基于WiFi的室内定位技术研究

发布时间：2017-10-24 13:27

  本文关键词：基于WiFi的室内定位技术研究

  更多相关文章： WiFi室内定位 室内地图 加权K近邻算法 自适应匹配预处理 余弦相似度 RSS差异补偿 比值校正

【摘要】：无线网络的发展和普适计算技术的广泛应用使基于位置的服务(Location Based Service,LBS)对移动用户的位置信息需求逐步增多。目前,基于卫星信号的室外定位系统已非常成熟,但无法应用在结构复杂的室内环境,因而室内定位技术迅速成为人们的研究热点。同时,高速发展的无线网络技术因其通信速度快、部署方便等特点使基于WiFi的室内定位技术得到广泛关注和研究。因此,本文以基于WiFi的室内定位方法中应用最广泛的位置指纹定位技术作为研究基础,针对其中存在的问题研究了相应的改进算法和策略,并基于该算法和策略在Android平台上实现了一套定位和地图相结合的室内定位系统。具体研究内容如下:第一,针对基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的WiFi室内定位技术中传统加权K近邻(Weighted K-nearest Neighbor,WKNN)算法不能自适应获取WLAN中有效接入点且参考点匹配准确度不高的问题,本文研究了自适应匹配预处理WKNN算法。该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对无线接入点(Access Point,AP)的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法。实验结果表明,该算法可获得30%以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性。第二,针对不同设备间RSS检测能力差异导致指纹数据库不能直接匹配不同品牌和型号的移动设备,从而使定位精度和稳定性降低的问题,研究了一种基于余弦相似度(Cosine Similarity,CS)的RSS检测差异补偿策略,该策略引入余弦相似度作为不同设备之间能否进行RSS差异补偿的度量标准,对满足度量标准的设备组通过比值校正的方法补偿RSS检测差异,有效解决了由于不同设备RSS检测能力差异带来的定位精度和稳定性下降问题。第三,基于Android平台实现了一套基于室内地图的WiFi室内定位系统,该系统将室内定位技术和室内地图技术有机结合,在离线训练阶段只需轻轻点击地图即可从地图数据库中获得该参考点的坐标及楼层信息并保存至指纹数据库,极大地简化了离线训练过程,同时可将每一个参考点都直观地显示在地图上,使参考点训练更加简洁、直观、合理。在线定位阶段也可利用地图数据使定位更加准确、直观、高效。在此基础之上,该系统实现了单点定位、移动定位和历史轨迹查询等功能,并且为未来系统功能的扩展提供了接口。最后,在该系统中对上述两点算法进行了实际的测量和验证,效果显著。
【关键词】：WiFi室内定位 室内地图 加权K近邻算法 自适应匹配预处理 余弦相似度 RSS差异补偿 比值校正
【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】：TN92
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 专用术语注释表9-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 智能终端平台发展现状11
• 1.2.2 室内定位技术研究现状11-13
• 1.2.3 室内定位系统发展现状13-14
• 1.3 本文主要研究内容14-15
• 1.4 本文组织结构安排15-17
• 第二章 基于WiFi的室内位置指纹定位技术17-32
• 2.1 WiFi室内定位技术17-25
• 2.1.1 WiFi无线通信技术17-19
• 2.1.2 WiFi室内定位基本原理19-20
• 2.1.3 WiFi室内定位基本方法20-24
• 2.1.4 定位性能的评价标准24-25
• 2.2 位置指纹定位技术25-31
• 2.2.1 基本定位原理25-26
• 2.2.2 指纹匹配算法26-30
• 2.2.3 位置指纹定位技术中存在的问题30-31
• 2.3 本章小结31-32
• 第三章 自适应匹配预处理WKNN算法32-39
• 3.1 传统位置指纹算法研究32-34
• 3.1.1 基于近邻选择的传统指纹算法32-33
• 3.1.2 传统WKNN算法的弊端33-34
• 3.2 自适应匹配预处理WKNN算法34-38
• 3.2.1 自适应WKNN算法34-36
• 3.2.2 匹配预处理WKNN算法36-38
• 3.3 本章小结38-39
• 第四章 基于余弦相似度的RSS检测差异补偿策略39-49
• 4.1 设备差异对信号强度的影响39-42
• 4.1.1 移动设备的RSS接收能力差异39-40
• 4.1.2 RSS随时间变化差异40
• 4.1.3 RSS随距离变化差异40-42
• 4.2 基于余弦相似度的RSS检测差异补偿策略42-48
• 4.2.1 余弦相似度42-44
• 4.2.2 不同设备的RSS余弦相似度44-45
• 4.2.3 基于余弦相似度的RSS补偿策略45-48
• 4.3 本章小结48-49
• 第五章 系统实现和算法验证49-64
• 5.1 室内地图49-50
• 5.2 基于Android平台的室内定位系统的设计与实现50-55
• 5.2.1 定位系统的开发环境50
• 5.2.2 客户端模块设计50-53
• 5.2.3 服务器端模块设计53-55
• 5.3 自适应匹配预处理WKNN算法验证55-60
• 5.3.1 实验环境55-56
• 5.3.2 单点定位中算法性能分析56-57
• 5.3.3 移动定位中算法性能分析57-60
• 5.4 基于余弦相似度的RSS检测差异补偿策略性能分析60-63
• 5.4.1 实验环境60
• 5.4.2 基于余弦相似度的补偿校正策略性能分析60-63
• 5.5 本章小结63-64
• 第六章 总结与展望64-67
• 6.1 全文总结64-65
• 6.2 未来展望65-67
• 参考文献67-70
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文70-71
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目71-72
• 致谢72

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