基于Wi-Fi指纹的室内定位方法研究及系统实现

发布时间：2017-07-19 16:16

  本文关键词：基于Wi-Fi指纹的室内定位方法研究及系统实现

  更多相关文章： 室内定位 Wi-Fi指纹 惯性导航 指纹库维护 定位算法 众包 Android平台

【摘要】：随着无线网络技术的发展,人们对基于无线的定位服务需求越来越大。传统的定位方式中GPS应用广泛,能够对室外场景下的定位提供解决方案,但GPS在建筑物遮蔽严重的场景下无法完成定位,所以室内定位问题在近年来成为一个越来越热门的研究方向。在此背景下,基于Wi-Fi指纹的室内定位技术由于Wi-Fi基础设施和Wi-Fi设备的普及,成为最有潜力的室内定位解决方案之一。本文提出一种Wi-Fi指纹定位和惯性导航结合的室内定位方案,该方案以被动和主动两种方法实现指纹库的维护更新,采用Wi-Fi指纹定位结果和惯性导航结果融合的定位算法,基于该方案在Android手机终端开发了室内定位导航系统。本文提出的被动维护指纹库方案中,主要使用了航迹推算方法,该方法通过步态检测技术,判定用户的运动状态是否为静止,若为静止则系统自动上传Wi-Fi指纹;在主动维护指纹库方案中,系统允许用户对定位结果进行评价和修正,使得用户在享受定位结果的同时参与到指纹库的维护更新中,系统特别针对用户的错误修正提出了基于聚类的错误检测方法,能有效避免指纹库被错误指纹污染。针对航迹推算法的累积误差问题,系统通过跟踪用户的运动轨迹,实时检测用户离开房间的行为,并以房间门口坐标为新的起点,采用Wi-Fi指纹定位结果和惯性导航结果融合的定位算法得到最终定位结果。本文在真实室内环境下对系统性能进行了一系列测试。首先,我们通过实验找到了当前场景下DBSCAN聚类算法的最优参数,能权衡定位的检测概率和虚警概率,从而控制虚警概率低于15%的情况下,检测概率可以达到80%。其次,考虑到设备本身的差异性导致的同一地点不同设备接收到的Wi-Fi信号强度不同,本文采用了取信号强度差值的方法来消除误差。第三,通过引入步态检测方法,在统计用户所走步数时,计步的准确度在95%以上。在运动情况下,指纹定位加入惯性导航并结合轨迹更正后得到的定位轨迹相比单纯使用指纹定位算法的轨迹更接近真实行人轨迹。以上实验验证了基于Wi-Fi指纹定位和惯性导航的定位系统的可行性和系统定位性能的优越性。
【关键词】：室内定位 Wi-Fi指纹 惯性导航 指纹库维护 定位算法 众包 Android平台
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-16
• 1.2.1 室内定位方法研究现状11-12
• 1.2.2 单纯基于Wi-Fi的定位方法研究现状12-15
• 1.2.3 结合Wi-Fi定位的混合定位方法研究现状15-16
• 1.3 本文研究内容和组织结构16-18
• 第2章 指纹库建立和维护方法18-30
• 2.1 指纹库建立方法19-20
• 2.2 指纹库维护方法——被动更新20-25
• 2.2.1 连续积分方法21-22
• 2.2.2 航迹推算方法22-23
• 2.2.3 被动更新指纹库方法设计23-25
• 2.3 指纹库维护方法——主动更新25-28
• 2.4 对于两种指纹库维护方法的讨论28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 定位算法30-34
• 3.1 纯Wi-Fi定位算法30-31
• 3.2 惯性导航定位算法31-32
• 3.3 混合定位算法32-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第4章 室内定位系统设计与实现34-41
• 4.1 系统总体架构34-35
• 4.2 终端开发环境35-36
• 4.2.1 开发环境35-36
• 4.2.2 运行环境36
• 4.3 核心功能模块实现36-40
• 4.3.1 Wi-Fi收集模块36-37
• 4.3.2 步态检测模块37-39
• 4.3.3 定位模块39-40
• 4.4 本章小结40-41
• 第五章 系统测试及性能分析41-52
• 5.1 测试环境41
• 5.2 聚类参数选取41-42
• 5.3 设备差异的影响42-44
• 5.4 性能评估44-51
• 5.4.1 计步算法效果测试44-46
• 5.4.2 航迹推算与轨迹校正效果测试46-49
• 5.4.3 更新指纹库效果测试49-50
• 5.4.4 与无条件更新指纹库的方法比较50-51
• 5.5 本章小结51-52
• 第六章 结论与展望52-53
• 6.1 结论52
• 6.2 展望52-53
• 参考文献53-56
• 致谢56-57
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果57

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本文编号：563732