稳健的低秩矩阵恢复室内定位方法研究

发布时间：2017-09-29 06:04

  本文关键词：稳健的低秩矩阵恢复室内定位方法研究

  更多相关文章： 室内定位 RSS 低秩矩阵恢复 指纹库 EDM

【摘要】：现代通信技术的高速发展给室内定位带来了前所未有的发展机遇。在受到非视距传播、多径传播效应和大量人员走动等因素导致的不断发生变化的复杂室内环境中实现稳健、高效和高精度的定位具有重要的实用价值但又充满着挑战性。在这样的背景下,本文对稳健的低秩矩阵恢复室内定位方法进行了深入的分析和研究。主要内容包括:首先,详细地研究了基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的室内定位方法。结合室内定位技术的性能评价标准,以仿真实验为基础指出了传统的基于RSS的室内定位方法存在的问题以及这些问题与定位性能之间关系,这为后文算法的设计提供了理论基础和指明了方向。其次,介绍了低秩矩阵恢复理论,简要地作了将低秩矩阵恢复理论应用到室内定位的可行性分析。然后,针对传统的基于RSS指纹库匹配定位方法存在的建库效率低下、指纹库稳健度不强和定位误差大等缺点。在分析了格点多信道RSS指纹库的结构特征之后,结合低秩矩阵恢复理论(Low Rank Matrix Completion,LRMC)提出了相应改进方法。它们包括:基于低秩矩阵恢复的指纹库噪声滤波方法和建库方法分别可有效地剔除指纹库中的野值和提高建库效率;建立多信道信号强度差指纹(Signal Strength Difference,SSD)可以有效地避免信号接收设备差异对格点指纹的影响。建立好稳健的格点多信道SSD指纹后,提出了多信道矢量匹配定位方法,该方法可以提升指纹匹配效率和降低噪声的影响。MATLAB仿真验证结果和利用ZigBee网络获得的实测数据验证结果均说明了本文中提出的算法的可行性和正确性。最后,提出了基于低秩欧氏距离矩阵恢复的室内定位方法。欧氏距离矩阵(Euclidean Distance Matrix,EDM)存在的数据不完整、不准确和环境适应性差等问题,本文分析了EDM的结构特征,结合EDM的低秩特性,提出了基于低秩矩阵恢复的获取完整EDM的方法。基于完整的EDM信息,提出了基于半正定规划松弛的多目标定位方法,相对于传统的利用EDM的定位方法,提出的方法具有更高的定位精度。仿真结果和实测数据验证结果均表明本文提出的方法可以有效地改善传统的基于EDM定位方法中存在的问题。
【关键词】：室内定位 RSS 低秩矩阵恢复 指纹库 EDM
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 本文研究的背景和意义10-11
• 1.2 室内定位技术发展介绍11-13
• 1.2.1 室内定位技术分类11-12
• 1.2.2 室内定位技术的发展趋势12-13
• 1.3 本文的研究内容和结构安排13-15
• 第二章 基于RSS的室内定位方法15-22
• 2.1 RSS信号模型15
• 2.2 RSS室内定位方法15-17
• 2.2.1 基于RSS的参数室内定位方法15-17
• 2.2.2 基于RSS的非参数室内定位方法17
• 2.3 RSS定位算法性能分析17-21
• 2.3.1 仿真比较17-20
• 2.3.2 存在的问题和挑战20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 低秩矩阵恢复22-31
• 3.1 低秩矩阵恢复问题描述22-24
• 3.2 低秩矩阵恢复方法分析24-29
• 3.2.1 低秩矩阵恢复问题的解决方法24-27
• 3.2.2 低秩矩阵恢复问题解决方法比较27-29
• 3.3 低秩矩阵恢复理论在室内定位中的应用29-30
• 3.4 本章小结30-31
• 第四章 基于LRMC的SSD指纹匹配室内定位方法31-48
• 4.1 多信道RSS指纹库建立方法31-33
• 4.2 基于LRMC的高效建库方法33-36
• 4.2.1 RSS指纹结构分析33-34
• 4.2.2 基于LRMC的高效建库方法34-36
• 4.3 基于LRMC的指纹库滤波方法36-39
• 4.4 基于多信道SSD指纹库匹配的室内定位方法39-43
• 4.4.1 建立多信道SSD指纹39-40
• 4.4.2 定位算法40-43
• 4.5 算法效果验证43-47
• 4.6 本章小结47-48
• 第五章 基于低秩欧氏距离恢复的室内定位方法48-68
• 5.1 EDM分析48-56
• 5.1.1 EDM构成及其性质分析48-50
• 5.1.2 室内定位中EDM获取方法50-56
• 5.2 定位方法56-60
• 5.2.1 单目标定位方法56-58
• 5.2.2 传统多目标定位方法58-59
• 5.2.3 基于半正定规划松弛的多目标定位方法59-60
• 5.3 算法性能分析和实测数据验证60-67
• 5.3.1 仿真分析60-64
• 5.3.2 复杂度分析64-66
• 5.3.3 实测数据验证66-67
• 5.4 本章小结67-68
• 第六章 全文总结与展望68-70
• 6.1 全文总结68
• 6.2 工作展望68-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-75
• 攻读硕士学位期间取得的成果75-76

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