博士論文
[1]基于群智感知的無線室內(nèi)定位[D]. 吳陳沭.清華大學 2015
碩士論文
[1]基于位置指紋的WIFI室內(nèi)定位研究[D]. 王亞濤.南京郵電大學 2018
[2]基于低功耗藍牙的室內(nèi)定位技術研究[D]. 石志京.寧波大學 2015
[3]基于多維標度的無線傳感器網(wǎng)絡定位算法研究[D]. 武江.重慶大學 2015
本文編號：3104794
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