基于KPCA和PDR的WiFi室内定位算法研究

发布时间：2021-03-12 20:41

　　随着移动互联网快速发展及智能手机的普及,基于位置信息的服务（Location Based Service,LBS）已经广泛应用于许多领域。虽然GNSS在室外定位领域的应用已经较为成熟,但室内定位受时间、精度、复杂环境等条件限制,还存在着算法不完善、体系不规范、普适性不强等不足,使得室内定位算法已成为当前测绘及GIS领域的研究热点之一。在众多算法研究当中,基于传感器的行人航位推算（Pedestrian Dead Reckoning,PDR）具有精度高,部署简单,易分析等优点被广泛应用;基于核主成分分析法能够将指纹数据集进行映射,并提炼出数据集在更高维度的非线性关系,改变数据存储容量的同时也提高了在线数据匹配时的速度;本文提出了一种KPCA与PDR相融合的WiFi室内定位算法,具体内容包括以下4点:（1）首先本文以智能手机为研究平台,围绕其内部集成的WiFi模块对参考点位置指纹信息进行采集,获取到指纹强度值,再对数据集进行实时滤波处理以消除噪声误差,同时也对系统状态进行了最优估计。（2）利用智能手机的传感器,并采用了基于角速度峰值探测法,对行人的步数进行检测,分析了行人在行走情况下其步态的... 

【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

WiFi无线网络结构图

图2-5位置指纹定位原理图

TOA法信号路径传播示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于手机加速度计的行人步态分析[J]. 郭英,刘清华,姬现磊,李冠泽,王胜利.  中国惯性技术学报. 2017(06)
[2]基于核函数特征提取的室内定位算法研究[J]. 李华亮,钱志鸿,田洪亮.  通信学报. 2017(01)
[3]WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法[J]. 陈国良,张言哲,汪云甲,孟晓林.  测绘学报. 2015(12)
[4]室内定位新技术浅析[J]. 杜超,韦再雪,常永宇,桑林.  信息通信技术. 2015(05)
[5]基于微惯性技术的室内定位理论及应用[J]. 孙伟,丁伟,徐爱功,闫慧芳,李瑞豹.  测绘与空间地理信息. 2015(09)
[6]一种新的变步长LMS自适应滤波算法研究及其应用[J]. 张红梅,韩万刚.  仪器仪表学报. 2015(08)
[7]基于多径指纹的概率匹配室内定位方法[J]. 李佳徽,张焱,栾凤宇,李雪茹,周来,周世东.  清华大学学报(自然科学版). 2015(05)
[8]基于几何聚类指纹库的约束KNN室内定位模型[J]. 刘春燕,王坚.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(11)
[9]测绘导航与地理信息科学技术的进展——庆祝《测绘科学技术学报》创刊30周年[J]. 王家耀.  测绘科学技术学报. 2014(05)
[10]室内定位现状与发展趋势研究(英文)[J]. 邓中亮,余彦培,袁协,万能,杨磊.  中国通信. 2013(03)

博士论文
[1]基于信号强度的WLAN室内定位跟踪系统研究[D]. 陈淼.武汉大学 2012
[2]朴素贝叶斯分类器及其改进算法研究[D]. 蒋良孝.中国地质大学 2009

硕士论文
[1]基于WiFi/蓝牙融合的室内定位算法研究[D]. 刘沛丰.中国矿业大学 2017
[2]室内定位RSSI空间建模与接收设备偏差研究[D]. 王敬彬.西南交通大学 2017
[3]基于LED可见光的室内定位算法研究[D]. 胡晴晴.大连海事大学 2016
[4]基于PDR技术的行进人员步态检测与方向位移计算[D]. 王珂.天津大学 2016
[5]多传感器信息融合的室内三维定位算法与实现[D]. 余前勇.中国矿业大学 2015
[6]Android平台的手机隐私保护技术研究[D]. 李俊辉.江苏科技大学 2014



本文编号：3078949