本文關(guān)鍵詞：基于iOS的WIFI室內(nèi)定位技術(shù)研究

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【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,各種基于位置服務(wù)LBS(Location Based Service)的移動應(yīng)用開始越來越多地融入人們的日常生活。但是由于信號遮擋、多徑衰弱等問題,這類應(yīng)用不能很好地滿足室內(nèi)定位的需求。為了更好的解決室內(nèi)定位相關(guān)問題,出現(xiàn)了眾多的室內(nèi)定位解決方案。各種室內(nèi)定位技術(shù)在定位精度、部署成本上有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)。慣性定位技術(shù)作為一種不依賴外界環(huán)境的定位方式,具有適用范圍廣、部署成本低的特點(diǎn)。隨著微機(jī)電系統(tǒng)的發(fā)展,越來越多的智能移動終端除了具備高速的運(yùn)算能力,還搭載了慣性傳感器。在這樣的背景下,在移動終端借助慣性傳感器實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位功能得以實(shí)現(xiàn)。本文結(jié)合傳統(tǒng)的WIFI室內(nèi)定位技術(shù)和移動終端的慣性傳感器技術(shù),提出了一種慣性傳感器定位輔助WIFI室內(nèi)定位的方法,并實(shí)現(xiàn)了基于iOS的室內(nèi)定位系統(tǒng)。本文的主要研究工作如下：1、通過iOS平臺的CoreMotion框架獲取加速度計(jì)、陀螺儀和電子羅盤的數(shù)據(jù)。對Z軸加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動平均處理,利用峰值檢測法獲得行走的步數(shù)。采用常數(shù)步長模型對行走距離進(jìn)行估計(jì)。再結(jié)合電子羅盤的航向數(shù)據(jù),獲得較為準(zhǔn)確的運(yùn)動軌跡。通過慣性定位坐標(biāo)與真實(shí)地理坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換,確定定位的范圍。2、根據(jù)慣性定位算法得到的結(jié)果,從位置指紋數(shù)據(jù)庫中篩選出慣性定位誤差范圍內(nèi)的位置指紋數(shù)據(jù)。對定位點(diǎn)實(shí)時獲取的WIFI無線信號進(jìn)行高斯濾波,再與篩選出的位置指紋數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,從而實(shí)現(xiàn)較為精準(zhǔn)的定位。3、在真實(shí)場景下,對系統(tǒng)的定位性能和定位效率進(jìn)行測試。通過真實(shí)場景實(shí)驗(yàn)對比,本文提出的方法對比傳統(tǒng)的位置指紋定位算法,極大地減少了運(yùn)算時間,并且具有更高的定位精度。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 WIFI定位 慣性定位 CoreMotion
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 論文研究背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 室內(nèi)定位技術(shù)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 WIFI定位和慣性定位相結(jié)合的研究14-15
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容15
• 1.4 全文結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第2章 定位相關(guān)技術(shù)研究17-26
• 2.1 常用定位技術(shù)17-21
• 2.1.1 衛(wèi)星定位技術(shù)17
• 2.1.2 GSM蜂窩基站定位技術(shù)17-18
• 2.1.3 短距離無線定位技術(shù)18-21
• 2.1.4 慣性定位技術(shù)21
• 2.2 定位方法的分析21-25
• 2.2.1 Cell of Origin21
• 2.2.2 到達(dá)角度方法21-22
• 2.2.3 到達(dá)時間法22-23
• 2.2.4 到達(dá)時間差方法23
• 2.2.5 三角測距法23-24
• 2.2.6 位置指紋法24
• 2.2.7 定位方法總結(jié)24-25
• 2.3 室內(nèi)定位方案的總結(jié)與本課題的解決方案25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 WIFI位置指紋定位相關(guān)技術(shù)研究26-33
• 3.1 位置指紋定位技術(shù)26-27
• 3.1.1 離線階段26-27
• 3.1.2 在線階段27
• 3.2 RSSI預(yù)處理技術(shù)27-30
• 3.2.1 均值濾波27
• 3.2.2 高斯濾波27-28
• 3.2.3 卡爾曼濾波28-30
• 3.3 典型位置指紋定位算法30-31
• 3.3.1 最鄰近算法30
• 3.3.2 K鄰近算法30-31
• 3.3.3 K加權(quán)鄰近算法31
• 3.4 WIFI指紋定位的關(guān)鍵問題分析31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第4章 慣性傳感器對室內(nèi)定位的輔助33-47
• 4.1 移動終端傳感器介紹33-35
• 4.1.1 加速度計(jì)33-34
• 4.1.2 陀螺儀34-35
• 4.1.3 電子羅盤35
• 4.2 慣性導(dǎo)航相關(guān)算法35-39
• 4.2.1 二次積分算法35-37
• 4.2.2 航跡推算算法37-39
• 4.3 基于慣性傳感器的室內(nèi)定位39-45
• 4.3.1 計(jì)步算法39-42
• 4.3.2 步長估計(jì)42-43
• 4.3.3 航向糾正43-45
• 4.3.4 慣性定位算法完整流程45
• 4.4 指紋定位算法和慣性定位技術(shù)的融合45-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第5章 基于iOS的WIFI室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)47-58
• 5.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)47-48
• 5.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境48
• 5.3 功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-57
• 5.3.1 RSSI采集模塊48-52
• 5.3.2 數(shù)據(jù)庫更新模塊52-54
• 5.3.3 慣性定位模塊54-55
• 5.3.4 軌跡描繪模塊55
• 5.3.5 位置指紋數(shù)據(jù)解算模塊55-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 第6章 系統(tǒng)測試及性能分析58-65
• 6.1 測試環(huán)境58-59
• 6.2 定位精度測試59-64
• 6.2.1 慣性定位算法精度測試59
• 6.2.2 傳統(tǒng)的位置指紋定位算法精度測試59-62
• 6.2.3 融合了慣性測量數(shù)據(jù)的定位方法精度測試62-64
• 6.3 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論65-67
• 致謝67-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文71

【相似文獻(xiàn)】

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