隨著科技的發(fā)展以及人們生活質量的提高,高質量的定位服務逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ畹谋匦�。室外位置服務在GPS和北斗系統(tǒng)的部署和完善下已經(jīng)可以滿足人們基本的出行定位需求。然而,面對復雜的室內(nèi)環(huán)境而導致信號的衰弱和多徑效應,GPS和北斗系統(tǒng)仍無法實現(xiàn)較為精準的定位。WiFi室內(nèi)定位技術因為具有較高的定位精度、不易受室內(nèi)環(huán)境因素的影響、穩(wěn)定性較高且成本低廉等優(yōu)點,成為室內(nèi)定位技術的首選。本文研究了使用EM（Expectation-Maximization最大期望）算法結合K-means++算法構建指紋數(shù)據(jù)庫,使用樸素貝葉斯公式結合LVQ（Learning Vector Quantization,學習向量量化）算法完成待定位點匹配的技術。主要工作如下:（1）分析了初始參數(shù)對EM算法的迭代次數(shù)及迭代結果的影響,選擇使用K-means++算法初始化模型參數(shù),仿真結果表明使用K-means++算法初始化參數(shù)后,EM算法的迭代次數(shù)以及得到的高斯混合分布模型的累積誤差都得到了優(yōu)化,EM算法的運算量降低了22.5%~25%。（2）分別使用單高斯分布模型,普通EM算法以及EM+K-means++算法生成的指紋數(shù)據(jù)... 

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 論文的研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究內(nèi)容與結構安排
第二章 WiFi定位技術及相關算法介紹
    2.1 室內(nèi)定位技術簡介
        2.1.1 各組室內(nèi)定位技術簡介
        2.1.2 室內(nèi)定位算法性能指標
    2.2 WiFi定位技術
        2.2.1 基于信號強度的WiFi定位技術
        2.2.2 位置指紋定位方法
        2.2.3 位置指紋數(shù)據(jù)庫簡介
    2.3 高斯混合分布模型(GMM)和最大期望算法(EM)簡介
    2.4 K-means++算法簡介
    2.5 LVQ算法簡介
    2.6 本章小結
第三章 基于GMM的 WiFi指紋數(shù)據(jù)庫的建立
    3.1 WiFi指紋數(shù)據(jù)庫建立流程
    3.2 WiFi信號采集階段
    3.3 高斯混合分布模型訓練
        3.3.1 使用K-means++算法估計初始模型參數(shù)
        3.3.2 使用EM算法訓練高斯混合分布模型
    3.4 實驗結果分析
        3.4.1 高斯混合分布模型準確性驗證
        3.4.2 K-means++算法的改進
        3.4.3 K-means++算法對EM算法的改進分析
    3.5 本章小結
第四章 在線定位階段的樸素貝葉斯算法
    4.1 待測點信號采集
    4.2 樸素貝葉斯法定位
    4.3 使用LVQ算法(學習向量量化)進行數(shù)據(jù)聚類
    4.4 樸素貝葉斯法的定位結果分析
        4.4.1 普通EM算法的定位效果分析
        4.4.2 K-means++算法對EM算法的改進分析
    4.5 LVQ算法的效果分析
        4.5.1 LVQ算法對采樣數(shù)據(jù)的聚類效果分析
        4.5.2 LVQ算法的粗定位效果分析
        4.5.3 LVQ算法對定位結果的影響
    4.6 指紋數(shù)據(jù)庫壓縮
    4.7 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 論文總結
    5.2 論文展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SVM分類的位置指紋定位[J]. 李海昇,費樹岷.  工業(yè)控制計算機. 2018(03)
[2]一種基于灰色關聯(lián)度的改進位置指紋定位方法[J]. 朱律,沈云中.  導航定位學報. 2017(02)
[3]基于數(shù)值模擬和時序曲線聚類的降雨型滑坡觀測點布設[J]. 王春華.  科技展望. 2016(07)
[4]基于GPS與Wi-Fi位置指紋的室內(nèi)外無縫定位研究[J]. 胡可,廖興宇,余敏,汪倫杰.  計算機工程. 2016(02)
[5]基于射頻識別技術室內(nèi)定位系統(tǒng)綜述[J]. 許春生,初明.  科技創(chuàng)新導報. 2015(29)
[6]基于RFID技術的位置感知中定位方法概述[J]. 付志學,紀秀,趙吉業(yè).  山東工業(yè)技術. 2014(21)
[7]基于LS-SVM的位置指紋室內(nèi)定位[J]. 韋燕華,周彥,王冬麗.  計算機工程與應用. 2016(09)
[8]超寬帶室內(nèi)定位關鍵技術[J]. 張令文,楊剛.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2013(06)
[9]基于CS-MUSIC算法的DOA估計[J]. 吳小川,鄧維波,楊強.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2013(09)
[10]GNSS全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)發(fā)展概況及最新進展[J]. 紀龍蟄,單慶曉.  全球定位系統(tǒng). 2012(05)

博士論文
[1]基于群智能優(yōu)化理論的聚類改進方法及應用研究[D]. 周瑞紅.吉林大學 2017
[2]基于無線局域網(wǎng)的室內(nèi)定位系統(tǒng)研究[D]. 趙永翔.武漢大學 2010

碩士論文
[1]基于WiFi定位的指紋數(shù)據(jù)庫壓縮技術研究[D]. 劉旻.南京郵電大學 2018
[2]面向災難應急的人員疏散與救援規(guī)劃機制的研究[D]. 張雷.南京郵電大學 2018
[3]基于CSI室內(nèi)WiFi定位技術研究[D]. 胡緒健.山東大學 2018
[4]基于聚類算法的深度學習訓練改進研究[D]. 續(xù)拓.西安電子科技大學 2018
[5]基于超聲波室內(nèi)定位系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 代森.西南交通大學 2017
[6]WLAN環(huán)境下的室內(nèi)定位算法研究[D]. 李華亮.吉林大學 2016
[7]基于藍牙4.0的定位算法研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 陸楊潔.西南科技大學 2016
[8]混沌電路在自供能系統(tǒng)和無線通信中的應用[D]. 張玉靜.蘭州大學 2016
[9]基于RFID技術的位置感知方法研究[D]. 付志學.長春工業(yè)大學 2016
[10]一種基于無線射頻識別技術的室內(nèi)定位系統(tǒng)設計[D]. 李榮娜.鄭州大學 2014



本文編號：3685750