本文關(guān)鍵詞：基于WiFi位置指紋的室內(nèi)定位算法的研究與優(yōu)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,位置服務(wù)越來(lái)越受到人們的關(guān)注,由于室內(nèi)定位環(huán)境的復(fù)雜性,室外定位技術(shù)已經(jīng)不能滿足人們的定位需求�；ヂ�(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)使得WiFi網(wǎng)絡(luò)迅速普及,WiFi技術(shù)以其成本低,易部署,傳播范圍廣等特點(diǎn)已經(jīng)成為日常生活中不可或缺的上網(wǎng)方式。位置指紋算法是典型的非測(cè)距算法,該算法首先建立位置指紋庫(kù),定位區(qū)域內(nèi)每一個(gè)位置都對(duì)應(yīng)一個(gè)“指紋”,從而可以通過(guò)查找位置指紋庫(kù)來(lái)進(jìn)行定位。因此本文在深入研究現(xiàn)有的基于WiFi位置指紋算法的基礎(chǔ)上,分別指出了離線建庫(kù)階段和在線定位階段的不足之處,并提出了相應(yīng)的改進(jìn)方案,主要工作包括如下幾個(gè)方面：1.針對(duì)基于信號(hào)強(qiáng)度值的位置指紋庫(kù)存在噪聲的問(wèn)題,提出采用高斯濾波算法,對(duì)同一樣本點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行多次測(cè)量,過(guò)濾小概率的信號(hào)強(qiáng)度值,從而達(dá)到去除噪聲的目的。提出采用K均值聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行預(yù)處理,將位置指紋庫(kù)訓(xùn)練成為K個(gè)聚類,每個(gè)聚類中存放相互之間歐式距離最短的信號(hào)指紋,每個(gè)聚類中存在著唯一聚類中心,這種預(yù)處理方法不僅可以在數(shù)據(jù)量大時(shí),避免指紋庫(kù)雜亂冗余,還可以通過(guò)待測(cè)節(jié)點(diǎn)與聚類中心的信號(hào)強(qiáng)度值比較來(lái)減少算法在位置估算階段的計(jì)算量。2.針對(duì)傳統(tǒng)的位置指紋算法在更新位置指紋庫(kù)時(shí)人力和物力巨大耗費(fèi)的問(wèn)題,提出利用壓縮傳感理論和重心拉格朗日插值算法來(lái)更新位置指紋庫(kù)。壓縮傳感理論將指紋向量的重構(gòu)過(guò)程轉(zhuǎn)換為一個(gè)最小l。范數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題并通過(guò)最小全變分方法求解原始指紋向量。重心拉格朗日插值算法利用樣本節(jié)點(diǎn)間的空間相關(guān)性使得在離線階段通過(guò)測(cè)量少量指紋就可重建位置指紋庫(kù)。本文在真實(shí)室內(nèi)環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了壓縮傳感算法和重心拉格朗日插值算法在自適應(yīng)構(gòu)建位置指紋庫(kù)方面具有的優(yōu)勢(shì)。3.在深入研究現(xiàn)有的室內(nèi)位置指紋算法的在線定位階段算法基礎(chǔ)上,提出了加權(quán)模糊匹配算法來(lái)提高定位精度,該方法將傳統(tǒng)的求解高次坐標(biāo)問(wèn)題轉(zhuǎn)換成空間隸屬度問(wèn)題,利用模糊匹配算法計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)與指紋庫(kù)中已知節(jié)點(diǎn)的貼近度,通過(guò)貼近度加權(quán)定位未知節(jié)點(diǎn)。較之于傳統(tǒng)的在線估測(cè)算法,該方法減少了參與定位的匹配指紋個(gè)數(shù),并給每個(gè)參與定位的指紋點(diǎn)按信號(hào)強(qiáng)度值的大小分配權(quán)重,按照權(quán)重計(jì)算估測(cè)得到未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo),實(shí)驗(yàn)表明加權(quán)模糊匹配算法的定位計(jì)算過(guò)程更加簡(jiǎn)單便捷,定位精度更高。4.利用卡爾曼濾波算法對(duì)位置指紋算法得到的估計(jì)值進(jìn)行誤差修正。在目標(biāo)的移動(dòng)過(guò)程中對(duì)位置信息進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明經(jīng)過(guò)濾波之后的移動(dòng)目標(biāo)的定位精度有明顯的提高。論文最后進(jìn)行了總結(jié),給出了本文主要的研究成果。并指出進(jìn)一步研究的問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】：WiFi技術(shù) 位置指紋算法 高斯濾波算法 壓縮傳感理論 重心拉格朗日插值算法 加權(quán)模糊匹配 卡爾曼濾波算法
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-24
• 1.1 課題的研究背景及意義12-13
• 1.2 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-22
• 1.2.1 室內(nèi)定位技術(shù)13-14
• 1.2.2 基于測(cè)距的室內(nèi)定位算法14-18
• 1.2.3 基于非測(cè)距的室內(nèi)定位算法18-20
• 1.2.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-22
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)22-24
• 1.3.1 課題來(lái)源22
• 1.3.2 主要研究?jī)?nèi)容22
• 1.3.3 文章組織結(jié)構(gòu)22-24
• 第二章 WIFI位置指紋室內(nèi)定位技術(shù)原理24-33
• 2.1 WIFI技術(shù)概述24-27
• 2.1.1 WiFi技術(shù)的特點(diǎn)24-25
• 2.1.2 WiFi工作模式25-27
• 2.2 位置指紋定位算法27-28
• 2.2.1 基本原理27
• 2.2.2 系統(tǒng)組成27-28
• 2.3 典型的位置指紋算法28-32
• 2.3.1 最近鄰算法28-29
• 2.3.2 K最近鄰算法29-31
• 2.3.3 貝葉斯概率算法31-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第三章 離線階段算法改進(jìn)33-48
• 3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理算法33-35
• 3.1.1 高斯濾波算法33-34
• 3.1.2 K均值聚類預(yù)處理算法34-35
• 3.2 構(gòu)建位置指紋庫(kù)算法改進(jìn)35-39
• 3.2.1 重心拉格朗日差值建庫(kù)算法36-37
• 3.2.2 壓縮傳感構(gòu)建位置指紋庫(kù)算法37-39
• 3.3 實(shí)驗(yàn)及性能分析39-47
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境39-41
• 3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)驗(yàn)及性能分析41-43
• 3.3.3 建庫(kù)實(shí)驗(yàn)及性能分析43-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 在線定位階段改進(jìn)48-57
• 4.1 加權(quán)模糊匹配算法48-49
• 4.2 卡爾曼濾波算法誤差修正算法49-51
• 4.3 實(shí)驗(yàn)及性能分析51-56
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和實(shí)驗(yàn)步驟51-53
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程和性能分析53-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第五章 全文總結(jié)和展望57-60
• 5.1 全文總結(jié)57-58
• 5.2 展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 在攻讀碩士期間發(fā)表的論文63-64
• 攻讀學(xué)位期間參與的科研工作64-66
• 致謝66

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