面向移动终端的指纹定位技术研究

发布时间：2017-05-19 10:24

  本文关键词：面向移动终端的指纹定位技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：移动互联网和移动智能终端的不断发展使得基于位置的服务的需求越来越多,而获取用户的位置信息是实现基于位置服务的基础。由于定位准确度的不足和部署成本较高,当前的定位技术,特别是室内定位技术,还难以满足大规模应用的需要。而基于位置指纹的定位技术,由于部署简单,定位准确度较高称为室内定位领域研究热点。 本文借助于低功耗蓝牙4.0这一新的通信技术标准,对而向移动终端的指纹定位技术进行了深入的研究。针对现阶段基于位置指纹的定位技术中的关键环节和不足之处,对定位的离线训练阶段和在线定位阶段设计了一系列优化算法和解决方案。首先,通过移动终端开发的采样器采集大量RSSI数据集,分析了蓝牙4.0在室内环境的分布特征以及影响其传播的关键因素。在该实验的基础上,结合蓝牙4.0本身特征,我们提出了基于可变功率的蓝牙AP特征值提取方案。根据是否利用RSSI实数值构建指纹数据库,我们将当前室内定位算法分为两类,确定型指纹定位算法和相对性指纹定位算法。对于确定型定位算法,我们在传统KNN的定位算法基础,首先进行K-Mean算法进行指纹数据的聚类,然后采用了改进的加权KNN定位算法,提高了算法的实时性和准确性；对于相对性定位算法,我们给出了算法的实现方案,并分析了与确定型定位算法的异同。为了解决RSSI的时间迁移性问题,我们自主设计了蓝牙4.0侦测节点,通过合理的部署,实现了特殊位置节点的指纹数据的动态更新。此外,结合当前基于WiFi的指纹定位技术研究,我们采用了一种WiFi和蓝牙融合的定位解决方案,并对此进行了简要描述。 本文的主要贡献在针对蓝牙4.0,提出了一套完整的基于位置指纹的定位算法。第一,根据蓝牙4.0特征,提出一种基于可变功率的特征值提取方案；第二,根据构建指纹数据库方法不同,将定位算法分为确定型定位算法和相对性定位算法两类,并进行了算法优化以及性能分析对比；最后,提出一种RSSI时问迁移性解决方案和WiFi与蓝牙融合定位方案,以供后续研究。
【关键词】：蓝牙4.0位置指纹 可变功率 确定型算法 相对型算法
【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
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 背景和意义10-11
• 1.2 研究内容和难点11-13
• 1.3 本文的贡献13-14
• 1.4 本人所做的研究工作14
• 1.5 论文的组织14-16
• 第二章 面向移动终端的室内无线定位技术研究16-26
• 2.1 传统的面向移动终端的室内定位技术16-21
• 2.2 基于指纹定位技术研究21-23
• 2.2.1 指纹定位技术原理21-22
• 2.2.2 确定性指纹定位技术22-23
• 2.2.3 概率性指纹定位算法23
• 2.3 基于传统蓝牙的室内定位技术23-24
• 2.4 低功耗蓝牙4.024-25
• 2.4.1 蓝牙4.0技术特点24-25
• 2.4.2 蓝牙4.0工作模式25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 基于蓝牙4.0的位置指纹定位场景中关键因素分析26-35
• 3.1 实验平台26-29
• 3.1.1 蓝牙AP26-27
• 3.1.2 终端设备设计27-29
• 3.2 蓝牙4.0 RSSI在室内环境中分布特征29-34
• 3.2.1 接收信号强度与位置关系29-30
• 3.2.2 接收信号强度与传播距离的关系30-31
• 3.2.3 不同时间段对蓝牙信号强度的影响31-32
• 3.2.4 来自不同蓝牙AP的信号强度相关性32-33
• 3.2.5 实验结果分析33-34
• 3.3 本章小结34-35
• 第四章 基于蓝牙4.0位置指纹定位算法研究35-54
• 4.1 蓝牙AP的部署原则35-36
• 4.2 基于可变功率的蓝牙AP特征值的提取36-39
• 4.2.1 蓝牙AP特征值组成36
• 4.2.2 蓝牙AP特征值提取方法36-39
• 4.3 确定型指纹数据库构建及定位算法39-45
• 4.3.1 基于K-MEANS的聚类分析40-42
• 4.3.2 基于加权改进的KNN定位算法42-44
• 4.3.3 定位性能评估44-45
• 4.4 相对型指纹数据库构建及定位算法45-49
• 4.4.1 基于相对指纹的蓝牙AP特征值提取方法46-47
• 4.4.2 相对位置指纹数据库的构建47-48
• 4.4.3 指纹定位算法48-49
• 4.5 基于蓝牙4.0自学习的RSSI时间迁移性解决方案49-51
• 4.6 基于WIFI和蓝牙融合定位方法设计方案51-53
• 4.7 本章小结53-54
• 第五章 基于蓝牙4.0的位置指纹定位算法性能验证54-60
• 5.1 基于蓝牙可变功率的多维指纹定位技术性能验证54-55
• 5.1.1 测试步骤54-55
• 5.1.2 测试结果55
• 5.2 定位算法对异构终端设备的适用性验证55-57
• 5.2.1 测试步骤56
• 5.2.2 测试结果56-57
• 5.3 基于蓝牙4.0自学习的RSSI时间迁移性解决方案性能验证57-60
• 5.3.1 测试步骤57-58
• 5.3.2 测试结果58-60
• 第六章 结束语60-62
• 6.1 论文工作总结60
• 6.2 问题和展望60-62
• 参考文献62-65
• 致谢65-66
• 攻读学位期间发表的学术论文目录66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 罗可,蔡碧野,吴一帆,谢中科,张丽;数据挖掘中聚类的研究[J];计算机工程与应用;2003年20期

  本文关键词：面向移动终端的指纹定位技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：378459