基于WiFi和指纹库匹配的室内定位算法研究
发布时间：2022-01-15 20:11
随着物联网产业与无线通信的快速发展,基于位置信息的服务在人们日常生活中的需求度日益增加,尤其对于室内环境的位置服务需求更是呈爆发式增长。然而,在室内环境下,非视距问题与多径效应干扰现象,始终制约着室内定位技术的发展,导致定位精度低、实时性差、成本高这三大固有问题,始终没有一种普适的方案来加以解决。在当前众多的室内定位技术方案中,WiFi技术不论在私有还是公共场所,其无线网络覆盖率都在逐年持续增加,具有较高的普适性和低成本优势。本文通过分析比较国内外室内定位方法,确定在WiFi基础上使用指纹匹配方法进行研究,提出指纹匹配优化算法,有效地解决了精确度、实时性及稳定性之间关系。本文主要完成研究内容如下:（1）研究分析室内环境的WiFi节点布置方案,为确保待测点处采集到的AP节点的RSSI序列有明显差异,实验环境确定每隔7米处布置一个WiFi节点。对实验环境内影响AP节点的RSSI因素进行分析,确定单点多次多向采集方案。构建离线指纹库,对其进行改进高斯滤波处理,构建高质量的WiFi信号指纹库。（2）针对离线指纹库中高质量高密度的指纹信息,在实时匹配阶段会加大匹配时间,延长定位时间。由于K-me...
【文章来源】：重庆理工大学重庆市
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
真实实验室环境图
3WiFi指纹库优化研究27图3.6接收端不同朝向的RSSI数据统计图根据表3.1绘制图3.6，结合图3.6可直观看出，单点在进行数据采集时接收端方向的不同会导致采集到的RSSI值出现波动，分析结果主要存在以下问题：（1）多径传播在室内环境中，由于传播过程中存在的各种物质影响，无线发射节点发出的无线信号会出现反射、散射以及绕射等现象，最终经过多条不同的传播路径发送至接收端。与此同时，无线信号受到多径传播后将直接影响接收端接收到的RSSI值，从而导致接收端在同一位置处的不同时间点接收到的RSSI值存在波动。（2）障碍物影响实验环境中，会议桌椅、办公桌椅、电脑、实验装置以及隔板等会对WiFi无线信号的传播产生影响，直接导致接收端接收到的RSSI值存在波动现象。（3）人体影响室内环境中，人员走动是影响无线信号传播的一个因素。人体体内约含70%水分，室内定位中采取的AP节点一般工作频率为2.4GHz，而水的共振频率为2.4GHz，WiFi信号在传播过程中会受到人体内水分的共频干扰现象，即当人体阻碍无线信号传播路径时，WiFi信号强度值将被吸收从而导致信号强度值的额外衰减。3.1.4接收端采集时间在研究接收端朝向分析时，对同一固定位置处进行多次单向与多次多向采集WiFi信号时发现采集的多次RSSI值不尽相同，即接收端采集时间对RSSI采集值有影响。如果同一位置及方向处采集时间过短，则无法反映当前WiFi信号的真实分布情况，而采集时间过长，则又会造成人力物资的额外开销。
5定位系统的设计与实现55置、编译到打包环节都十分高效；四是可整合版本控制系统，从安装后就自带如GitHub、SVN、Git等版本控制系统。作为Google2013年推出的开发工具，专为Android操作系统“量身定制”，结合上述几点优势，故本文采用的开发工具为基于AndroidStudio3.0.1的开发平台。图5.3AndroidStudio3.0.1开发工具界面图5.3系统设计与实现5.1节讲述定位系统的总体架构，本小节将从系统主要功能模块、本地管理设计、客户前端设计三个方面阐述系统设计与实现。5.3.1系统主要功能模块实现高精度的室内定位是WiFi室内定位系统实现的主要功能。为实现主要功能，首先要确保数据的准确性与可靠性，其次要确保在定位过程中数据分析与处理的准确性与快速性，最后是确保定位结果准确与快速的显示。基于上述要求，定位系统的主要功能模块包括：WiFi信息采集模块、数据处理模块、定位结果显示模块。具体功能框架如图5.4所示。原始数据本地数据管理处理数据客户前端室内定位系统WiFi信号采集和处理模块定位结果显示模块用户界面交互模块数据管理模块指纹匹配算法模块用户注册登录模块图5.4室内定位系统具体功能框架
