融合WLAN和多传感器的室内位置指纹定位技术研究

发布时间：2020-05-28 21:20

【摘要】：基于位置的服务在安全急救、仓储物流、个人导航等领域具有广泛的应用,人类80%以上时间停留在室内环境中活动,因此近年来面向大型商场、机场、地铁、井下等场合的室内定位应用需求持续攀升,室内定位技术已成为研究的热点。Wi Fi具有覆盖范围广及终端支持度高的特点,同时智能手机也普遍集成各类惯性传感器。因此基于WiFi和多传感器的融合定位技术成为室内定位的主流技术,本文针对目前实用性较强的WiFi定位和惯性测量定位技术进行融合定位的方法开展以下三个方面的研究:首先,针对室内WiFi高斯噪声和非视距对信号强度的影响,对接收到的信号强度经预处理后应用于离线指纹库的建立。WiFi在线阶段采用改进的WKNN算法进行匹配定位,以定位点与K近邻点的RSSI相对偏差对欧式距离加权匹配的权值进行修正。仿真结果表明改进的WKNN算法比KNN和WKNN算法定位精度更高,定位性能更加稳定。其次,针对行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)定位中的累计误差,提出加速度门限+波峰波谷+时间法的步态检测方法,并利用改进离线步长法及步长滑动窗口法进行在线步长估计。实验结果表明三重约束的步态检测准确性高、通用性强,改进的步长方法通过在线求取步长参数,能够动态、准确地自适应估计行人的步长,采用均值滤波法抑制传感器方向角的波动误差,从而准确判定方向。最后,针对室内WiFi定位精度较低及行人航位推算定位存在累积误差的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的WiFi与PDR融合定位算法。仿真结果表明基于扩展卡尔曼的WiFi-PDR室内融合定位算法性能明显优于WiFi和PDR单独定位,并在多次转弯仍具有很好的鲁棒性,可实现室内高精度、高可靠性的定位应用。
【图文】：

图 1.1 论文主要内容Fig. 2.1 Main contents of the thesis的章节安排研究的是基于 WiFi 与惯性多传感器技术室内定位系统的实现，为了使读者更解本文主要研究内容，，更好阅读本文内容，特作安排如下： 章，绪论。分析背景意义及国内外研究现状，叙述论文主要研究内容与章节安 章，相关理论基础。分析了现有典型室内定位技术基本模型：WLAN 定位模型感器定位模型及二者的融合定位方法。其中，WiFi 定位方法包括近似法、三角法和基于指纹信息的定位方法；惯性多传感器定位技术根据位置估计方法不两种：一是传统惯性导航机制的连续积分定位技术，二是行人航位推算定位技几种不同原理的 WiFi 与惯性测量定位系统的融合模型。介绍基于 WiFi 与多传合定位方法，并重点对扩展卡尔曼原理及基于扩展卡尔曼滤波融合定位进行阐

路径损耗随着路径损耗因子 k 的增加而信号强度变小，随着距离的增大而变小。这一现象更加符合真实环境下路径损耗情况，故究基于 RSSI 的路径衰减模型。维平面，利用接收机到三个或者以上 WiFi 发射机的距离，采用诸如出接收机的坐标位置。图 2.2 给出三边测量法的原理图。三边测量法于一点的思想来推算出接收机的具体位置。三边测量的关键是计算图AP2、AP3发射节点到参考点 O 的准确距离信息。而 WiFi 接收机与发华为传播模型计算求得。
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN925.93;TP212

【参考文献】

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