利用WLAN进行室内定位研究

发布时间：2017-12-10 17:13

  本文关键词：利用WLAN进行室内定位研究

  更多相关文章： 加权K临近算法 指纹算法 无线局域网 室内定位

【摘要】：无线通信系统的快速发展和人们对基于位置服务(Location Based Service,LBS)需求的越来越高,目前较为成熟的GPS技术已经实现室外的精确定位,但在建筑物遮挡的复杂的室内环境中,GPS信号较为微弱,因此,室内定位技术迅速成为人们广泛研究和关注的焦点。随着WLAN技术的迅猛发展,也使得基于WLAN的室内定位技术迅速成为研究热点。因此,本文从当前应用最为广泛的位置指纹算法的研究基础上对其进行了改进,并分别从主动和被动方面实现了基于WLAN的室内定位。本文主要工作和创新如下:首先,通过大量阅读文献,对当前的室内定位技术进行了研究、比较和总结,并从WLAN技术的本身原理出发,重点研究了WLAN的室内定位原理及基本定位方法,并详细介绍了当前应用最为广泛的位置指纹算法的原理和不同实现方法,在传统指纹算法的匹配不公平性方面提出了需要改进的不足之处。其次,针对当前WLAN的位置指纹算法的不足,本文提出了一种自适应网络变化的改进位置指纹算法,该算法通过实时监控无线AP的匹配数,自动根据位置适应网络变化,平均定位精度比传统算法提高了15.4%。同时,为了减少无线信号瞬时不稳定带来的较大定位误差,提出了一种快速数据修正方法,该方法通过移动平均速度动态调整参数并将预测坐标与实测坐标加权,从而得到最终定位坐标,定位精度较修正前改善了21.4%,且定位稳定性有明显提高。然后,利用现有的基础公共网络设计了一套基于Win7系统的室内定位系统,本文详细介绍了整个系统的关键模块和实现,利用此系统对上述提出的自适应网络的改进指纹算法及数据修正方法进行了定位实现,并与传统的位置指纹算法的定位精度进行了比较和分析。最后,从被动定位的角度,通过在后台服务器端对所有路由器进行统一管理,路由器采用数据抓包技术实时抓取移动终端的信号强度信息,并通过NFS技术将信息同步传输到后台服务器,并在服务器上实现数据的分类和自适应改进算法的计算,从而实现后台服务器端对进入到定位区域的移动终端进行被动定位的目的。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925.93

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本文编号：1275261