發(fā)布時(shí)間：2017-09-05 15:29

  本文關(guān)鍵詞：基于移動(dòng)終端的室內(nèi)定位算法研究

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 Wi-Fi 移動(dòng)終端 位置指紋 最近鄰分類

【摘要】：位基服務(wù)(LBS, Location-Based Service),一直以來是一個(gè)研究熱點(diǎn)問題。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,近幾年來,智能移動(dòng)終端越來越多地出現(xiàn)在人們的工作和生活中,扮演著舉足輕重的角色,而作為位置服務(wù)基礎(chǔ)功能之一的定位功能,也漸漸受到人們的關(guān)注和青睞。盡管衛(wèi)星定位系統(tǒng),作為一種成熟應(yīng)用的定位技術(shù),在廣闊的室外良好環(huán)境中,能夠?yàn)橛脩籼峁┚_的位置服務(wù)信息。但人們的需求已經(jīng)不再滿足于室外,更多的關(guān)注點(diǎn)在于室內(nèi)區(qū)域,而衛(wèi)星信號(hào)由于不具有穿透建筑的特性,在室內(nèi)已經(jīng)無法提供定位服務(wù)了。智能移動(dòng)終端作為當(dāng)今人們不可或缺的通信娛樂工具,尤其是各種功能類型的手機(jī)、平板和可穿戴設(shè)備層出不窮,已經(jīng)為人們提供了很大的便利,滿足了人們的精神物質(zhì)生活。這些設(shè)備普遍具有Wi-Fi(Wireless-Fidelity)通信模塊,而在當(dāng)今社會(huì),超市、公司、學(xué)校等各種場(chǎng)所Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)覆蓋率起來越高,Wi-Fi熱點(diǎn)隨處可見,基于移動(dòng)終端的Wi-Fi室內(nèi)定位具有良好的研究基礎(chǔ)和廣泛的應(yīng)用前景。而本文正是針對(duì)基于移動(dòng)終端的Wi-Fi室內(nèi)定位進(jìn)行了比較深入的研究探討,論文的主要工作如下：(1)分析了室內(nèi)外定位技術(shù)的研究背景和現(xiàn)狀以及典型定位方法；對(duì)iOS和Android在移動(dòng)終端平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)、開發(fā)語言及Wi-Fi類庫方面進(jìn)行了對(duì)比,分析了選取Android作為研究終端的緣由所在,確定了基于移動(dòng)終端的Wi-Fi室內(nèi)定位的方案；并對(duì)本文中選用的最近鄰分類算法進(jìn)行了研究。(2)在Wi-Fi室內(nèi)定位算法模型設(shè)計(jì)中,針對(duì)基于傳播模型的定位算法在測(cè)距階段,由于信號(hào)受各種因素的影響,待測(cè)點(diǎn)因測(cè)距不準(zhǔn)確引起的各種易于定位和不易定位的細(xì)節(jié)問題,探討了三邊定位算法和線性回歸模型的估計(jì)算法兩種解決方案；又重點(diǎn)針對(duì)位置指紋算法從離線采集階段和在線定位階段兩方面進(jìn)行了相關(guān)細(xì)節(jié)的研究工作：離線采集階段探討了定位區(qū)域的劃分問題、位置度量指標(biāo)的建立過程、Wi-Fi信號(hào)強(qiáng)度信息如何獲取的問題、以及位置指紋數(shù)據(jù)的生成和指紋數(shù)據(jù)庫如何構(gòu)建；在線定位階段,探討了位置指紋之間的相異度量指標(biāo)、基于確定型的匹配算法和基于概率型的匹配算法的在構(gòu)建指紋上不同之處以及基于示例的KNN(K-Nearest-Neighbor-Classifier)算法的流程。然后對(duì)兩種算法模型進(jìn)行了比較分析,選擇了魯棒性好并且易于在移動(dòng)終端中實(shí)現(xiàn)的位置指紋定位算法模型。(3)在位置指紋算法改進(jìn)工作中,本文先對(duì)RSSI(Received Signal StrengthIndicator)原始數(shù)據(jù)提出了截尾均值法、中位數(shù)法、篩選后均值法三種不同處理方法,目的在于通過數(shù)據(jù)預(yù)處理使得位置指紋數(shù)據(jù)更加有效可靠,從而提高定位精度。又對(duì)最近鄰分類算法提出了三種不同的改進(jìn)策略：基于距離加權(quán)、基于余弦相似性度量和對(duì)兩者折衷的平衡聯(lián)合度量,并在實(shí)驗(yàn)仿真中具體分別分析了傳統(tǒng)的KNN算法和三種改進(jìn)策略算法的定位結(jié)果和誤差：最后對(duì)以上四種算法在不同k的取值下的定位誤差進(jìn)行了對(duì)比,驗(yàn)證了三種改進(jìn)策略算法的有效性,以及聯(lián)合度量算法的平滑性和穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 Wi-Fi 移動(dòng)終端 位置指紋 最近鄰分類
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(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5-7
• Abstract7-11
• 第—章 緒論11-18
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 室外定位發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 室內(nèi)定位研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.3 移動(dòng)終端發(fā)展現(xiàn)狀15-16
• 1.3 論文的研究內(nèi)容16
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第二章 相關(guān)理論與知識(shí)研究18-27
• 2.1 典型室內(nèi)定位方法18-21
• 2.1.1 TOA定位法18-19
• 2.1.2 AOA定位法19-20
• 2.1.3 TDOA定位法20-21
• 2.1.4 RSSI定位法21
• 2.2 移動(dòng)終端平臺(tái)概述21-24
• 2.2.1 iOS系統(tǒng)架構(gòu)21-22
• 2.2.2 Android系統(tǒng)架構(gòu)22-23
• 2.2.3 開發(fā)語言對(duì)比23
• 2.2.4 移動(dòng)終端的選擇23-24
• 2.3 最近鄰分類算法24-25
• 2.3.1 最近鄰分類思想24-25
• 2.3.2 最近鄰分類算法流程25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 第三章 Wi-Fi的室內(nèi)定位算法設(shè)計(jì)27-41
• 3.1 Wi-Fi室內(nèi)定位總體架構(gòu)27-28
• 3.2 Wi-Fi室內(nèi)定位算法模型28-40
• 3.2.1 基于中心點(diǎn)的算法28-29
• 3.2.2 基于傳播模型的算法29-35
• 3.2.3 位置指紋算法35-40
• 3.3 Wi-Fi室內(nèi)定位算法的選擇40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 位置指紋算法的改進(jìn)41-55
• 4.1 RSSI數(shù)據(jù)的預(yù)處理41-44
• 4.2 KNN算法的改進(jìn)44-47
• 4.2.1 基于距離加權(quán)的改進(jìn)算法44-45
• 4.2.2 基于余弦相似性的改進(jìn)算法45-47
• 4.2.3 平衡聯(lián)合度量的改進(jìn)算法47
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析47-53
• 4.3.1 指紋定位環(huán)境47-48
• 4.3.2 位置指紋采集48-50
• 4.3.3 定位結(jié)果仿真50-53
• 4.4 本章小結(jié)53-55
• 第五章 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 論文總結(jié)55-56
• 5.2 工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的項(xiàng)目和科研成果61-62
• 致謝62

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：798780