【摘要】：目前,隨著移動(dòng)通信技術(shù)和智能手機(jī)設(shè)備的全面普及,人們對(duì)室內(nèi)定位服務(wù)的需求不斷上升。由于WIFI技術(shù)在室內(nèi)場景的廣泛應(yīng)用,室內(nèi)WLAN指紋定位技術(shù)已然成為國內(nèi)外的研究熱點(diǎn),而該定位技術(shù)在離線階段和在線階段仍存在一些問題,本文對(duì)此進(jìn)行了深入的研究,并提出了一種基于指紋庫和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的WLAN室內(nèi)定位方法,搭建了定位環(huán)境并進(jìn)行了軟件平臺(tái)的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提方法的有效性。針對(duì)離線階段構(gòu)建位置指紋庫所耗費(fèi)的人力和時(shí)間成本過高的問題,本文提出了融合反距離加權(quán)和奇異值閾值的位置指紋庫構(gòu)建算法,該算法結(jié)合了反距離加權(quán)和奇異值閾值兩種算法的特性,首先利用拉丁超立方抽樣的方式選取少量信標(biāo)點(diǎn),然后利用信標(biāo)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度指紋信息和反距離加權(quán)算法估計(jì)次信標(biāo)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度指紋信息,最后使用奇異值閾值算法構(gòu)建出完整的位置指紋庫;同時(shí)考慮到異構(gòu)設(shè)備環(huán)境下信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)存在差異性的問題,提出了基于主成分分析的信號(hào)強(qiáng)度差方法,使用信號(hào)強(qiáng)度差替代信號(hào)強(qiáng)度作為位置指紋庫的指紋特征,并利用主成分分析算法對(duì)信號(hào)強(qiáng)度差數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,進(jìn)一步提升信號(hào)強(qiáng)度差指紋特征的穩(wěn)健性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提方法構(gòu)建的位置指紋庫在有效減小人工和時(shí)間成本的同時(shí),保證了同構(gòu)和異構(gòu)設(shè)備兩種環(huán)境下的定位精度和定位穩(wěn)定性。針對(duì)在線階段定位算法精度不高的問題,提出了基于改進(jìn)K-means聚類和天牛須搜索優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位算法,利用信標(biāo)點(diǎn)的指紋信息改進(jìn)原K-means聚類算法并以此確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本中心,同時(shí)提出使用天牛須搜索算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)閾值,將優(yōu)化好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于位置指紋庫數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,最終將訓(xùn)練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位模型用于在線定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提算法有效提高了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和訓(xùn)練精度,進(jìn)一步提升了本文所構(gòu)建位置指紋庫在同構(gòu)和異構(gòu)設(shè)備兩種環(huán)境下的定位精度和穩(wěn)定性。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN925.93;TP183

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本文編號(hào)：2773072