基于角度射线投影的室内WLAN众包协作定位算法

发布时间：2017-03-19 11:06

  本文关键词：基于角度射线投影的室内WLAN众包协作定位算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)技术自诞生以来,在无线通信领域一直处于快速发展状态。智能终端和移动互联网的迅速普及以及室内WLAN接入点(Access Point,AP)的广泛布置为室内WLAN定位技术的研究带来了巨大便利。用户在不需要增加额外设备的情况下,即可以较低成本方式满足定位导航需求。目前室内WLAN定位算法中普遍使用的是指纹定位法,但指纹定位法的主要问题有两个:一是离线阶段指纹数据库的建立费时费力;二是在线阶段室内信号传播的复杂性导致定位匹配准确度不高。本文正是针对这两个问题展开研究,在指纹定位算法的基础上,提出一种基于角度射线投影的室内WLAN众包协作定位算法,在稀疏参考点条件下达到高精度定位的目的。本文算法分为离线阶段与和在线阶段两个部分。离线阶段包含两个步骤:指纹数据库的构建与预处理。在指纹数据库构建阶段,本文提出一种基于虚拟AP的室内WLAN指纹数据库构建。通过对离线阶段的稀疏指纹数据库进行线性回归分析得到总均方误差最小的最佳虚拟AP位置,进而利用多方向信号传播模型对每个虚拟AP进行多方向指纹数据库的构建,从而将稀疏的指纹数据库扩建成多方向混合指纹数据库,在保证定位精度的前提下,减小了离线阶段的建库开销。在指纹数据库预处理阶段,本文利用基于Tanimoto相似度的仿射传播聚类对多方向混合指纹库进行预处理,形成聚类中心,减小在线阶段定位匹配时间,提高算法的实时性。在线阶段包括三个步骤:首先,众包协作点利用离线阶段形成的聚类中心进行粗定位和K近邻定位算法进行精定位得到自身的估计位置;其次,通过移动终端微机电系统的磁力计计算得到众包协作点相对于待定位点的角度信息;最后,构建基于角度射线投影的室内WLAN众包协作定位模型得到待定位点最终估计位置。本文通过将众包协作点相对待定位点的角度信息和待定位点的接收信号强度信息结合起来,从而达到高精度定位的目的。并且在重庆邮电大学逸夫楼5楼实验环境中进行验证,本文算法在3米内累积误差概率达到89.54%,平均定位误差达到1.69米,从而验证了算法的有效性。
【关键词】：室内WLAN 虚拟AP 仿射传播聚类 众包 协作定位
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925.93
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-12
• 注释表12-13
• 第1章 引言13-21
• 1.1 研究背景及意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-18
• 1.2.1 室内WLAN定位研究现状14-15
• 1.2.2 众包研究现状15-17
• 1.2.3 协作定位研究现状17-18
• 1.3 论文主要内容18-19
• 1.4 论文结构安排19-21
• 第2章 室内WLAN定位系统基本原理21-34
• 2.1 引言21
• 2.2 室内WLAN定位方法21-26
• 2.2.1 到达时间定位法21-22
• 2.2.2 到达时间差定位法22-23
• 2.2.3 到达角度定位法23-24
• 2.2.4 传播模型定位法24-25
• 2.2.5 位置指纹定位法25-26
• 2.3 Radio Map建立方法26-27
• 2.4 Radio Map预处理方法27-30
• 2.4.1 Radio Map生成27
• 2.4.2 Radio Map预处理27-30
• 2.5 搜索匹配定位算法30-33
• 2.5.1 确定性定位算法30-32
• 2.5.2 概率性定位算法32-33
• 2.6 本章小结33-34
• 第3章 基于虚拟AP的室内WLAN指纹数据库构建34-43
• 3.1 引言34
• 3.2 基于线性回归的虚拟AP定位34-39
• 3.2.1 WLAN信道衰落统计特性34-35
• 3.2.2 对数距离衰减模型35-36
• 3.2.3 线性回归模型36-37
• 3.2.4 虚拟AP定位37-39
• 3.3 多方向信号传播模型的混合Radio Map构建39-42
• 3.3.1 多方向信号传播模型构建39-40
• 3.3.2 基于虚拟AP的多方向Radio Map构建40
• 3.3.3 多方向混合Radio Map构建40-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第4章 室内WLAN众包协作定位算法43-57
• 4.1 引言43
• 4.2 工作原理43-44
• 4.3 离线阶段44-47
• 4.3.1 RSS编码45-46
• 4.3.2 基于Tanimoto相似度的仿射传播聚类46-47
• 4.4 在线阶段47-56
• 4.4.1 众包定位47-48
• 4.4.2 航向角解算48-51
• 4.4.3 众包协作模型构建51-53
• 4.4.4 基于角度射线投影的众包协作定位53-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第5章 实验结果与算法性能57-75
• 5.1 引言57
• 5.2 实验环境57-60
• 5.2.1 测试环境57-58
• 5.2.2 实验数据58-59
• 5.2.3 性能衡量59-60
• 5.3 多方向混合Radio Map性能分析60-64
• 5.3.1 虚拟AP定位性能分析60-61
• 5.3.2 多方向混合Radio Map性能分析61-64
• 5.4 基于Tanimoto相似度的仿射传播聚类性能分析64-68
• 5.4.1 聚类参数讨论64-65
• 5.4.2 环境参数讨论65-68
• 5.5 基于角度射线投影的众包协作定位性能分析68-74
• 5.5.1 模型参数讨论68-71
• 5.5.2 定位性能分析71-74
• 5.6 本章小结74-75
• 第6章 总结与展望75-77
• 6.1 工作总结75-76
• 6.2 工作展望76-77
• 参考文献77-82
• 致谢82-83
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果83-84

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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  本文关键词：基于角度射线投影的室内WLAN众包协作定位算法，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：255963