【摘要】：隨著社會進步及信息技術(shù)的快速發(fā)展,人們對基于位置服務的需求越來越迫切。對于室內(nèi)復雜環(huán)境來說,適用于室外定位的GPS系統(tǒng)和蜂窩移動網(wǎng)絡在室內(nèi)中的定位精度明顯惡化,無法滿足室內(nèi)用戶精確定位的需求。因此,研究一種適用于室內(nèi)復雜環(huán)境的高精度、環(huán)境自適應性強的定位算法成為近年來該領域的熱點。無線傳感器網(wǎng)絡以其成本低廉、易于布署且能夠自主組網(wǎng)等特點在室內(nèi)定位中得到了廣泛應用�；谏漕l指紋的無線傳感器網(wǎng)絡室內(nèi)定位技術(shù)利用易于測量的節(jié)點RSSI值,將目標實時接收到的RSSI信號與離線射頻指紋進行匹配得到目標位置。此種方法既不用額外附加硬件設備,也無需考慮各建筑物的詳細模型,以簡單、高效等優(yōu)點受到了學術(shù)界的關(guān)注。本文對基于射頻指紋的無線傳感器網(wǎng)絡室內(nèi)定位技術(shù)進行研究,主要工作如下:(1)對RSSI值的時空關(guān)聯(lián)特性進行了深入研究和分析�；贗RIS節(jié)點和MoteWorks無線傳感器網(wǎng)絡試驗平臺對RSSI值的時空關(guān)聯(lián)特性進行了驗證與分析,提出了基于無線傳感器網(wǎng)絡信標節(jié)點來實時監(jiān)測時空環(huán)境變化的動態(tài)地圖更新機制,同時分析了采樣樣本數(shù)量對RSSI分布特性的影響。(2)基于上述機制,給出了基于線性回歸模型和GABP神經(jīng)網(wǎng)絡兩種自適應射頻指紋地圖構(gòu)建算法�；诰�性回歸模型算法是假設節(jié)點在不同位置接收到的來自同一信標節(jié)點的RSSI值近似服從線性相關(guān)性,利用該相關(guān)性來構(gòu)建它們間的關(guān)聯(lián)性矩陣,從而實時更新射頻指紋;基于GABP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法,則是利用遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡來估計不同位置信號強度間的非線性空間關(guān)聯(lián)性實現(xiàn)實時射頻指紋的更新。仿真結(jié)果表明,基于GABP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法能進一步增強神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性函數(shù)擬合度,具有較強的環(huán)境適應性。(3)在線定位階段,針對室內(nèi)移動節(jié)點定位易受環(huán)境干擾等問題,給出了基于最大后驗概率的貝葉斯估計+有限狀態(tài)自動機(Bayes-MAP+FSM)的復合定位算法。在該算法中,利用Bayes-MAP估計目標的初始位置,FSM計算模型則對可移動空間網(wǎng)格進行限制,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,此復合算法能以85%的概率達到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到1.2米。
【學位授予單位】：太原科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：2793315