本文關(guān)鍵詞：基于指紋地圖的室內(nèi)定位技術(shù)的設(shè)計與實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 指紋地圖 接收分集 位置預(yù)估計 權(quán)重算法

【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展和基于位置服務(wù)應(yīng)用的爆發(fā)式增長,無線定位技術(shù)特別是室內(nèi)無線定位引起了人們的極大關(guān)注。本文正是順應(yīng)這樣的趨勢,研究并開發(fā)了一套基于復(fù)雜環(huán)境的WIFI室內(nèi)定位系統(tǒng),用以提供高精度、快速、穩(wěn)定的無線定位服務(wù)。文中詳細(xì)闡述了無線定位技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和理論基礎(chǔ),首次提出并采用接收分集技術(shù)來提高接收信號的質(zhì)量,在增加相對較少成本的基礎(chǔ)上,使信號強(qiáng)度值的穩(wěn)定度大幅上升,最大限度的降低了WIFI信號波動性對定位精度的影響。本文對定位精度最高的指紋地圖法進(jìn)行深入研究,將權(quán)重值的概念引入K階最近鄰算法,從根本上消除了原算法中計算結(jié)果呈離散分布所帶來的系統(tǒng)誤差。本文還創(chuàng)新性地提出了一種基于位置預(yù)估計的核函數(shù)改進(jìn)算法,在概率算法前加入位置預(yù)估計過程,極大降低了計算時間,使定位速度得到大幅提高。由于位置預(yù)估計過程還對定位誤差分布起到一定的平衡作用,所以系統(tǒng)的定位精度和穩(wěn)定性也有不同程度的上升,系統(tǒng)性能得到優(yōu)化。在理論研究的基礎(chǔ)上,論文還介紹了整個系統(tǒng)的軟硬件實現(xiàn)過程,提供了一整套可供工程應(yīng)用參考的解決方案。通過系統(tǒng)的實地測試和測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,比較了各種方案的定位性能,同時結(jié)果也肯定了改進(jìn)算法在定位精度、定位速度和穩(wěn)定性三個方面的優(yōu)良性能。最后,總結(jié)了本次設(shè)計工作取得的成績和不足,為后續(xù)研究的方向提出建議。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 指紋地圖 接收分集 位置預(yù)估計 權(quán)重算法
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 引言10-11
• 1.2 研究背景11-15
• 1.2.1 全球定位系統(tǒng)11-12
• 1.2.2 室內(nèi)無線定位系統(tǒng)12-14
• 1.2.3 室內(nèi)無線定位系統(tǒng)性能比較14-15
• 1.3 研究意義15-16
• 1.4 主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點16-17
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第二章 室內(nèi)無線定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀18-28
• 2.1 基于信號時間測量的定位技術(shù)18-20
• 2.1.1 三邊定位法18-20
• 2.1.2 距離測量20
• 2.2 基于信號強(qiáng)度測量的定位技術(shù)20-23
• 2.2.1 幾何法21-22
• 2.2.2 指紋地圖法22-23
• 2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法23
• 2.3 主要指紋地圖定位算法23-27
• 2.3.1 確定性算法23-25
• 2.3.2 概率算法25-27
• 2.3.3 定位算法性能比較和分析27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 影響無線定位精度的主要因素28-34
• 3.1 信號的不穩(wěn)定性28-31
• 3.1.1 建筑物墻體28-29
• 3.1.2 人體29-31
• 3.2 信號的其它特性31-32
• 3.2.1 信號的相關(guān)性31-32
• 3.2.2 信號的時變性32
• 3.3 算法引入的誤差32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 室內(nèi)無線定位系統(tǒng)理論研究34-46
• 4.1 基于接收分集技術(shù)提高穩(wěn)定度的改進(jìn)法34-38
• 4.1.1 差分AP法34-36
• 4.1.2 接收分集改進(jìn)法36
• 4.1.3 性能分析36-38
• 4.2 基于指紋地圖權(quán)重值的K階最近鄰改進(jìn)算法38-41
• 4.2.1 K階最近鄰算法分析39
• 4.2.2 改進(jìn)算法思路39-41
• 4.3 基于指紋地圖位置預(yù)估計的核函數(shù)改進(jìn)算法41-44
• 4.3.1 核函數(shù)算法分析41-43
• 4.3.2 改進(jìn)算法思路43-44
• 4.4 本章小結(jié)44-46
• 第五章 指紋地圖定位系統(tǒng)仿真分析和方案論證46-57
• 5.1 系統(tǒng)模型的架構(gòu)46-47
• 5.2 定位方案設(shè)計47-51
• 5.2.1 基于歐氏距離的K階最近鄰算法（權(quán)重計算法）47-48
• 5.2.2 基于曼哈頓距離的K階最近鄰算法（權(quán)重計算法）48-49
• 5.2.3 高斯核函數(shù)算法49-50
• 5.2.4 基于位置預(yù)估計的高斯核函數(shù)改進(jìn)算法50-51
• 5.3 仿真結(jié)果分析51-56
• 5.3.1 未引入高斯白噪聲51-54
• 5.3.2 引入高斯白噪聲54-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第六章 WIFI無線定位系統(tǒng)設(shè)計方案57-63
• 6.1 系統(tǒng)概述57
• 6.2 系統(tǒng)硬件架構(gòu)57-59
• 6.3 總體設(shè)計方案59-60
• 6.4 系統(tǒng)實現(xiàn)60-62
• 6.4.1 測試環(huán)境搭建60-61
• 6.4.2 定位軟件實現(xiàn)61-62
• 6.5 本章小結(jié)62-63
• 第七章 測量結(jié)果與分析63-67
• 7.1 定位精度63-65
• 7.2 定位速度65-66
• 7.3 本章小結(jié)66-67
• 第八章 總結(jié)與展望67-70
• 8.1 工作總結(jié)67-68
• 8.2 工作展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：904211