基于WiFi和蓝牙的室内定位技术研究

发布时间：2017-03-20 21:06

  本文关键词：基于WiFi和蓝牙的室内定位技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着人们对基于位置服务的需求与日俱增,定位导航的应用需求已不仅仅满足于室外,室内定位正逐渐成为基于位置服务的研究热点。室内定位技术在紧急救援、仓储物流、人员监控等行业已经广泛应用。作为室内定位的核心技术,WiFi和蓝牙均具有良好的终端支持性,WiFi室内网络已广泛覆盖,蓝牙信标便于部署且成本较低。因此本论文针对基于WiFi和蓝牙的室内定位技术和方法进行了以下三个方面研究:首先,为了减弱伪距测量误差对位置估计结果的影响,提出了消去高次加权最小二乘算法进行定位解算。先对伪距进行最小二乘估计削弱非视距误差和高斯噪声的影响,再利用消去高次法对观测方程线性化,最后通过加权的最小二乘算法估计出终端的位置坐标。仿真实验表明,与传统的三边测量法和泰勒级数法相比,该算法有效提高了室内定位精度和定位效率。其次,为了充分利用WiFi信号和蓝牙信号以提高定位性能,提出了一种基于优化贝叶斯估计的WiFi与蓝牙室内融合定位算法。先通过秩和检验法求出WiFi和蓝牙定位信息源的可信度,再利用优化贝叶斯的后验分布密度函数估计出坐标偏差用以修正融合定位结果。仿真实验表明,该算法相比于单独定位算法,不但定位精度显著提高,而且可显著削弱高斯噪声对定位算法的影响。最后,为了保证异构网络环境下终端在移动过程中的最佳定位性能,提出了一种基于代价函数的稳定周期评估切换判决算法来解决乒乓切换效应。该算法对代价函数进行了改进,并引入了稳定周期评估判决算法。仿真实验表明,该算法实现了WiFi和蓝牙异构网络之间的高效无缝切换,实现了室内定位切换的平滑过渡。
【关键词】：WiFi技术 蓝牙技术 最小二乘估计 贝叶斯估计 异构网络
【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
• Abstract6-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 室内定位背景和意义10-11
• 1.2 室内定位研究现状11-13
• 1.3 论文主要工作及章节安排13-14
• 2 室内定位技术相关理论14-22
• 2.1 室内定位技术14-15
• 2.1.1 基于射频识别技术14
• 2.1.2 基于ZigBee技术14
• 2.1.3 基于WiFi技术14
• 2.1.4 基于蓝牙技术14-15
• 2.2 无线节点间的测距算法15-18
• 2.2.1 基于信号到达时间测距15-16
• 2.2.2 基于信号到达时间差测距16
• 2.2.3 基于信号到达角度测向16-17
• 2.2.4 基于信号强度测距17-18
• 2.3 室内定位主要影响因素18-20
• 2.3.1 非视距传播18-19
• 2.3.2 多径传播19
• 2.3.3 同频干扰19-20
• 2.4 室内定位性能的评价标准20-21
• 2.5 本章小结21-22
• 3 基于RSSI的室内无线信号定位方法22-37
• 3.1 室内蓝牙和WiFi定位原理22-24
• 3.1.1 蓝牙和WiFi信号特点22-23
• 3.1.2 蓝牙和WiFi定位系统23-24
• 3.2 室内信号路径损耗模型24-27
• 3.2.1 自由空间路径损耗模型24-25
• 3.2.2 对数距离路径损耗模型25-26
• 3.2.3 华为室内路径损耗模型26-27
• 3.3 基于路径损耗模型的定位方法27-30
• 3.3.1 三边测量法27-28
• 3.3.2 三角质心法28-29
• 3.3.3 泰勒级数法29-30
• 3.4 基于RSSI的消去高次加权最小二乘定位算法30-33
• 3.4.1 信号参数预处理30-31
• 3.4.2 伪距的优化估计31-32
• 3.4.3 消去高次加权最小二乘定位算法32-33
• 3.5 算法仿真与对比分析33-36
• 3.5.1 仿真环境33-34
• 3.5.2 仿真结果与分析34-36
• 3.6 本章小结36-37
• 4 基于优化贝叶斯的室内WiFi与蓝牙融合定位算法37-50
• 4.1 贝叶斯统计理论37-41
• 4.1.1 贝叶斯统计的基本原理37-38
• 4.1.2 先验分布的确定方法38-39
• 4.1.3 贝叶斯估计方法39-40
• 4.1.4 多源先验信息融合方法40-41
• 4.2 秩和检验41
• 4.2.1 秩和检验方法41
• 4.2.2 秩和检验的方法步骤41
• 4.3 高斯核函数41-43
• 4.3.1 核函数42
• 4.3.2 高斯核函数42
• 4.3.3 加权多宽度高斯核函数42-43
• 4.4 基于优化贝叶斯的室内WiFi与蓝牙融合定位算法43-46
• 4.4.1 获取样本信息43
• 4.4.2 确定先验分布43-44
• 4.4.3 先验多源信息的融合44-46
• 4.4.4 计算融合后验估计值46
• 4.5 算法仿真46-49
• 4.5.1 仿真环境46-47
• 4.5.2 仿真结果与分析47-49
• 4.6 本章小结49-50
• 5 基于WiFi和蓝牙异构网络的切换判决算法50-61
• 5.1 无线异构网络50
• 5.2 切换技术的相关理论50-54
• 5.2.1 垂直切换的定义51
• 5.2.2 垂直切换的过程51-52
• 5.2.3 垂直切换判决算法52-54
• 5.3 基于代价函数的稳定周期评估判决算法54-57
• 5.3.1 信号采集与处理54-55
• 5.3.2 切换时延更新55
• 5.3.3 切换代价函数55-56
• 5.3.4 稳定周期评估56-57
• 5.4 仿真与分析57-60
• 5.4.1 仿真环境57-58
• 5.4.2 仿真结果分析58-60
• 5.5 本章小结60-61
• 6 总结和展望61-62
• 参考文献62-64
• 攻读硕士期间发表学术论文情况64-65
• 致谢65

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本文编号：258441