基于BP神经网络的室内定位指纹算法研究

发布时间：2020-04-05 02:57

【摘要】：随着经济的高速发展,人们不断增加LBS(location based service,基于位置的服务)的需求。GPS、北斗等室外定位技术已经十分成熟,各种室外定位软件为我们的户外定位导航带来极大地方便。近年来,随着WiFi(Wireless-Fidelity,无线保真)技术的高速发展,人们对室内定位服务的需求也在不断增加,人们的视线开始由室外转向室内,作为LBS最后阶段研究的室内定位技术得到空前的重视。由于室内环境的复杂,GPS、北斗等室外技术难以满足室内定位的需求,越来越多的人开始研究基于RSSI的WiFi室内定位。传统的基于RSSI的WiFi室内定位算法定位精度低,定位误差大。为了提高室内环境的定位精度,提出了基于BP神经网络的室内定位指纹算法。利用BP神经网络和指纹算法对WiFi室内定位技术进行了研究,研究的内容和主要结论如下:第一,重点分析和研究该课题的研究背景,论述国内外对于该课题的研究动态,为接下来的论文研究指明了研究方向。第二,概括论述本论文所涉及的相关技术点及其原理,如:室内定位指纹算法和BP神经网络等相关知识。为接下来的论文研究解决技术要点及难点。第三,详述传统的室内定位指纹算法的相关原理,分析RSSI数据采集和处理方法,提出合理的数据采集方案和数据处理方法,确定RSSI测距模型参数,设计出室内定位分析系统。第四,分析传统算法的不足提出BP神经网络算法,重点对BP神经网络的室内定位指纹算法进行研究,布置实验环境利用笔记本电脑采集指纹数据,对采集到的RSSI数据进行处理,利用处理后的数据构建BP神经网络结构模型。最后,利用MATLAB对传统室内定位指纹算法和BP神经网络算法进行仿真,比较两种算法的定位误差从而判断算法的优劣性。通过算法对比结果表明BP神经网络算法的可以减少定位误差,提高定位精度。仿真结果是BP神经网络算法的定位均方误差为3.765,传统算法的定位误差为6.62444,表明BP神经网络算法定位误差小、精度高。
【图文】：

室内定位近5年增长预测图

图 1.2 室内定位市场规模图通过超星系统查询室内定位可以发现室内定位研究从未间断，而且研究方广，，研究更加深入。室内定位-期刊学术发展趋势曲线如图所示。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN92;TP183

【参考文献】

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本文编号：2614438