本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下的混合定位技術(shù)研究

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【摘要】：隨著定位技術(shù)的不斷發(fā)展,室內(nèi)定位服務(wù)的需求也不斷提高。傳統(tǒng)的室外定位技術(shù)已經(jīng)較為成熟,但這些定位技術(shù)在室內(nèi)環(huán)境下的定位精度并不能滿足越來(lái)越高的定位精度要求。本論文提出了兩種改進(jìn)的混合定位算法來(lái)提高室內(nèi)定位精度,滿足室內(nèi)定位服務(wù)需求。本論文首先介紹了定位技術(shù)的研究背景和基礎(chǔ)知識(shí)、常見(jiàn)的室內(nèi)定位技術(shù)和室內(nèi)定位方法;接著對(duì)WLAN定位技術(shù)進(jìn)行研究,包括室內(nèi)信號(hào)傳播模型和位置指紋定位定位算法,在MK模型和WKNN定位算法的基礎(chǔ)上創(chuàng)新性提出了改進(jìn)的MK模型和WKNN算法相結(jié)合的混合定位算法;然后對(duì)TD-LTE系統(tǒng)定位技術(shù)進(jìn)行研究,介紹了OTDOA定位算法的Chan算法和MPDA算法,在此基礎(chǔ)上提出MPDA算法和改進(jìn)的WKNN算法相結(jié)合的混合定位算法;最后對(duì)提出的兩種改進(jìn)的混合定位算法進(jìn)行仿真與分析。本文提出兩種的TD-LTE系統(tǒng)下MPDA算法和改進(jìn)的WKNN算法相結(jié)合的混合定位算法和WLAN環(huán)境下改進(jìn)的MK模型和WKNN算法相結(jié)合的混合定位算法提高了室內(nèi)定位的定位精度,減小了定位誤差,對(duì)復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下的精確定位具有一定的指導(dǎo)意義。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 無(wú)線局域網(wǎng) 改進(jìn)的MK模型 加權(quán)K最近鄰算法 分時(shí)長(zhǎng)期演進(jìn) 修正概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN925.93;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專用術(shù)語(yǔ)注釋表8-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 論文的章節(jié)安排和主要內(nèi)容13-15
• 第二章 室內(nèi)定位技術(shù)及方法15-27
• 2.1 室內(nèi)定位技術(shù)概述15-16
• 2.1.1 軟件定位技術(shù)15-16
• 2.1.2 硬件定位技術(shù)16
• 2.1.3 室內(nèi)傳播環(huán)境和無(wú)線信道環(huán)境16
• 2.2 室內(nèi)硬件定位技術(shù)16-19
• 2.2.1 超聲波定位技術(shù)16-17
• 2.2.2 紅外線定位技術(shù)17
• 2.2.3 藍(lán)牙定位技術(shù)17
• 2.2.4 射頻識(shí)別定位技術(shù)17
• 2.2.5 超寬帶定位技術(shù)17-18
• 2.2.6 ZigBee定位技術(shù)18
• 2.2.7 WLAN室內(nèi)定位技術(shù)18
• 2.2.8 A-GPS室內(nèi)定位技術(shù)18-19
• 2.3 室內(nèi)定位方法分類19-25
• 2.3.1 TOA定位法19-20
• 2.3.2 TDOA定位方法20-21
• 2.3.3 AOA定位方法21-22
• 2.3.4 RSS定位方法22-23
• 2.3.5 混合定位方法23-24
• 2.3.6 常用室內(nèi)定位方法分析和比較24-25
• 2.4 影響室內(nèi)無(wú)線定位的精度因素25-26
• 2.5 定位精確度的評(píng)價(jià)指標(biāo)26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第三章 WLAN定位技術(shù)研究27-41
• 3.1 室內(nèi)信號(hào)傳播模型27-29
• 3.1.1 線性距離路徑損耗模型27
• 3.1.2 對(duì)數(shù)距離路徑損耗模型27-28
• 3.1.3 衰減因子模型28-29
• 3.1.4 Radar模型29
• 3.1.5 MK模型29
• 3.2 位置指紋定位29-32
• 3.2.1 最近鄰法30
• 3.2.2 K最近鄰法30
• 3.2.3 加權(quán)K最近鄰法30
• 3.2.4 貝葉斯概率算法30-31
• 3.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法31-32
• 3.3 定位算法改進(jìn)32-35
• 3.3.1 改進(jìn)的MK模型32-33
• 3.3.2 模型參數(shù)的計(jì)算33-34
• 3.3.3 改進(jìn)的MK模型和WKNN算法相結(jié)合的混合定位算法34-35
• 3.4 改進(jìn)的MK模型和WKNN相結(jié)合的混合算法的仿真分析35-39
• 3.4.1 測(cè)試環(huán)境和設(shè)備35-36
• 3.4.2 采樣RSSI誤差分析36-37
• 3.4.3 定位流程37-38
• 3.4.4 定位結(jié)果與分析38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 TD-LTE系統(tǒng)室內(nèi)定位方法研究41-57
• 4.1 LTE無(wú)線定位框架41-42
• 4.2 LTE無(wú)線定位流程42-43
• 4.3 標(biāo)準(zhǔn)化的定位技術(shù)43-45
• 4.3.1 A-GNSS定位技術(shù)43
• 4.3.2 E-CID定位技術(shù)43-44
• 4.3.3 OTDOA定位技術(shù)44-45
• 4.3.4 定位精度不高的原因45
• 4.4 基于LTE技術(shù)的OTDOA定位算法45-48
• 4.4.1 Chan算法45-48
• 4.4.2 MPDA算法48
• 4.5 位置指紋定位技術(shù)48-51
• 4.5.1 位置指紋定位原理和方法49-50
• 4.5.2 影響定位精度的因素50
• 4.5.3 可行性分析50-51
• 4.6 MPDA算法和改進(jìn)的WKNN算法相結(jié)合的混合定位方法51-54
• 4.6.1 改進(jìn)的WKNN算法51
• 4.6.2 算法原理51-52
• 4.6.3 可行性分析及優(yōu)點(diǎn)52
• 4.6.4 算法步驟52-54
• 4.7 MPDA算法和改進(jìn)的WKNN算法相結(jié)合的混合定位算法的仿真分析54-56
• 4.7.1 測(cè)試環(huán)境和設(shè)備54
• 4.7.2 仿真步驟54-55
• 4.7.3 誤差分析55
• 4.7.4 定位結(jié)果與分析55-56
• 4.8 本章小結(jié)56-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 論文工作總結(jié)57
• 5.2 下一步工作展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文62-63
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目63-64
• 致謝64

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本文編號(hào)：614584