基于RSSI与地磁场的室内混合指纹定位算法研究

发布时间：2017-05-02 19:04

  本文关键词：基于RSSI与地磁场的室内混合指纹定位算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着无线网络与智能手机的大量普及,室内定位技术得到快速发展,基于位置信息的服务倍受关注,精确的位置信息在实际应用中发挥了重要的作用,如医院病人的跟踪和监护、监狱里对重点囚犯的监视、博物馆中展览品的安全保护、商业中购物车的定位和消费者的导航等。在室内定位技术中,基于WIFI的RSSI定位技术具有高带宽、高速率、高覆盖度、低成本等特点,越来越受到人们的重视,而智能手机又集成了与地磁场相关的传感器,因此,本文研究RSSI和地磁场的混合定位技术,具有重要的现实意义。本文研究了室内基于RSSI和地磁场的定位技术,提出了基于RSSI与地磁场的室内混合指纹定位算法,本文主要做的工作如下:1、在指纹库的离线构建中,针对RSSI容易受环境干扰,提出一种RSSI与地磁场的混合指纹构建算法,其主要思想是:首先,收集指定采样点接收到的不同AP的RSSI信号强度值、同一个采样点的地磁场三维坐标和采样点的位置坐标,共同组成混合指纹;然后,根据混合指纹中的地磁场和RSSI之间的属性不同,采用聚类分析法对混合指纹中的分量进行分组,对每组指纹分量进行PCA分析,并建立综合评价模型;最后,筛选出综合得分高于平均值的指纹,重新构建新的指纹库。实验表明,新算法能有效提高定位精度。2、在指纹库的在线定位中,实现一个定位原型系统,对定位算法进行了改进。在指纹进行匹配时,采用最强次强AP选择法来筛选指纹,在位置估计时,针对传统加权KNN算法运用K个近邻采样点与移动终端之间的信号欧式距离作为参考权重,忽略在实际环境中信号容易抖动导致相距几米的采样点存在信号欧式距离相似的特征,本文采用最强和次强AP信号强度作为参考权重进行加权定位,从而提高定位精度,实现移动终端位置的定位。
【关键词】：RSSI定位 地磁场定位 分组PCA算法 WKNN算法
【学位授予单位】：湖南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外的研究现状12-14
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.3 论文主要研究内容与结构安排14-17
• 1.3.1 主要研究内容14-15
• 1.3.2 主要创新点15-16
• 1.3.3 结构安排16-17
• 第二章 相关定位技术研究17-31
• 2.1 室内定位17-21
• 2.1.1 全球定位技术18
• 2.1.2 基于短距离无线通信定位技术18-19
• 2.1.3 基于惯性传感器的定位技术19
• 2.1.4 基于WIFI的室内定位技术19-20
• 2.1.5 影响定位精度的主要因素20-21
• 2.2 基于RSSI的室内定位技术21-25
• 2.2.1 基于RSSI位置指纹定位原理21-22
• 2.2.2 基于RSSI位置指纹定位技术22-25
• 2.3 基于地磁场的室内定位技术25-26
• 2.3.1 地磁场定位的原理和技术25
• 2.3.2 地磁场要素25-26
• 2.4 基于RSSI和地磁场的室内定位技术26
• 2.5 定位数据处理技术26-30
• 2.5.1 PCA算法概述26-28
• 2.5.2 PCA算法原理28-29
• 2.5.3 PCA算法步骤29-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第三章 基于RSSI和地磁场混合指纹库的算法研究31-46
• 3.1 指纹库构建方法分析31-32
• 3.2 PCA算法构建指纹库32-35
• 3.3 分组PCA算法构建指纹库35-40
• 3.3.1 基于RSSI的分组PCA算法36-38
• 3.3.2 基于RSSI和地磁场的分组PCA算法38-40
• 3.4 实验仿真与分析40-45
• 3.4.1 实验环境40-42
• 3.4.2 仿真实验结果与分析42-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 在线定位算法改进与实现46-61
• 4.1 在线定位算法46-49
• 4.1.1 在线定位算法现状46-47
• 4.1.2 在线定位算法改进47-49
• 4.2 定位系统总体设计49-53
• 4.2.1 系统开发及部署平台49-51
• 4.2.2 系统功能需求分析51
• 4.2.3 系统体系结构51-53
• 4.3 定位系统开发设计53-57
• 4.3.1 客户端开发53-54
• 4.3.2 服务端开发54-57
• 4.4 系统性能测试57-60
• 4.4.1 系统环境部署57-58
• 4.4.2 系统测试结果58-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 总结与展望61-63
• 5.1 全文总结61
• 5.2 研究展望61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 杨小亮;叶阿勇;凌远景;;基于阈值分类及信号强度加权的室内定位算法[J];计算机应用;2013年10期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 王欣;基于地磁场和RSSI的室内定位算法设计与实现[D];杭州电子科技大学;2014年

  本文关键词：基于RSSI与地磁场的室内混合指纹定位算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：341496