基于位置指纹的WLAN室内定位关键技术研究

发布时间：2017-05-04 17:18

  本文关键词：基于位置指纹的WLAN室内定位关键技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着移动互联网技术的发展,人们对于位置服务的需求越来越大,位置服务在诸如社交软件、医疗救护、商场导购和仓储管理等领域应用广泛。室外环境的定位与导航服务主要使用全球卫星导航系统。但是卫星信号由于受到建筑物的遮挡无法在室内环境中使用。由于无线局域网(Wireless Local Access Network,WLAN)的普及,无线接入点已被广泛布置在室内环境,与其他室内定位系统相比,基于位置指纹的WLAN室内无线定位系统具有硬件成本低、网络分布广和精度高等优势。本文以WLAN和位置指纹的定位技术为研究对象,针对现有定位技术中的不足,结合模式识别和机器学习的理论和方法,提出了相应的解决方案。本文的主要工作包括三个方面:针对接入点(Access Point,AP)的接收信号强度值(Received Signal Strength,RSS)的不确定性,提出了稳定Max Mean AP选择方法,该方法从n个AP中选取信号强度值最强并且信号稳定的前m个AP。实验数据表明该算法有效降低了RSS不确定性对定位精度的不利影响,同时减少定位时间和计算量。针对训练样本中奇异点的存在导致的支持向量机法的过学习和低泛化性问题,提出了基于指纹数据库的K近邻-支持向量机回归(K Nearest Neighbor-Support Vector Machine,KNN-SVM)混合聚类算法,利用KNN法去除训练样本中的奇异点,再运用SVM算法计算出待定位点位置坐标,实验测试结果表明该算法可以有效提高定位精度,降低误差。在上述研究的基础上,提出了基于Android平台的IOTLocation室内定位系统的设计方案,采用Java语言编程实现了服务器端及客户端功能,并对该系统进行了相关测试分析,测试结果表明该系统具有较高的定位精度、较好的扩展性和较低的复杂度。
【关键词】：室内定位 无线局域网 接收信号强度 接入点选择 支持向量机
【学位授予单位】：华中科技大学
【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
• 1 绪论9-21
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 室内定位技术的研究现状10-19
• 1.2.1 室内定位技术分类10-14
• 1.2.2 定位测量数据类型和估计方法14-17
• 1.2.3 基于WLAN的室内定位技术的研究现状17-19
• 1.3 论文结构19-21
• 2 基于RSS的WLAN室内定位方法理论基础21-31
• 2.1 接收信号强度RSS特性分析21-25
• 2.1.1 接收信号强度RSS与距离的关系21-22
• 2.1.2 人体对信号强度的影响22-23
• 2.1.3 RSS的收敛速度23-24
• 2.1.4 移动终端可感测AP数量的变化24-25
• 2.2 基于RSS的WLAN室内定位算法分类25-30
• 2.2.1 传播模型定位法25-28
• 2.2.2 位置指纹法28-30
• 2.3 本章小结30-31
• 3 基于位置指纹的WLAN室内定位关键技术研究31-45
• 3.1 实验环境的建立31-32
• 3.2 基于稳定Max Mean AP选择算法32-36
• 3.2.1 现有AP选择算法总结32-33
• 3.2.2 稳定Max Mean AP选择算法33-35
• 3.2.3 实验性能对比35-36
• 3.3 数据预处理方法36-38
• 3.3.1 最大值滤波36
• 3.3.2 均值滤波36-37
• 3.3.3 中位值滤波法37
• 3.3.4 各种滤波方法对比37-38
• 3.4 KNN-SVM混合定位算法研究38-44
• 3.4.1 K近邻法38-39
• 3.4.2 支持向量机回归法39-43
• 3.4.3 KNN -SVM混合位置预测算法43-44
• 3.5 本章小结44-45
• 4 IOTLocation室内定位系统的设计与实现45-58
• 4.1 IOTLocation系统简介45-46
• 4.2 IOTLocation系统服务器端的设计46-48
• 4.2.1 数据库模块设计46-47
• 4.2.2 定位算法模块设计47-48
• 4.2.3 通信模块设计48
• 4.3 IOTLocation系统客户端的设计48-52
• 4.3.1 界面的设计49-50
• 4.3.2 RSS测量模块的设计50-51
• 4.3.3 数据库模块的设计51-52
• 4.4 IOTLocation系统综合性能分析52-55
• 4.4.1 室内定位系统性能综合评价标准52-53
• 4.4.2 IOTLocation室内定位系统性能评价53-55
• 4.5 IOTLocation系统误差影响因素分析55-56
• 4.5.1 AP数量与定位精度55
• 4.5.2 指纹数据库采样间隔与定位精度55-56
• 4.6 本章小结56-58
• 5 总结与展望58-60
• 5.1 本文总结58-59
• 5.2 未来展望59-60
• 致谢60-61
• 参考文献61-65
• 附录:攻读硕士期间发表的论文65

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