發(fā)布時(shí)間：2017-09-12 22:05

  本文關(guān)鍵詞：基于無源被動(dòng)定位方法的老年人室內(nèi)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 監(jiān)護(hù)系統(tǒng) 無源被動(dòng)定位 靈活部署 最近鄰

【摘要】：據(jù)社會(huì)調(diào)查表明,老年人所占總?cè)丝诘谋戎刂鹉暝龆�。并�?現(xiàn)代社會(huì)中子女大多忙于工作,傳統(tǒng)方式下的在家中照看老人已無法適應(yīng)社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)。因此,如何將現(xiàn)代信息技術(shù)運(yùn)用到老年人護(hù)理成為了一項(xiàng)重要且有意義的研究問題。本文結(jié)合相關(guān)理論,圍繞“室內(nèi)定位”進(jìn)行展開,設(shè)計(jì)、實(shí)施、評(píng)估了基于無源被動(dòng)定位方法的老年人室內(nèi)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)。與其他相關(guān)的老年人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)相比,我們的系統(tǒng)有著諸如易于部署、隱私保護(hù)以及無需老年人參與等優(yōu)勢(shì)。本論文的主要工作如下:(1)基于狀態(tài)切換的數(shù)據(jù)采集技術(shù)研究,能有效地分割不同位置對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù)流,提高數(shù)據(jù)集的精準(zhǔn)性。對(duì)數(shù)據(jù)采集過程中出現(xiàn)的丟包問題,本文提出了一項(xiàng)基于滑動(dòng)窗口的數(shù)據(jù)預(yù)處理解決方案,可對(duì)原始丟包數(shù)據(jù)進(jìn)行填充處理,從而提高數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)利用率。(2)考慮到隱私問題及老年人的一些生活習(xí)慣,我們選擇無源被動(dòng)定位方法。通過改進(jìn)的最近鄰無源被動(dòng)定位法在不引人注目且具備隱私保護(hù)的情況下提取到老年人的室內(nèi)位置信息。在本方法的離線階段,利用平均值來構(gòu)造無線鏈路圖來取代傳統(tǒng)方法下的所有數(shù)值,從而將計(jì)算復(fù)雜度從O(N*M*K)降低到了O(N*K),其中N為單元格數(shù),M為樣本數(shù),K為收發(fā)器間的鏈路數(shù)。我們的系統(tǒng)部署到兩個(gè)不同復(fù)雜情況的環(huán)境中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們的模型方法可以取得很高的室內(nèi)定位精度,A房間的平均定位精度為98.5439%,B房間為93.0655%。
【關(guān)鍵詞】：監(jiān)護(hù)系統(tǒng) 無源被動(dòng)定位 靈活部署 最近鄰
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 引言9-14
• 1.1 論文背景及研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 定位技術(shù)10-11
• 1.2.2 老年人照護(hù)領(lǐng)域的相關(guān)工作11-12
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 基于無線傳感器的室內(nèi)監(jiān)控相關(guān)理論14-24
• 2.1 基于無線傳感器的定位方法研究14-17
• 2.1.1 基于接收信號(hào)強(qiáng)度方法14-15
• 2.1.2 基于到達(dá)角度方法15
• 2.1.3 基于電波傳播時(shí)間方法15
• 2.1.4 基于電波傳播時(shí)間差方法15-16
• 2.1.5 小結(jié)16-17
• 2.2 室內(nèi)環(huán)境中的信號(hào)強(qiáng)度傳播特征分析17-19
• 2.2.1 視距與非視距傳播17-18
• 2.2.2 多徑效應(yīng)傳播18
• 2.2.3 其他干擾因素18-19
• 2.3 室內(nèi)定位方式19-20
• 2.3.1 有源主動(dòng)定位方式19
• 2.3.2 無源被動(dòng)定位方式19-20
• 2.3.3 半無源定位方式20
• 2.4 人類行為識(shí)別技術(shù)20-24
• 2.4.1 相關(guān)理論21
• 2.4.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人類行為識(shí)別方法21-22
• 2.4.3 基于本體的人類行為識(shí)別22-24
• 第三章 數(shù)據(jù)采集與處理24-31
• 3.1 硬件平臺(tái)24-27
• 3.1.1 Roll-Call TM體系結(jié)構(gòu)24-25
• 3.1.2 Uni-HB通信協(xié)議25-26
• 3.1.3 信號(hào)采集設(shè)備26-27
• 3.1.4 數(shù)據(jù)格式27
• 3.2 信號(hào)采集與處理27-31
• 3.2.1 基于狀態(tài)切換的信號(hào)采集算法27-28
• 3.2.2 基于基準(zhǔn)特征填補(bǔ)的丟包處理策略28-29
• 3.2.3 特征提取29-30
• 3.2.4 基于滑動(dòng)窗口的信號(hào)處理算法30-31
• 第四章 基于無線傳感器的室內(nèi)無源被動(dòng)定位31-46
• 4.1 位置指紋識(shí)別技術(shù)31-34
• 4.1.1 DFP定位方法的可行性分析31-33
• 4.1.2 指紋識(shí)別技術(shù)33-34
• 4.2 分類算法34-38
• 4.2.1 KNN算法34-35
• 4.2.2 支持向量機(jī)35-37
• 4.2.3 改進(jìn)的NN算法37-38
• 4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)38-40
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境介紹38-39
• 4.3.2 離線階段39
• 4.3.3 在線階段39-40
• 4.3.4 系統(tǒng)部署代價(jià)40
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論與分析40-46
• 4.4.1 性能指標(biāo)40
• 4.4.2 MEAN-RSS向量方法VS全體RSS向量方法40-41
• 4.4.3 站立不動(dòng)方案VS隨意走動(dòng)方案41-42
• 4.4.4 單人完成訓(xùn)練與測(cè)試VS訓(xùn)練集用以他人做測(cè)試42-44
• 4.4.5 改進(jìn)的NN算法VS SVM算法44
• 4.4.6 位置信息在老年人照護(hù)中的意義44-46
• 第五章 基于隱式感知的老年人健康監(jiān)護(hù)系統(tǒng)46-58
• 5.1 OWL系統(tǒng)平臺(tái)46-49
• 5.1.1 OWL平臺(tái)概述47-48
• 5.1.2 OWL系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)48-49
• 5.2 基于隱式感知的老年人健康監(jiān)護(hù)系統(tǒng)49-52
• 5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)49-50
• 5.2.2 無線傳感器數(shù)據(jù)采集與部署方案50
• 5.2.3 老年人日常行為建模50-51
• 5.2.4 行為與健康狀況關(guān)聯(lián)模型51-52
• 5.3 老年人室內(nèi)跌倒檢測(cè)方案52-54
• 5.3.1 TREND算法52
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論52-54
• 5.4 基于軌跡的人類室內(nèi)追蹤54-58
• 5.4.1 利用DFP方法實(shí)現(xiàn)人類移動(dòng)軌跡追蹤54-56
• 5.4.2 性能分析56-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 在學(xué)期間的研究成果64-65
• 致謝65

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