本文關(guān)鍵詞：基于自優(yōu)化粒子濾波的融合室內(nèi)定位算法研究

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 行人航位推算 WiFi位置指紋 粒子濾波

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起,位置服務(wù)已經(jīng)成為人們必不可少的生活服務(wù),特別是在GPS覆蓋不到的室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境中。WiFi是應(yīng)用最為廣泛的室內(nèi)定位技術(shù)之一。然而由于多徑效應(yīng)和室內(nèi)環(huán)境多變等因素造成的信號(hào)波動(dòng),影響了基于WiFi的室內(nèi)定位精度。此外,行人在室內(nèi)走動(dòng)也會(huì)改變WiFi信號(hào)的強(qiáng)度,且沒法做到實(shí)時(shí)的WiFi指紋數(shù)據(jù)庫匹配,因此基于WiFi的室內(nèi)定位對(duì)于運(yùn)動(dòng)中行人位置的高精度定位效果也不好。為了處理上述問題,本文提出一種基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測的算法修正WiFi指紋,并對(duì)行人航位推算進(jìn)行改進(jìn)用于提高了短距離室內(nèi)定位跟蹤的精度。由于行人航位推算隨時(shí)間有累計(jì)誤差不適合長時(shí)間運(yùn)動(dòng)行人定位,最后提出一種基于自由化粒子濾波的融合室內(nèi)定位算法。論文主要研究工作如下:首先,提出一種基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測的WiFi指紋算法,包括RSS秩指紋算法和運(yùn)動(dòng)預(yù)測方法,對(duì)WiFi位置指紋算法進(jìn)行改善。針對(duì)惡劣環(huán)境引起的信號(hào)衰落以及不同終端的差異,聯(lián)合RSS秩指紋算法與貝葉斯算法進(jìn)行匹配定位,即使用RSS秩向量進(jìn)行相似度測量確定位置相近區(qū)域,然后在這些相近區(qū)域內(nèi)采用貝葉斯匹配算法進(jìn)一步定位。而就信號(hào)波動(dòng)依舊影響定位精度問題,采用運(yùn)動(dòng)預(yù)測方法推斷貝葉斯算法估計(jì)結(jié)果的合理性,并作出一定的修正。仿真結(jié)果表明基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測的WiFi指紋算法能夠有效地提高室內(nèi)定位的精度。其次,提出了自學(xué)習(xí)閾值步伐檢測算法和改進(jìn)式整合步長估計(jì)算法,對(duì)行人航位推算進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)行人步態(tài)受到自身與環(huán)境的影響問題進(jìn)行研究,分析加速度信號(hào)圖形,自學(xué)習(xí)地實(shí)時(shí)改進(jìn)閾值來檢測步伐。然后分析快步、常步以及靜止?fàn)顟B(tài)下的步長,改進(jìn)并整合步長算法來估算步長。仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的行人航位推算能夠在短時(shí)間跟蹤過程中更好地提高定位精度。最后,提出了一種融合室內(nèi)定位算法,采用自優(yōu)化粒子濾波對(duì)改進(jìn)后的行人航位推算與WiFi位置指紋算法進(jìn)行融合室內(nèi)定位。為確定室內(nèi)定位初始絕對(duì)位置,針對(duì)行人從室外進(jìn)入室內(nèi),提出室內(nèi)外無縫切換算法,借助高海拔衛(wèi)星GPS的特性找到合適切換點(diǎn)作為初始絕對(duì)位置,若在室內(nèi)則WiFi靜態(tài)定位確定初始絕對(duì)位置。然后,針對(duì)多樣性匱乏的粒子不能更好地進(jìn)行融合定位這一問題,提出自優(yōu)化粒子濾波算法,在重采樣保留高權(quán)重粒子后,將低權(quán)重粒子的特性嵌入已復(fù)制的高權(quán)重粒子中來提高多樣性,最后進(jìn)行融合定位。仿真結(jié)果表明基于自優(yōu)化粒子濾波的融合室內(nèi)定位跟蹤算法在無需增設(shè)額外設(shè)備以及低粒子計(jì)算量的基礎(chǔ)上誤差可以維持1.78m左右,提高了室內(nèi)定位的精確度和魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 行人航位推算 WiFi位置指紋 粒子濾波
【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)】：TN92
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 論文研究背景及意義9-10
• 1.2 室內(nèi)定位跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 無線定位技術(shù)10-12
• 1.2.2 慣性定位技術(shù)12-14
• 1.2.3 室內(nèi)融合定位技術(shù)14-15
• 1.3 論文研究內(nèi)容及章節(jié)安排15-17
• 第二章 室內(nèi)定位技術(shù)17-26
• 2.1 基于WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)17-20
• 2.1.1 基于幾何測距的傳播模型室內(nèi)定位法17-18
• 2.1.2 基于場景分析的位置指紋室內(nèi)定位法18-20
• 2.2 基于慣性傳感器的行人航位推算20-22
• 2.2.1 慣性導(dǎo)航20-22
• 2.2.2 行人航位推算22
• 2.3 粒子濾波22-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測的Wi Fi指紋修正算法26-36
• 3.1 WiFi信號(hào)波動(dòng)問題26-27
• 3.2 RSS秩指紋算法27-29
• 3.2.1 RSS秩指紋算法結(jié)構(gòu)27-29
• 3.2.2 相似度測量29
• 3.3 運(yùn)動(dòng)預(yù)測修正貝葉斯算法29-33
• 3.3.1 貝葉斯算法指紋定位30-31
• 3.3.2 運(yùn)動(dòng)預(yù)測及判定31-33
• 3.4 實(shí)驗(yàn)仿真與分析33-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 改進(jìn)的行人航位推算算法36-44
• 4.1 WiFi對(duì)運(yùn)動(dòng)行人定位的精度問題36
• 4.2 行人姿態(tài)分解36-40
• 4.2.1 行人步伐檢測36-38
• 4.2.2 行人步長估計(jì)38-40
• 4.2.3 行進(jìn)方向估計(jì)40
• 4.3 實(shí)驗(yàn)仿真與分析40-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第五章 自優(yōu)化粒子濾波融合算法44-63
• 5.1 引言44
• 5.2 融合算法框架44-45
• 5.3 終端初始化絕對(duì)位置45-51
• 5.3.1 入口區(qū)GPS信號(hào)特性46-47
• 5.3.2 基于信噪比的切換方法47-51
• 5.4 自優(yōu)化粒子濾波融合定位51-57
• 5.4.1 粒子濾波問題51
• 5.4.2 基于蒙特卡洛的粒子濾波51-53
• 5.4.3 融合定位53-57
• 5.5 實(shí)驗(yàn)仿真與分析57-62
• 5.6 本章小結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 總結(jié)63-64
• 6.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文69-70
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目70-71
• 致謝71

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1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：925962