融合WLAN和Bluetooth的室内位置指纹定位技术研究

发布时间：2017-03-20 04:00

  本文关键词：融合WLAN和Bluetooth的室内位置指纹定位技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着WLAN网络和无线传感器网络覆盖率的不断提升,以及人们对于位置服务的要求越来越高,基于各类无线网络的室内定位系统逐渐成为研究热点,在紧急救助、物流存储、信息推送等领域显示出巨大的应用潜力。而在复杂多变的室内信道环境下,单一的无线网络定位技术往往难于保证定位信号的有效覆盖和高精度定位性能,因此本文研究了以WLAN位置指纹定位技术为核心,融合Bluetooth网络的室内定位技术与方法,主要研究工作包括以下三个方面。首先,在WLAN位置指纹定位技术的离线阶段,针对建立位置指纹数据库工作量庞大的问题,提出了一种融合信号衰减因素的普通克里金空间插值建库算法,来提高建库效率。该算法利用球状模型拟合出空间变异函数,采用普通克里金插值法对其它位置的信号强度进行估值并生成相应的位置指纹库数据,构建高精度、大容量的位置指纹数据库,有效减小位置指纹参数采集的工作量。仿真结果表明,该算法在保证定位精度的前提下,降低了40%左右的工作量。其次,为了提高WLAN位置指纹定位技术在线阶段的匹配定位精度,提出了一种数据划分KNN_filter匹配定位算法。将改进的K均值数据划分、有效AP选取与KNN匹配相结合,完成精确定位估计。仿真结果表明,算法提高定位精度的同时,减少数据冗余,降低了匹配复杂度。最后,为了进一步提高系统定位精度,充分利用网络资源,提出了一种基于WLAN位置指纹和Bluetooth自适应APIT的融合定位算法,实现室内异构系统融合定位。算法采用改进型APIT自适应定位算法对待测点位置进行预估计,并与WLAN位置指纹定位算法位置估计进行加权平均,最终确定待测点的优化位置估计。仿真结果表明,融合网络环境下,基于融合网络定位算法的定位效果优于基于单一网络定位效果,提高了定位精度。
【关键词】：WLAN Bluetooth 室内定位 克里金空间插值算法 K均值 APIT自适应算法 融合定位算法
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-12
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 课题国内外发展现状10-11
• 1.3 论文主要工作和章节安排11-12
• 2 室内定位技术12-21
• 2.1 典型室内定位技术及算法12-16
• 2.1.1 定位技术12-13
• 2.1.2 定位算法13-16
• 2.2 基于WLAN位置指纹定位算法16-19
• 2.2.1 位置指纹定位算法原理16-17
• 2.2.2 位置指纹定位算法实施过程17-19
• 2.3 基于Bluetooth的APIT定位算法19-20
• 2.3.1 算法原理19
• 2.3.2 三角形内外点判别方法19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 3 基于WLAN位置指纹建库算法21-31
• 3.1 基于位置指纹的数据库传统建立算法21-22
• 3.2 基于克里金插值的位置指纹数据库建库算法22-26
• 3.2.1 空间插值原理22-23
• 3.2.2 基于普通克里金空间插值的具体算法23-26
• 3.3 仿真实验与分析26-30
• 3.3.1 实验环境26
• 3.3.2 定位空间区域内RSSI估值结果分析26-28
• 3.3.3 定位精度验证28-30
• 3.4 本章小结30-31
• 4 位置指纹在线定位匹配算法31-42
• 4.1 定位匹配算法概述31-34
• 4.1.1 定位匹配算法原理31
• 4.1.2 定位匹配算法分类31-34
• 4.2 改进型数据划分KNN_ filter匹配定位算法34-38
• 4.2.1 改进型数据划分34-36
• 4.2.2 基于KNN_ filter有效AP选择36-37
• 4.2.3 加权KNN算法匹配定位37-38
• 4.3 仿真实验与分析38-41
• 4.4 本章小结41-42
• 5 融合WLAN和Bluetooth的室内定位42-53
• 5.1 融合网络论述42
• 5.2 基于位置指纹和自适应APIT的融合定位算法42-49
• 5.2.1 改进型APIT自适应Bluetooth定位算法43-48
• 5.2.2 加权融合定位算法48-49
• 5.3 仿真实验与分析49-52
• 5.4 本章小结52-53
• 6 总结和展望53-54
• 参考文献54-56
• 攻读硕士期间发表学术论文情况56-57
• 致谢57

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本文编号：257077