WLAN室内定位中位置指纹技术优化

发布时间：2017-10-15 05:07

  本文关键词：WLAN室内定位中位置指纹技术优化

  更多相关文章： WLAN 室内定位 位置指纹 终端差异 RSSI

【摘要】：随着移动智能终端在生活中的大量普及,基于终端的应用也日趋多元化。得益于智能终端,室内定位系统摆脱了需要额外硬件设备的枷锁。但也出现了新的问题,在无线局域网(Wireless Local Area Networks,WLAN)位置指纹定位系统中,由于开发人员与用户所持终端不同,接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)测量结果存在差异。另外,在定位过程中,因为人为或者自然原因,参考接入点(Access Point,AP)不可达或位置变更,导致定位结果不准确。现有减少终端差异的线性或非线性校准方法,需要在离线阶段预先针对应用环境进行数据训练。为了减少终端差异带来的影响,有效处理参考AP异常现象,文章基于指纹定位技术,对以上问题进行分析研究。相应的,本文具体研究内容分为以下几个部分:首先,针对终端差异带来的信号强度值测量差异问题,文章通过分析指纹数据与用户数据之间的曲线相似度,提出了基于pearson相关系数的室内定位算法。与线性、非线性校准方法相比,pearson相关系数法不需要离线阶段模型训练,环境改变时也无需重新建立模型。在相同环境下,文章对相关系数法和传统欧氏距离定位算法进行了比较。实验结果表明,在存在终端差异情况下,基于pearson相关系数的定位算法在2m内误差减少了8%。其次,文章分析了在定位过程中参考AP不可达和位置移动现象,并提出了相应的算法与解决方案。主要包括两个方面:第一,针对定位过程中参考AP不可达现象,提出基于权重因子的定位算法。通过求取指纹数据与用户数据交集中AP数目,定义权重因子,来修正定位结果。实验表明,当存在AP不可达情况时,与非基于权重法相比,此算法在3米内的定位精度提高了9%;第二,针对参考AP位置变更问题,文章通过pearson相关系数和群智感知相结合,来感知AP位置变化。当参考AP发生位置变更时,测得的AP信号强度与指纹库中差异较大,基于此特征,文章定义与AP位置相关的pearson系数,根据此系数来判断AP位置是否发生变化。最后,利用移动智能终端,在多终端所建立的指纹库定位系统中,比较了pearson相关系数法和欧氏距离算法的定位精度。模拟群智感知系统中的指纹库建立过程,文章在同一环境、不同位置处,利用多种移动智能终端进行RSSI数据采集,建立指纹库。验证结果表明,pearson相关系数法比传统欧氏距离算法在2m内的定位精度提高了30%。
【关键词】：WLAN 室内定位 位置指纹 终端差异 RSSI
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925.93
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 专用术语注释表9-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意义11
• 1.3 定位技术研究现状11-13
• 1.4 论文内容及结构13-16
• 1.4.1 主要贡献13-14
• 1.4.2 文章主要内容14-16
• 第二章 室内定位技术综述16-24
• 2.1 常用测距方法16-19
• 2.1.1 超声波测距16-17
• 2.1.2 红外测距17
• 2.1.3 到达时间差法测距17-18
• 2.1.4 RSSI信号强度测距法18-19
• 2.2 距离无关的定位算法19-23
• 2.2.1 基于指纹库的最短欧式距离法20-21
• 2.2.2 基于指纹库的朴素贝叶斯定位算法21-22
• 2.2.3 质心与KNN算法22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 指纹算法中移动终端差异性研究24-38
• 3.1 不同终端接收AP信号强度的差异问题24-26
• 3.2 常用不同终端校准算法26-30
• 3.2.1 RSSI信号值差值法26-27
• 3.2.2 线性映射校准方法27-28
• 3.2.3 BP神经网络校准28-29
• 3.2.4 余弦相似度29-30
• 3.3 Pearson相关系数30-32
• 3.4 基于Pearson相关系数定位系统32-35
• 3.4.1 实验场景32-33
• 3.4.2 pearson相关系数定位系统33-35
• 3.5 欧氏距离，perason系数法比较35-37
• 3.5.1 Pearson系数与欧氏距离之间的对应关系35-36
• 3.5.2 定位精度比较36-37
• 3.6 本章小结37-38
• 第四章 基于群智感知的AP异常感知38-51
• 4.1 群智感知与室内定位38-41
• 4.1.1 群智感知的应用场景及挑战38-39
• 4.1.2 群智感知在定位中的应用39-40
• 4.1.3 基于群智感知的用户数据的采集40-41
• 4.2 自适应感知AP异常41-48
• 4.2.1 AP断电感知42-44
• 4.2.2 AP位置变化感知44-48
• 4.3 混合终端指纹库定位系统48-50
• 4.3.1 混合终端建立指纹库48-49
• 4.3.2 混合终端指纹库定位结果49-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 基于WIFI室内定位的设计与验证51-60
• 5.1 定位客户端与实验场景51-52
• 5.2 系统的设计与实现52-57
• 5.2.1 数据库的定义及建立53-54
• 5.2.2 定位系统主要模块54-56
• 5.2.3 实际定位环境与终端设备56-57
• 5.3 系统性能评估57-58
• 5.3.1 与欧氏距离算法的比较57-58
• 5.3.2 与差值法的比较58
• 5.4 本章小结58-60
• 第六章 总结与展望60-62
• 6.1 工作总结60-61
• 6.2 工作展望61-62
• 参考文献62-65
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文65-66
• 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利66-67
• 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目67-68
• 致谢68

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