【摘要】：隨著社會(huì)進(jìn)步及信息技術(shù)的快速發(fā)展,人們對(duì)基于位置服務(wù)的需求越來(lái)越迫切。對(duì)于室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境來(lái)說(shuō),適用于室外定位的GPS系統(tǒng)和蜂窩移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)在室內(nèi)中的定位精度明顯惡化,無(wú)法滿足室內(nèi)用戶精確定位的需求。因此,研究一種適用于室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境的高精度、環(huán)境自適應(yīng)性強(qiáng)的定位算法成為近年來(lái)該領(lǐng)域的熱點(diǎn)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)以其成本低廉、易于布署且能夠自主組網(wǎng)等特點(diǎn)在室內(nèi)定位中得到了廣泛應(yīng)用。基于射頻指紋的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位技術(shù)利用易于測(cè)量的節(jié)點(diǎn)RSSI值,將目標(biāo)實(shí)時(shí)接收到的RSSI信號(hào)與離線射頻指紋進(jìn)行匹配得到目標(biāo)位置。此種方法既不用額外附加硬件設(shè)備,也無(wú)需考慮各建筑物的詳細(xì)模型,以簡(jiǎn)單、高效等優(yōu)點(diǎn)受到了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。本文對(duì)基于射頻指紋的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行研究,主要工作如下:(1)對(duì)RSSI值的時(shí)空關(guān)聯(lián)特性進(jìn)行了深入研究和分析�；贗RIS節(jié)點(diǎn)和MoteWorks無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)試驗(yàn)平臺(tái)對(duì)RSSI值的時(shí)空關(guān)聯(lián)特性進(jìn)行了驗(yàn)證與分析,提出了基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)時(shí)空環(huán)境變化的動(dòng)態(tài)地圖更新機(jī)制,同時(shí)分析了采樣樣本數(shù)量對(duì)RSSI分布特性的影響。(2)基于上述機(jī)制,給出了基于線性回歸模型和GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種自適應(yīng)射頻指紋地圖構(gòu)建算法�；诰�性回歸模型算法是假設(shè)節(jié)點(diǎn)在不同位置接收到的來(lái)自同一信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的RSSI值近似服從線性相關(guān)性,利用該相關(guān)性來(lái)構(gòu)建它們間的關(guān)聯(lián)性矩陣,從而實(shí)時(shí)更新射頻指紋;基于GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,則是利用遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)估計(jì)不同位置信號(hào)強(qiáng)度間的非線性空間關(guān)聯(lián)性實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)射頻指紋的更新。仿真結(jié)果表明,基于GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法能進(jìn)一步增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性函數(shù)擬合度,具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性。(3)在線定位階段,針對(duì)室內(nèi)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位易受環(huán)境干擾等問(wèn)題,給出了基于最大后驗(yàn)概率的貝葉斯估計(jì)+有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)(Bayes-MAP+FSM)的復(fù)合定位算法。在該算法中,利用Bayes-MAP估計(jì)目標(biāo)的初始位置,FSM計(jì)算模型則對(duì)可移動(dòng)空間網(wǎng)格進(jìn)行限制,從而減少了因室內(nèi)環(huán)境布局等因素造成的不可能的位置跳變,大大提高了定位精度。最后的仿真結(jié)果表明,此復(fù)合算法能以85%的概率達(dá)到2m,100%的概率獲得3m以內(nèi)的定位誤差,且平均定位精度可達(dá)到1.2米。
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9

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本文編號(hào)：2793315