本文關(guān)鍵詞：基于WIFI網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)無線定位技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 位置指紋 聚類技術(shù) 信號(hào)強(qiáng)度 最近鄰算法

【摘要】：近幾年來,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)爆炸式的增長(zhǎng)和智能移動(dòng)終端設(shè)備的普及,出現(xiàn)了許多如位置交友、周邊搜索等基于地理位置的服務(wù),而定位技術(shù)正是位置服務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)。到二十世紀(jì)九十年代末,GPS等全球定位技術(shù)已經(jīng)十分成熟并取得了卓越的成績(jī)。但是GPS定位只適用于室外環(huán)境,室內(nèi)環(huán)境相對(duì)于室外環(huán)境更加復(fù)雜,而且GPS信號(hào)穿透建筑物能力較差,所以傳統(tǒng)的室外定位技術(shù)在室內(nèi)環(huán)境下并不適用,新的室內(nèi)定位技術(shù)的研究已經(jīng)刻不容緩。目前國(guó)內(nèi)外主要采用的室內(nèi)定位技術(shù)有超聲波定位技術(shù)、WIFI定位技術(shù)、射頻識(shí)別定位技術(shù)和紅外線定位技術(shù)等無線定位技術(shù)。其中WIFI技術(shù)具有覆蓋范圍廣、成本低、操作方便等優(yōu)勢(shì)。并且為了更好的吸引和服務(wù)年輕人,現(xiàn)在許多的大型室內(nèi)環(huán)境例如大型商場(chǎng)、博物館、機(jī)場(chǎng)、咖啡廳都設(shè)有免費(fèi)的WIFI熱點(diǎn)。這更加促進(jìn)了WIFI室內(nèi)定位技術(shù)的研究。本文采用基于WIFI網(wǎng)絡(luò)的位置指紋定位技術(shù)進(jìn)行室內(nèi)環(huán)境下的定位研究。對(duì)位置指紋定位算法的定位原理進(jìn)行研究,指出定位過程中的關(guān)鍵問題,總結(jié)出定位系統(tǒng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。通過對(duì)典型的位置指紋定位算法研究以及對(duì)各自算法的適用場(chǎng)所的分析和比較,指出造成定位誤差的主要方面,改善定位流程,對(duì)定位算法進(jìn)行優(yōu)化,最終提出一種新的室內(nèi)定位算法。即離線階段對(duì)采樣點(diǎn)處信號(hào)進(jìn)行多次測(cè)量后取平均值錄入到指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中。然后采用聚類技術(shù)對(duì)指紋庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練,把指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)分成許多小的類簇,最終只保留和待測(cè)點(diǎn)相似度最高的類,去除相似度較小的類,減少匹配算法運(yùn)行時(shí)的搜索空間,減少算法時(shí)間復(fù)雜度,降低信號(hào)誤差對(duì)定位精度造成的影響。仔細(xì)研究并對(duì)傳統(tǒng)的聚類技術(shù)進(jìn)行改進(jìn),降低聚類結(jié)果對(duì)初始聚類個(gè)數(shù)K值的依賴,解決了由于初始聚類中心選擇不恰當(dāng)造成的局部最優(yōu)解問題,降低了聚類算法的時(shí)間復(fù)雜度,提高了計(jì)算速度。充分考慮到不同信號(hào)接收端接收信號(hào)能力的差異,優(yōu)化了定位階段匹配算法的權(quán)重系數(shù),增加了穩(wěn)定性高、信號(hào)較強(qiáng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重,降低穩(wěn)定性差、信號(hào)較弱的數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重,提高定位精度。最后通過MATLAB仿真工具,在同一環(huán)境下對(duì)改進(jìn)前后的定位算法進(jìn)行定位精度、均值誤差、收斂性等方面的比較,測(cè)試表明,改進(jìn)后的位置指紋定位算法有效的降低定位誤差,有更高的定位精度。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 位置指紋 聚類技術(shù) 信號(hào)強(qiáng)度 最近鄰算法
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(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4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景和意義9-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排13-15
• 2 室內(nèi)定位技術(shù)研究15-30
• 2.1 室內(nèi)定位技術(shù)概述15
• 2.2 常見的室內(nèi)定位技術(shù)15-20
• 2.2.1 超聲波技術(shù)15
• 2.2.2 紅外線技術(shù)15-16
• 2.2.3 超寬帶技術(shù)（UWB）16
• 2.2.4 藍(lán)牙定位技術(shù)（Bluetooth）16-17
• 2.2.5 射頻識(shí)別技術(shù)（RFID）17-18
• 2.2.6 ZigBee定位技術(shù)18
• 2.2.7 WIFI定位技術(shù)18-20
• 2.3 WIFI無線通信技術(shù)20-24
• 2.3.1 WIFI基本介紹20
• 2.3.2 WIFI基本組成20-22
• 2.3.3 無線網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)22-23
• 2.3.4 無線信道及特征23-24
• 2.4 影響室內(nèi)定位的主要因素24
• 2.5 常見的定位算法24-28
• 2.5.1 基于測(cè)距的定位技術(shù)24-27
• 2.5.2 無需測(cè)距的定位算法27-28
• 2.6 定位系統(tǒng)性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)28-30
• 3 位置指紋定位算法研究30-46
• 3.1 位置指紋定位算法的定位原理30-31
• 3.2 典型的位置指紋定位算法31-35
• 3.2.1 最近鄰法（NN）32
• 3.2.2 K最近鄰法（KNN）32
• 3.2.3 K加權(quán)最近鄰法（WKNN）32-33
• 3.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法33-34
• 3.2.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法34-35
• 3.3 位置指紋定位算法分析35-38
• 3.4 位置指紋定位技術(shù)關(guān)鍵問題分析38-40
• 3.4.1 衰落對(duì)信號(hào)強(qiáng)度的影響38-39
• 3.4.2 不同移動(dòng)終端對(duì)信號(hào)強(qiáng)度的影響39
• 3.4.3 人的行為對(duì)接收信號(hào)的影響39-40
• 3.4.4 指紋密度對(duì)定位的影響40
• 3.5 位置指紋空間聚類技術(shù)40-46
• 3.5.1 聚類技術(shù)基本介紹40
• 3.5.2 相似性度量40-42
• 3.5.3 K均值聚類算法介紹42-45
• 3.5.4 現(xiàn)有的K均值聚類算法存在的問題45-46
• 4 位置指紋定位算法的改進(jìn)與仿真分析46-58
• 4.1 K均值聚類算法的改進(jìn)47-50
• 4.2 K加權(quán)最近鄰法的改進(jìn)50-52
• 4.3 改進(jìn)算法的仿真與實(shí)現(xiàn)52-58
• 結(jié)論58-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：700754