隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和智能手機(jī)的普及,人們對(duì)室內(nèi)基于位置的服務(wù)（LBS,Location Based Service）需求日益增長(zhǎng),而室內(nèi)定位在LBS中發(fā)揮關(guān)鍵作用。傳統(tǒng)的室內(nèi)定位技術(shù),例如基于WiFi、藍(lán)牙和地磁等信號(hào)的室內(nèi)定位技術(shù),都存在室內(nèi)定位精度低和穩(wěn)定性差等問(wèn)題。新興的室內(nèi)定位技術(shù),例如超寬帶（UWB,Ultra-Wide Band）室內(nèi)定位技術(shù)等,雖具有定位精度高的優(yōu)點(diǎn),但設(shè)備昂貴且部署復(fù)雜。發(fā)光二極管（LED,Light Emitting Diode）作為新一代光源在室內(nèi)照明中日漸普及,為可見(jiàn)光室內(nèi)定位提供現(xiàn)成的基礎(chǔ)設(shè)施�？梢�(jiàn)光用作定位的媒介,具有穩(wěn)定,抗干擾力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。因此,基于可見(jiàn)光的室內(nèi)定位具有定位精度高、普適性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),是未來(lái)室內(nèi)定位發(fā)展趨勢(shì)之一。本文對(duì)基于可見(jiàn)光的指紋定位和測(cè)距定位進(jìn)行了深入的研究,主要工作如下:（1）為了提高信號(hào)指紋地圖構(gòu)建和更新的效率,本文提出了基于可見(jiàn)光GraphSLAM算法的信號(hào)指紋地圖快速構(gòu)建方案。給出了基于外部頻率調(diào)控和FFT算法的可見(jiàn)光指紋設(shè)計(jì)。提出了基于可見(jiàn)光GraphSLAM算法來(lái)優(yōu)化原始的行人航跡推算（PDR,Pedestria... 

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 存在問(wèn)題和挑戰(zhàn)
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 室內(nèi)定位技術(shù)與定位方法
    2.1 室內(nèi)定位技術(shù)分類
        2.1.1 WiFi室內(nèi)定位技術(shù)
        2.1.2 基于無(wú)線傳感器的室內(nèi)定位技術(shù)
        2.1.3 超寬帶室內(nèi)定位技術(shù)
        2.1.4 可見(jiàn)光室內(nèi)定位技術(shù)
    2.2 室內(nèi)定位方法
        2.2.1 基于射頻信號(hào)傳播模型定位法
        2.2.2 指紋定位法
        2.2.3 眾包技術(shù)定位法
        2.2.4 行人航跡推算定位法
        2.2.5 SLAM技術(shù)定位法
    2.3 本文的解決方案
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于可見(jiàn)光GraphSLAM的信號(hào)指紋地圖構(gòu)建
    3.1 GraphSLAM框架
    3.2 GraphSLAM前端建圖
        3.2.1 初始PDR軌跡生成
        3.2.2 位姿圖的誤差函數(shù)
    3.3 增強(qiáng)的GraphSLAM前端
        3.3.1 前端閉環(huán)檢測(cè)
        3.3.2 閉環(huán)約束優(yōu)化
    3.4 魯棒性GraphSLAM后端
        3.4.1 增強(qiáng)的誤差函數(shù)
        3.4.2 ICP局部軌跡優(yōu)化
    3.5 可見(jiàn)光無(wú)線指紋地圖構(gòu)建
        3.5.1 軌跡錨定
        3.5.2 指紋地圖構(gòu)建
    3.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
        3.6.1 數(shù)據(jù)采集軟件設(shè)計(jì)
        3.6.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及實(shí)驗(yàn)
        3.6.3 結(jié)果評(píng)估
第4章 基于可見(jiàn)光的室內(nèi)定位技術(shù)
    4.1 可見(jiàn)光指紋定位
    4.2 基于卡爾曼濾波的可見(jiàn)光融合定位
    4.3 可見(jiàn)光全覆蓋測(cè)距定位
        4.3.1 基于可見(jiàn)光傳播模型的測(cè)距
        4.3.2 LED燈源位置估計(jì)
        4.3.3 可見(jiàn)光測(cè)距定位
    4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與評(píng)估
        4.4.1 可見(jiàn)光信號(hào)采集
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及實(shí)驗(yàn)
        4.4.3 結(jié)果評(píng)估
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 論文工作總結(jié)
    5.2 今后工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間科研表現(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和指紋的可見(jiàn)光定位算法研究[J]. 劉沖,張?jiān)孪?  半導(dǎo)體光電. 2019(06)
[2]朗伯模型參數(shù)優(yōu)化的可見(jiàn)光室內(nèi)定位技術(shù)[J]. 成順利,閆坤,李卓,李昂陽(yáng).  光通信研究. 2018(05)
[3]基于RSSI的自適應(yīng)分段曲線擬合室內(nèi)定位算法[J]. 林方旭,朱明華.  傳感器與微系統(tǒng). 2015(10)
[4]室內(nèi)LED可見(jiàn)光定位若干關(guān)鍵技術(shù)的比較研究[J]. 趙嘉琦,遲楠.  燈與照明. 2015(01)

碩士論文
[1]基于接收信號(hào)強(qiáng)度的可見(jiàn)光室內(nèi)定位算法研究[D]. 王麗軒.北京郵電大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3662834