基于无线信号的室内定位系统的研究与实现

发布时间：2017-05-10 07:01

  本文关键词：基于无线信号的室内定位系统的研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线局域网的广泛覆盖使得基于无线信号的室内定位系统成为研究领域的热点。卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种常用的系统状态最优估计算法,被广泛地运用于室内定位领域,但卡尔曼滤波要求系统状态方程是线性的。然而,室内定位的环境范围小、非视线范围(Nonline of Sight)多、信道状态变化性大、移动单元的移动方向和速度随机,这些特征导致了室内环境中的信道模型,以及描述信号测量值和移动单元位置关系的观察模型(Observation Model)是非线性的。此外,由于社会对室内定位服务需求的激增,要求服务提供商可以高效地研发和部署室内定位系统,并根据市场需求和技术发展对系统进行快速地更新和升级。这些都要求研发的室内定位系统具备良好的扩展机制。然而,至今没有公开发表的适用于室内定位系统的软件扩展机制。因此,本文将研究两个方面的内容:1.扩展卡尔曼滤波算法在基于无线信号的室内定位系统中的运用。扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)是卡尔曼滤波在非线性条件下的扩展。本文实现了一个支持基于信号到达时间的(Time of Arrival)和基于接收信号强度的(Received Signal Strength)定位技术的室内定位系统。系统使用C++编程语言开发实现,核心算法为扩展卡尔曼滤波算法。接收到的测量值在传递给扩展卡尔曼滤波算法进行定位估计前,将进行两步预处理:非视线范围(Non-line of Sight)信号源的判别和噪音抑制(Noise Mitigation)。本文测试了基于接收信号强度的定位方法,定位结果的均方误差(Mean Deviation Error)为5.99米。2.适用于室内定位系统的软件扩展机制的研究。在该方面的研究中,本文首先总结了缺乏软件扩展机制的室内定位系统的不足,然后归纳抽象了室内定位系统的通用定位过程。接着,参考网络路由器的包过滤机制、开放服务通道(Open Service Gateway Initiative)、组件对象模型(Component Object Model)和基于可扩展标记语言(Extensive Markup Language)的过程定义语言技术,本文提出了适用于室内定位系统的“配置过滤与处理”(Configurable Filter and Process)软件扩展机制。本文使用设计的配置过滤与处理软件扩展机制,对室内定位系统进行了代码和结构的重构。对重构后的系统的分析表明,配置过滤与处理软件扩展机制使得室内定位系统可以:动态创建、移除、变更测量值与定位方法的关联关系;动态添加和删除定位过程的步骤;动态改变定位过程步骤的顺序。这些动态操作都无需重新编码、编译和部署整个室内定位系统。
【关键词】：室内定位 定位技术 软件扩展机制 扩展性 动态扩展
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN925.93
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 绪论13-16
• 1.1. 引言13-14
• 1.2. 选题14
• 1.3. 总体目标14-15
• 1.4. 研究范围15
• 1.5. 本文结构15
• 1.6. 本研究的贡献15-16
• 第二章 相关工作16-33
• 2.1. 室内定位技术16-22
• 2.1.1. 基于时间的技术16-18
• 2.1.2. 信号强度法（RSS）18-19
• 2.1.3. 角度到达法（AOA）19-20
• 2.1.4. 指纹匹配（Fingerprinting）20
• 2.1.5. 临近识别系统（Proximity Aware Systems）20-21
• 2.1.6. 混合技术（Hybrid Technologies）21-22
• 2.2. 软件扩展机制22-32
• 2.2.1. 软件扩展性的定义22
• 2.2.2. 成熟的软件扩展机制的特性22-23
• 2.2.3. 软件开发模式23-25
• 2.2.4. 开放服务通道(OSGi)25-27
• 2.2.5. 公共对象请求代理体系结构（CORBA）27-28
• 2.2.6. JavaBeans28
• 2.2.7. 组件对象模型（COM）28-29
• 2.2.8. 自定义编程语言29
• 2.2.9. 自定义软件架构（Novel Software Architecture）29-30
• 2.2.10. 脚本技术（Scripting Technology）30
• 2.2.11. C++编码的扩展机制30-31
• 2.2.12. 组件和模块的设计准则31-32
• 2.3. 本章小结32-33
• 第三章 室内定位系统的实现与测试33-46
• 3.1. 卡尔曼滤波(KF)与扩展卡尔曼滤波（EKF）33
• 3.2. 系统要求33-34
• 3.3. 开发工具34-35
• 3.4. 系统软件架构35-36
• 3.5. 部分核心类说明36-42
• 3.5.1. 移动单元定义（Mobile Unit Definition）36
• 3.5.2. 参考单元定义（Reference Unit Definition）36
• 3.5.3. 环境定义（Environment Definition）36-37
• 3.5.4. 测量值的预处理（Measurement Preprocessing）37-39
• 3.5.5. 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Fitler）39-40
• 3.5.6. 可行路径约束（Path Constrain）40-42
• 3.6. 系统测试42-45
• 3.6.1. 建模数据的采集42-43
• 3.6.2. 路径损失参数43-44
• 3.6.3. 可行路径约束44
• 3.6.4. 测试结果44-45
• 3.7. 本章小结45-46
• 第四章 软件扩展机制的设计46-55
• 4.1. 软件扩展性的不足46-47
• 4.1.1. 非组件形式的模块46
• 4.1.2. 定位算法流程的固定46
• 4.1.3. 无动态扩展性46-47
• 4.2. 通用室内定位过程47
• 4.3. 扩展机制的特性要求47-48
• 4.4. 配置过滤与处理（CFP）48-54
• 4.4.1. 过滤配置（Filtering Configuration）50-51
• 4.4.2. 过程定义（Process Definition）51-52
• 4.4.3. 过滤器（Filter）52-53
• 4.4.4. 定位器（Localizator）53
• 4.4.5. 过程定义示例53-54
• 4.5. 本章小结54-55
• 第五章 室内定位系统的重构55-58
• 5.1. 过程动态配置55
• 5.2. 定位算法动态选择55-56
• 5.3. 重构后的优势56-57
• 5.4. 本章小结57-58
• 第六章 结论与展望58-60
• 6.1. 结论58
• 6.2. 展望58-60
• 参考文献60-64
• 缩略词64-65
• 附录65-68
• 攻读学位期间的研究成果目录68-69
• 后记69

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本文编号：354211