基于语音识别的室内定位导航方法研究

发布时间：2017-10-13 09:23

  本文关键词：基于语音识别的室内定位导航方法研究

  更多相关文章： 语音识别 惯导传感器 接收信号强度 室内定位 室内导航

【摘要】：移动设备爆炸式的增长,加速了人们对基于位置服务的需求。定位技术是基于位置服务的关键,在许多室内外环境中,如果能获取用户精确的位置信息,就可以为用户提供感兴趣的应用和服务。室外环境下,GPS能够提供精确的定位服务,但在室内环境中,由于其内部构造的复杂性,室内定位和导航大多依赖于室内平面图的约束,而其构造往往需要大量的人工勘测,大大降低室内定位导航系统的可扩展性。针对这一问题,论文充分挖掘室内人群交流内容与时空相关性,提出一种基于语音识别并结合RSS指纹的排序进行定位导航的方法。论文主要研究内容如下:首先,归纳并分析利用智能手机进行室内定位导航的基本原理和方法,提出制约现有方法广泛应用的主要因素。其次,分析基于位置语义与移动个体时空关联关系,提出基于语音识别挖掘位置语义的粗粒度定位方法,进一步引入条件随机场推理用户当前位置的语义信息。再次,提出一种基于RSS指纹序列关系匹配的定位方法。通过对采样点多个AP的RSS值排序组成指纹序列,进而利用多对RSS指纹之间的动态匹配实现细粒度定位,并结合航位推算和粒子滤波算法提供导航服务。最后,通过多种型号的移动设备采集指纹数据,设计完整的仿真实验对论文方法的有效性和可用性进行评价。
【关键词】：语音识别 惯导传感器 接收信号强度 室内定位 室内导航
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.34
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文主要内容13
• 1.4 本文组织结构13-14
• 第2章 室内定位导航技术相关研究与分析14-24
• 2.1 室内行人状态检测14-17
• 2.1.1 统计学方法14
• 2.1.2 条件随机场14-16
• 2.1.3 极大似然估计法16-17
• 2.2 室内定位方法17-21
• 2.2.1 三边定位法17-18
• 2.2.2 近邻匹配算法18-19
• 2.2.3 基于RSS测距模型19
• 2.2.4 航位推算算法19-20
• 2.2.5 方向梯度直方图20
• 2.2.6 室内定位主要影响因素20-21
• 2.3 室内轨迹跟踪方法概述21-22
• 2.3.1 粒子滤波算法21-22
• 2.3.2 构建Floorplan22
• 2.3.3 构建Radiomap22
• 2.3.4 室内导航主要影响因素22
• 2.4 本章小结22-24
• 第3章 基于语音识别和CRF的位置语义获取24-32
• 3.1 引言24
• 3.2 问题描述与可行性分析24-25
• 3.3 iFLY的调整及嵌入25-27
• 3.4 位置语义获取27-30
• 3.4.1 CRF27
• 3.4.2 特征函数集27-29
• 3.4.3 特征模版29-30
• 3.5 位置语义推断30
• 3.6 错误语义处理30
• 3.7 本章小结30-32
• 第4章 基于RSS关系的室内定位导航方法32-46
• 4.1 引言32
• 4.2 系统设计32-33
• 4.3 Wi-Fi RSS关系序列33-35
• 4.4 范围估计35-37
• 4.5 精确定位37-40
• 4.5.1 较强RSS的相干性37-38
• 4.5.2 精确定位算法38-40
• 4.5.3 复杂度分析40
• 4.6 导航40-45
• 4.6.1 航位推算40-42
• 4.6.2 方向估计42-44
• 4.6.3 导航44-45
• 4.6.4 位置校正45
• 4.7 本章小结45-46
• 第5章 实验结果及分析46-56
• 5.1 实验与仿真环境46-47
• 5.2 数据采集47
• 5.3 实验分析47-49
• 5.3.1 CRF训练精度分析47-48
• 5.3.2 iFLY获取语义精度分析48-49
• 5.4 定位精度分析49-52
• 5.4.1 设备多样性和采样延迟分析49-50
• 5.4.2 与已有方法的定位误差对比50-52
• 5.5 导航精度分析52-53
• 5.5.1 路径选择延迟分析52
• 5.5.2 导航偏移分析52-53
• 5.6 能耗分析53-54
• 5.7 讨论54-55
• 5.7.1 应用场景讨论54-55
• 5.7.2 用户讨论55
• 5.8 本章小结55-56
• 结论56-58
• 参考文献58-62
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果62-63
• 致谢63

