基于WLAN室内定位的特征选择与应用

发布时间：2017-04-02 07:12

  本文关键词：基于WLAN室内定位的特征选择与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来随着Google、苹果等公司对室内定位技术投入越来越多的关注和支持,国内外各领域对室内定位技术的研究再一次掀起了新的高潮。位置信息主要应用于基于移动端的LBS(Location Based Services)服务中,例如大型商贸城的推送业务,医院的导航,机场循迹,在大型娱乐场所或博物馆向游客提供当前的位置信息和相应设施资料等。众所周知,由于GPS定位的发展,室外环境中的定位服务已满足人们的需求,然而,室内环境下的位置服务仍需要进一步的提升,特别是在精度、可靠性、实时性等方面。 论文正是此背景下；首先对现阶段的室内定位系统进行了概括性的论述和比较,分析并讨论了GPS卫星定位系统、红外定位系统、射频识别定位系统、超宽带定位系统、蓝牙定位系统和WLAN室内定位系统的成本、定位精度、可靠性及使用条件限制,给出WLAN系统的优缺点。其次对基于WLAN室内定位的三大类主要算法做出例举,并凸显基于模式识别算法的位置指纹法的优势,就位置指纹法中使用的一系列算法,主要有K近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等,对精度、成本预估和模型训练预测时间做出仿真。 本文将提升算法(Boosting Algorithm)引入传统的指纹定位算法中,根据启发式的原理,将原本分类效果较差的决策树模型提升为分类效果很好的强分类器,同时保留了决策树算法预测时间短的优势。此外,本文还在实际定位阶段引入了特征选择算法,不仅降低了模型的复杂度,缩短了模型训练的时间,同时增强了定位模型的泛化能力和容错能力。特别地,将提升算法与特征选择算法相结合后,不但定位精度得以改善,训练时间也相对缩短,定位实时性也得到提高。
【关键词】：WLAN 室内定位 机器学习 特征选择 RSS
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925.93
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 论文的创新点及限制条件12-13
• 1.3.1 论文的创新点12
• 1.3.2 论文的限制条件12-13
• 1.4 本文的主要内容及章节安排13-15
• 第二章 室内定位技术15-27
• 2.1 室内定位系统15-20
• 2.1.1 GPS卫星定位系统15-16
• 2.1.2 红外定位系统16-17
• 2.1.3 射频识别定位系统17-18
• 2.1.4 超宽带定位系统18
• 2.1.5 蓝牙定位系统18-19
• 2.1.6 WiFi无线定位系统19-20
• 2.2 室内定位主要方法20-25
• 2.2.1 TOA三角测量法20-21
• 2.2.2 TDOA测量法21-22
• 2.2.3 AOA角度测量法22-23
• 2.2.4 基于RSS的定位测量算法23-25
• 2.3 本章小结25-27
• 第三章 基于位置指纹的室内定位算法27-41
• 3.1 位置指纹模型27-28
• 3.2 K近邻算法28-30
• 3.2.1 最近邻算法29-30
• 3.2.2 加权K近邻算法30
• 3.3 室内定位决策树算法30-34
• 3.3.1 C4.5/ID332-33
• 3.3.2 CART 树33-34
• 3.4 朴素贝叶斯算法34-36
• 3.5 支持向量机36-40
• 3.5.1 线性可分支持向量机36-37
• 3.5.2 线性不可分支持向量机37-38
• 3.5.3 非线性支持向量机38-40
• 3.6 本章小结40-41
• 第四章 提升算法在室内定位中的应用41-45
• 4.1 启发式算法41-42
• 4.2 弱分类器42
• 4.3 基于提升算法的室内定位算法42-44
• 4.4 提升算法在室内定位中的应用44
• 4.5 本章小结44-45
• 第五章 室内定位特征选择算法研究45-53
• 5.1 特征选择45
• 5.2 信息增益算法45-47
• 5.3 基尼指数特征提取算法47
• 5.4 PCA主成分分析算法47-50
• 5.5 LDA线性判别分析50-51
• 5.6 本章总结51-53
• 第六章 定位性能测试及结论分析53-63
• 6.1 实验方案设计53
• 6.2 实验环境53-56
• 6.3 实验结果及结论56-63
• 6.3.1 实验结果56-60
• 6.3.2 分析及结论60-63
• 第七章 总结与展望63-65
• 7.1 总结63
• 7.2 下一步研究展望63-65
• 参考文献65-69
• 致谢69-71
• 作者攻读学位期间发表的学术论文目录71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 肖晓;徐启华;;基于SVM与BP的分类与回归比较研究[J];新型工业化;2014年05期

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本文编号：282085