基于众包的位置指纹定位技术的研究

发布时间：2020-06-03 11:28

【摘要】：随着无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)的快速部署以及移动智能终端的广泛普及,人们对位置服务(Location Based Services,LBS)的需求越来越高。室内定位技术中,基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的位置指纹定位方法具有低成本、低功耗、易于实现等优点,成为了室内定位的研究热点。但位置指纹定位中无线电地图构建将耗费大量的人力、物力及财力。近几年提出的众包模式,使无线电地图的构建变得简单易行,节省了大量的人力成本。因此,基于众包的位置指纹定位技术成为了当今室内定位领域的研究热点。本文对基于众包的位置指纹定位中的接入点(Access Point,AP)选择和设备异构以及多楼层场景定位进行了深入的研究,主要工作如下:(1)在对室内定位的基础理论研究的基础上,对基于众包的指纹定位进行了分析,并进行了基于众包的定位模型的搭建,分析了基于众包的指纹定位中面临的挑战。(2)基于路径损耗模型的AP选择方案能够有效地挑选出对定位具有相似贡献的AP,删除冗余的AP,但没有考虑AP的稳定性,而Fisher准则能够实现对稳定AP的有效选取。因此,本文将Fisher准则引入到基于路径损耗模型的AP选择方案中,提出了一种改进的基于路径损耗的可靠AP选择(Reliable AP Choice,RAPC)方案。前期对RSS指纹数据进行预处理,并采用聚类算法进行子区域的划分,后期利用可靠AP选择方案进行AP选择,最后选用传统的K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法进行定位仿真实验。实验表明,本文提出的可靠AP选择方案对选取AP的稳定性有了进一步的改善,使构建的无线电地图更可靠,进而提高了定位精度。(3)基于相似序列的设备异构解决方案中,使用RSS序列代替绝对RSS值构建指纹库,使得异构情况下的定位精度有所提高,但没有考虑传感器的异构性。因此,本文提出了一种基于相似序列与传感器融合(Similar Sequence and Sensor Fusion,SSSF)的改进算法。使用粒子滤波器将相似序列与传感器融合起来,跟踪移动的用户,减轻设备异构带来的影响。仿真结果表明,本文提出的SSSF算法能够有效的解决设备异构的问题,并进一步提高了定位精度。(4)针对多楼层定位问题,现有将仿射传播聚类与对数高斯似然函数相结合的算法,以达到将小型数据库从网络端转移到移动端、提高实时性的目的,但该算法对非0数据处理不足,有错误聚类的产生。本文针对该算法进行了改进,在对数高斯似然函数的基础上使用Jaccard系数对相似度进行修正,弥补改进前算法对非0数据处理不足的问题。将本文提出的改进算法与原算法以及传统算法进行了仿真实验对比,实验表明,楼层判别率、2D、3D定位精度以及定位的实时性,均有明显提高。
【图文】：

无线局域网中基于 RSS 的定位技术得到了广泛的研究和应用，该定位技术利用的是无线信号监听和扫描。移动终端网卡对 WLAN 各信道上的 AP 信号进行主动扫面或者被动监听，根据 IEEE802.11 协议，各个 AP 具有不同的 MAC地址以及服务集标识，移动终端网卡可以根据这一特点进行 AP 的识别，并记录其相应的数据，例如 AP 的 RSS 值、AP 是否加密等。基于 RSS 位置指纹的定位系统具有简易性、经济性以及定位准确性。但该方法依赖于 RSS 数据的可靠度，因而稳定性较差。2.2 经典的位置指纹定位算法在位置指纹技术的离线训练阶段，主要工作是采集大量来自参考点的无线信号，通过训练等手段实现对特征参数（信号强度、相位等）的提取，同时将该点位置信息共同存入位置指纹数据库。在线定位阶段，利用移动接收端测量的其周边的无线特征参数，运用匹配算法与指纹数据库中的所有数据进行相似度匹配计算，得到最佳匹配，，从而对用户的位置进行估计，位置指纹定位原理如图 2-1 所示。

武汉理工大学硕士学位论文种名为变色龙的无校准算法，以利用众包数据过滤出改变的 AP。Wang B 等人[31提出了一种室内分区定位方法，该方法使用众包数据构建分区指纹库并将其与室内布局相关联。Jiang Q 等人[38]提出了基于众包的指纹识别方法的概率指纹库构建方法。该方法需要大量的 RSS 样本。与上述提及基于众包的指纹定位的文献不同，Zhuang Y 等人[39]使用众包数据估算 PM（Propagation Model）参数用于 AP 定位，然后使用三角定位算法进行定位。2.4.2 基于众包的位置指纹定位模型搭建
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN92;TP391.41

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本文编号：2694758