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 郭远琼;提高语音识别率点滴[J];电脑技术;2000年03期

2 邢文;语音识别[J];个人电脑;2000年02期

3 ;语音识别的真相[J];个人电脑;2001年12期

4 ;语音识别渐入佳境[J];个人电脑;2002年03期

5 ;微软语音识别软件可与人直接对话[J];自动化博览;2003年04期

6 ;语音识别[J];印刷世界;2004年01期

7 杰里米·瓦格斯塔夫;让语音识别软件 解放你的双手[J];农业图书情报学刊;2004年03期

8 韩纪庆,王欢良,李海峰,郑铁然;基于语音识别的发音学习技术[J];电声技术;2004年09期

9 陈孝强;语音识别拟起新潮[J];微电脑世界;2005年07期

10 韩纪庆;张磊;郑铁然;;网络环境下的语音识别方法[J];计算机科学;2005年01期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 张歆奕;吴今培;张其善;;语音的共性特征及其在语音识别中的应用[A];第十届全国信号处理学术年会（CCSP-2001）论文集[C];2001年

2 杜树木;何良华;;一种新的基于段长分布的语音识别模型[A];2009年通信理论与信号处理学术年会论文集[C];2009年

3 李桢;高万林;欧文浩;徐山川;;基于关键词语音识别的农业信息语音服务系统的研究与实现[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年

4 张冰;龙长才;罗海风;;熟悉掩蔽音背景下的目标语音识别[A];泛在信息社会中的声学——中国声学学会2010年全国会员代表大会暨学术会议论文集[C];2010年

5 王承发;赵德彬;金山;苗百利;朱志莹;;语音识别应用中抗噪声干扰方法的初步探讨[A];第二届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1992年

6 杜笑平;杨启纲;杨家沅;;过零周期转移概率矩阵语音识别部件的研制[A];第二届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1992年

7 季宏;刘志文;杜燕玲;黄曾阳;;语音识别中的音字转换[A];第三届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1994年

8 葛余博;杨大利;曾德超;;噪声环境下语音识别的几个问题(一)[A];第三届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1994年

9 朱奇峰;俞铁城;;听觉中的协同现象和其对语音识别影响的探讨[A];第四届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1996年

10 姚磊;黄泰翼;陈景东;;一种高鲁棒性语音识别的通用自适应方法研究[A];第四届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1996年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 黄梦;方案商积极切入语音识别市场[N];电脑商报;2006年

2 闫婷;语音识别 理想与现实的距离[N];计算机世界;2007年

3 刘喜喜;语音识别将把鼠标键盘打入冷宫？[N];中国计算机报;2008年

4 乐天;语音识别：让你的手机更聪明[N];计算机世界;2011年

5 特约作者 王佳彬;语音识别渐入佳境[N];电脑报;2002年

6 雨夏;语音识别重在应用[N];计算机世界;2001年

7 ;语音识别企业应用前景光明[N];计算机世界;2003年

8 王向东 栾焕博 林守勋 钱跃良;语音识别:抗噪音能力有待加强[N];计算机世界;2006年

9 上海 高博;让电脑“听懂”人话[N];电脑报;2008年

10 张彤;语音识别融入统一通信[N];网络世界;2008年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 许金普;农产品市场信息采集的语音识别鲁棒性方法研究[D];中国农业科学院;2015年

2 包希日莫;面向蒙古语的语音识别声学建模研究[D];内蒙古大学;2016年

3 吴斌;语音识别中的后处理技术研究[D];北京邮电大学;2008年

4 奉小慧;音频噪声环境下唇动信息在语音识别中的应用技术研究[D];华南理工大学;2010年

5 孙f，

本文编号：1024071