本文關鍵詞：室內基于無線信號的指紋定位方法研究

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【摘要】：當前,在移動互聯網上基于用戶端室內位置的服務日漸增多,如電子商務通過準確定位用戶的位置可以進行有針對性的商品推薦;緊急救援(如火災、坍塌等)通過精確確定營救目標的位置有利于實現第一時間的有效救援;通過位置信息還可做如醫(yī)院對病人實現追蹤、對醫(yī)療物品進行監(jiān)管等輔助工作的應用;在社交應用中通過獲取用戶的室內位置,可以組建群組來豐富用戶的社交活動。這些應用都以室內位置信息為依托,使室內位置信息的獲取顯得至關重要。本文首先闡明了室內定位區(qū)別于室外定位的特點,以及在室內定位中所使用的基于無線局域網、基于地磁、基于紅外、基于超聲波以及RFID的常用方法,考察總結出由于Wi-Fi節(jié)點布設廣泛并且覆蓋的有效距離合適,適合于一般室內場景的定位,但是,采用Wi-Fi信號的接收強度指示(RSSI)所做的指紋定位受制于離線階段的數據標定以及由于環(huán)境的高動態(tài)性使訓練樣本逐漸降低所造成的定位精度隨時間下降的困難。針對由于網格太小造成數據標定量巨大但網格大定位精度不高的數據標定困難,研究了可處理大量樣本的極速學習機(ELM)來映射多維RSSI與位置指紋的類關系,進一步使用了增加網絡層數和加權輸出的極速學習機模型(W-ELM)。在離線階段用采集到的指紋數據訓練W-ELM分類模型,在實際環(huán)境預測時根據輸出值選擇可能性最大的若干個鄰居位置點加權求得定位結果。實驗證明,基于W-ELM模型有效地擴大了求解的搜索空間,與ELM以及經典的k近鄰法、支持向量機定位方法相比,定位精度得以提高。針對環(huán)境的高動態(tài)性使訓練樣本的有效性逐漸降低的困難,研究了在線極速學習機模型(OS-ELM),利用修正模型中增量數據的覆蓋范圍和數據時效性還提出了改進的學習機模型M-OSELM。在定位學習機模型精度下降時,可采集少量的新數據對原有模型更新學習而不重新訓練,并且根據新數據的覆蓋范圍以及數據時效性,提出了修正權重計算公式。實驗驗證了覆蓋范圍權重因子和數據時效性權重因子均對提高定位精度有效。
【關鍵詞】：室內定位 Wi-Fi 指紋定位方法 極速學習機 加權定位方法 在線模型更新
【學位授予單位】：上海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 引言9-20
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 室內定位與室外定位的比較10-12
• 1.3 現有室內定位技術比較12-14
• 1.3.1 室內利用無線局域網的定位方法12-13
• 1.3.2 室內基于地磁的定位技術13-14
• 1.3.3 其他室內定位技術14
• 1.4 國內外基于Wi-Fi的定位研究現狀14-18
• 1.5 本文內容及主要工作18-19
• 1.6 論文的組織19-20
• 第二章 室內基于Wi-Fi信號強度的定位方法20-27
• 2.1 基于Wi-Fi信號強度的定位方法20-21
• 2.2 基于指紋的定位方法21-23
• 2.2.1 指紋數據庫的建立階段22
• 2.2.2 離線訓練階段22
• 2.2.3 在線定位階段22-23
• 2.3 基于指紋的經典機器學習算法模型23-25
• 2.4 定位算法的性能度量25-26
• 2.5 本章小結26-27
• 第三章 基于加權極速學習機的定位方法27-37
• 3.1 極速學習機算法27-28
• 3.2 極速學習機算法的優(yōu)勢28-29
• 3.3 基于加權的極速學習機29-32
• 3.4 權重的計算方法比較32-33
• 3.5 實驗驗證33-35
• 3.5.1 實驗場景及參數設置33-34
• 3.5.2 鄰居數k的篩選確定34-35
• 3.6 驗證W-ELM方法的有效性35
• 3.7 本章小結35-37
• 第四章 改進的基于在線極速學習機的定位模型更新方法37-50
• 4.1 在線極速學習機模型37-41
• 4.2 改進的基于權重影響的在線模型定位方法41-43
• 4.2.1 模型構建41-42
• 4.2.2 實驗數據42-43
• 4.3 增量數據覆蓋面積的權重對模型精度的影響43-45
• 4.3.1 權重公式計算43
• 4.3.2 實驗驗證43-45
• 4.4 增量數據新舊程度的權重對模型精度的影響45-47
• 4.4.1 權重公式計算45
• 4.4.2 實驗驗證45-47
• 4.5 改進的基于在線極速學習機的定位模型更新方法47-48
• 4.6 本章小結48-50
• 第五章 總結與展望50-52
• 5.1 本文工作總結50-51
• 5.2 下一步工作展望51-52
• 參考文獻52-57
• 攻讀學位期間取得的研究成果57-58
• 致謝58

【參考文獻】

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1 魯琦;殳國華;;基于單片機的紅外超聲室內定位系統(tǒng)[J];微處理機;2006年02期

，

本文編號：579750