本文選題：室內(nèi)定位 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《東華大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：如今隨著科技的不斷進步,幾乎人人都擁有一部屬于自己的智能手機,并希望手機給他們的日常生活帶來更多的便利,其中基于位置的服務(wù)(LBS)受到很多人歡迎,室內(nèi)定位技術(shù)在醫(yī)院遠程看護、工廠資產(chǎn)管理、推送信息等領(lǐng)域蘊含著巨大的發(fā)展空間,近年來成為一個研究熱點問題。傳統(tǒng)的藍牙技術(shù)由于功耗高、穿透性差、信號傳輸距離短等原因,在室內(nèi)定位領(lǐng)域沒有得到廣泛的應(yīng)用,而低功耗藍牙4.0通信標準的發(fā)布后,功耗、傳輸距離、信號強度等方面都有了明顯的改善,定位技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。本文改進了現(xiàn)有的室內(nèi)定位算法,在該改進的算法基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于低功耗藍牙技術(shù)的定位系統(tǒng),主要的工作如下:(1)在BLE室內(nèi)定位技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了改進的基于RSSI(接收信號強度指示)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指紋算法,用該算法進行室內(nèi)定位。對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足進行了改進,在數(shù)據(jù)離線采集階段利用改進的離群群點檢測算法和計算平均值的方法確保指紋數(shù)據(jù)庫的準確性,在位置在線定位階段通過幾何距離法提高定位的精度。(2)設(shè)計了藍牙模塊中倒F天線以及iBeacon廣播基站的軟硬件設(shè)計。(3)利用android移動客戶端與iBeacon基站協(xié)同完成數(shù)據(jù)采集和處理的過程,利用本文提出的新算法進行定位,將計算量大的工作交給服務(wù)器來處理,智能手機只負責(zé)信息采集與結(jié)果展示,有效的降低了系統(tǒng)的維護成本,提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度,測試結(jié)果顯示平均定位誤差為1.87m,與類似文獻報道的方法相比,定位誤差降低了28%,且可以滿足基本的室內(nèi)定位要求。
[Abstract]:Nowadays, with the development of science and technology, almost everyone has a smartphone of their own and hopes that it will bring more convenience to their daily life, among which location-based service LBSis is popular with many people. Indoor positioning technology has great development space in the field of hospital remote nursing, factory asset management, push information and so on, and has become a hot research issue in recent years. Because of the high power consumption, poor penetration and short signal transmission distance, the traditional Bluetooth technology has not been widely used in the field of indoor positioning, but the low power Bluetooth 4.0 communication standard, power consumption, transmission distance, and so on, The signal intensity has been improved obviously, and the localization technology has been widely used. In this paper, the existing indoor positioning algorithm is improved. On the basis of the improved algorithm, a positioning system based on low-power Bluetooth technology is designed. The main work is as follows: 1) based on the BLE indoor positioning technology, An improved BP neural network fingerprint algorithm based on RSSI (received signal intensity indication) is proposed. The shortcomings of traditional BP neural network are improved, and the accuracy of fingerprint database is ensured by using the improved outlier detection algorithm and the method of calculating average value in the off-line data acquisition stage. In the phase of position online positioning, the precision of location is improved by geometric distance method.) the inverted F antenna in Bluetooth module and the hardware and software design of iBeacon broadcast base station are designed. The software and hardware design of android mobile client and iBeacon base station are used to complete the process of data acquisition and processing. Using the new algorithm proposed in this paper to locate, the work of large amount of calculation is handed over to the server to handle. The smart phone is only responsible for information collection and result display, which effectively reduces the maintenance cost of the system and improves the system response speed. The test results show that the average positioning error is 1.87m. compared with the similar methods reported in the literature, the positioning error is reduced by 28% and can meet the basic indoor positioning requirements.
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN925

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：1905124