發(fā)布時間：2017-05-10 07:01

  本文關鍵詞：基于無線信號的室內定位系統(tǒng)的研究與實現，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線局域網的廣泛覆蓋使得基于無線信號的室內定位系統(tǒng)成為研究領域的熱點。卡爾曼濾波(Kalman Filter)是一種常用的系統(tǒng)狀態(tài)最優(yōu)估計算法,被廣泛地運用于室內定位領域,但卡爾曼濾波要求系統(tǒng)狀態(tài)方程是線性的。然而,室內定位的環(huán)境范圍小、非視線范圍(Nonline of Sight)多、信道狀態(tài)變化性大、移動單元的移動方向和速度隨機,這些特征導致了室內環(huán)境中的信道模型,以及描述信號測量值和移動單元位置關系的觀察模型(Observation Model)是非線性的。此外,由于社會對室內定位服務需求的激增,要求服務提供商可以高效地研發(fā)和部署室內定位系統(tǒng),并根據市場需求和技術發(fā)展對系統(tǒng)進行快速地更新和升級。這些都要求研發(fā)的室內定位系統(tǒng)具備良好的擴展機制。然而,至今沒有公開發(fā)表的適用于室內定位系統(tǒng)的軟件擴展機制。因此,本文將研究兩個方面的內容:1.擴展卡爾曼濾波算法在基于無線信號的室內定位系統(tǒng)中的運用。擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter)是卡爾曼濾波在非線性條件下的擴展。本文實現了一個支持基于信號到達時間的(Time of Arrival)和基于接收信號強度的(Received Signal Strength)定位技術的室內定位系統(tǒng)。系統(tǒng)使用C++編程語言開發(fā)實現,核心算法為擴展卡爾曼濾波算法。接收到的測量值在傳遞給擴展卡爾曼濾波算法進行定位估計前,將進行兩步預處理:非視線范圍(Non-line of Sight)信號源的判別和噪音抑制(Noise Mitigation)。本文測試了基于接收信號強度的定位方法,定位結果的均方誤差(Mean Deviation Error)為5.99米。2.適用于室內定位系統(tǒng)的軟件擴展機制的研究。在該方面的研究中,本文首先總結了缺乏軟件擴展機制的室內定位系統(tǒng)的不足,然后歸納抽象了室內定位系統(tǒng)的通用定位過程。接著,參考網絡路由器的包過濾機制、開放服務通道(Open Service Gateway Initiative)、組件對象模型(Component Object Model)和基于可擴展標記語言(Extensive Markup Language)的過程定義語言技術,本文提出了適用于室內定位系統(tǒng)的“配置過濾與處理”(Configurable Filter and Process)軟件擴展機制。本文使用設計的配置過濾與處理軟件擴展機制,對室內定位系統(tǒng)進行了代碼和結構的重構。對重構后的系統(tǒng)的分析表明,配置過濾與處理軟件擴展機制使得室內定位系統(tǒng)可以:動態(tài)創(chuàng)建、移除、變更測量值與定位方法的關聯關系;動態(tài)添加和刪除定位過程的步驟;動態(tài)改變定位過程步驟的順序。這些動態(tài)操作都無需重新編碼、編譯和部署整個室內定位系統(tǒng)。
【關鍵詞】：室內定位 定位技術 軟件擴展機制 擴展性 動態(tài)擴展
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN925.93
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-16
• 1.1. 引言13-14
• 1.2. 選題14
• 1.3. 總體目標14-15
• 1.4. 研究范圍15
• 1.5. 本文結構15
• 1.6. 本研究的貢獻15-16
• 第二章 相關工作16-33
• 2.1. 室內定位技術16-22
• 2.1.1. 基于時間的技術16-18
• 2.1.2. 信號強度法（RSS）18-19
• 2.1.3. 角度到達法（AOA）19-20
• 2.1.4. 指紋匹配（Fingerprinting）20
• 2.1.5. 臨近識別系統(tǒng)（Proximity Aware Systems）20-21
• 2.1.6. 混合技術（Hybrid Technologies）21-22
• 2.2. 軟件擴展機制22-32
• 2.2.1. 軟件擴展性的定義22
• 2.2.2. 成熟的軟件擴展機制的特性22-23
• 2.2.3. 軟件開發(fā)模式23-25
• 2.2.4. 開放服務通道(OSGi)25-27
• 2.2.5. 公共對象請求代理體系結構（CORBA）27-28
• 2.2.6. JavaBeans28
• 2.2.7. 組件對象模型（COM）28-29
• 2.2.8. 自定義編程語言29
• 2.2.9. 自定義軟件架構（Novel Software Architecture）29-30
• 2.2.10. 腳本技術（Scripting Technology）30
• 2.2.11. C++編碼的擴展機制30-31
• 2.2.12. 組件和模塊的設計準則31-32
• 2.3. 本章小結32-33
• 第三章 室內定位系統(tǒng)的實現與測試33-46
• 3.1. 卡爾曼濾波(KF)與擴展卡爾曼濾波（EKF）33
• 3.2. 系統(tǒng)要求33-34
• 3.3. 開發(fā)工具34-35
• 3.4. 系統(tǒng)軟件架構35-36
• 3.5. 部分核心類說明36-42
• 3.5.1. 移動單元定義（Mobile Unit Definition）36
• 3.5.2. 參考單元定義（Reference Unit Definition）36
• 3.5.3. 環(huán)境定義（Environment Definition）36-37
• 3.5.4. 測量值的預處理（Measurement Preprocessing）37-39
• 3.5.5. 擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Fitler）39-40
• 3.5.6. 可行路徑約束（Path Constrain）40-42
• 3.6. 系統(tǒng)測試42-45
• 3.6.1. 建模數據的采集42-43
• 3.6.2. 路徑損失參數43-44
• 3.6.3. 可行路徑約束44
• 3.6.4. 測試結果44-45
• 3.7. 本章小結45-46
• 第四章 軟件擴展機制的設計46-55
• 4.1. 軟件擴展性的不足46-47
• 4.1.1. 非組件形式的模塊46
• 4.1.2. 定位算法流程的固定46
• 4.1.3. 無動態(tài)擴展性46-47
• 4.2. 通用室內定位過程47
• 4.3. 擴展機制的特性要求47-48
• 4.4. 配置過濾與處理（CFP）48-54
• 4.4.1. 過濾配置（Filtering Configuration）50-51
• 4.4.2. 過程定義（Process Definition）51-52
• 4.4.3. 過濾器（Filter）52-53
• 4.4.4. 定位器（Localizator）53
• 4.4.5. 過程定義示例53-54
• 4.5. 本章小結54-55
• 第五章 室內定位系統(tǒng)的重構55-58
• 5.1. 過程動態(tài)配置55
• 5.2. 定位算法動態(tài)選擇55-56
• 5.3. 重構后的優(yōu)勢56-57
• 5.4. 本章小結57-58
• 第六章 結論與展望58-60
• 6.1. 結論58
• 6.2. 展望58-60
• 參考文獻60-64
• 縮略詞64-65
• 附錄65-68
• 攻讀學位期間的研究成果目錄68-69
• 后記69

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1 本報記者 馬靜t

本文編號：354211