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Canopy聚类的谱聚类算法[J]. 周伟,肖杨. 计算机工程与科学. 2019(06)
[2]基于VIRE的改进室内定位算法研究[J]. 高进,张欣,纪磊,罗文浩. 通信技术. 2019(06)
[3]室内导航定位技术研究进展与展望[J]. 高伟,侯聪毅,许万旸,陈玄. 导航定位学报. 2019(01)
[4]改进的K-means聚类k值选择算法[J]. 王建仁,马鑫,段刚龙. 计算机工程与应用. 2019(08)
[5]基于近邻法的WIFI室内定位改进算法研究[J]. 田家英,张志华. 测绘工程. 2018(12)
[6]基于PCA-WBayes的WiFi室内定位算法[J]. 阮超,冯涛,郭凯旋,卢彦霖,余敏. 传感器与微系统. 2018(08)
[7]WiFi的室内定位技术的改进研究[J]. 何志爽,万亚平,赵庆,王明艳. 南华大学学报(自然科学版). 2018(03)
[8]室内无线定位技术创新与应用[J]. 陈益强,张秋亮,刘军发. 中国发明与专利. 2018(03)
[9]基于Zigbee通信的室内定位系统[J]. 闫冬梅,任丽莉,王浩宇. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(02)
[10]基于WiFi与蓝牙的室内定位技术探究[J]. 孙纬民,杜庆治. 软件导刊. 2018(03)
博士论文
[1]基于WLAN的室内定位技术研究[D]. 张明华.上海交通大学 2009
硕士论文
[1]基于WIFI的室内定位技术研究[D]. 胡朗.长春工业大学 2019
[2]基于WiFi的室内定位系统的设计与实现[D]. 米伟娟.河北科技大学 2019
[3]基于WIFI位置指纹的室内定位算法及其应用[D]. 李依纯.华东师范大学 2019
[4]基于指纹库的室内定位算法研究[D]. 焦鹏.电子科技大学 2019
[5]基于SVM的室内三维定位方法研究[D]. 陈蕾.浙江农林大学 2019
[6]基于WIFI位置指纹算法室内定位技术研究[D]. 田家英.兰州交通大学 2018
[7]室内精准定位方法及应用研究[D]. 李彩虹.重庆理工大学 2018
[8]WIFI指纹定位优化算法的研究[D]. 张朔铭.北京邮电大学 2018
[9]基于位置指纹的多层聚类室内定位算法及应用[D]. 樊嘉琛.北京邮电大学 2018
[10]基于WiFi的室内定位技术研究与实现[D]. 王田芳.南京邮电大学 2017
本文编号：3591251
【文章来源】：重庆理工大学重庆市
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
真实实验室环境图
3WiFi指纹库优化研究27图3.6接收端不同朝向的RSSI数据统计图根据表3.1绘制图3.6，结合图3.6可直观看出，单点在进行数据采集时接收端方向的不同会导致采集到的RSSI值出现波动，分析结果主要存在以下问题：（1）多径传播在室内环境中，由于传播过程中存在的各种物质影响，无线发射节点发出的无线信号会出现反射、散射以及绕射等现象，最终经过多条不同的传播路径发送至接收端。与此同时，无线信号受到多径传播后将直接影响接收端接收到的RSSI值，从而导致接收端在同一位置处的不同时间点接收到的RSSI值存在波动。（2）障碍物影响实验环境中，会议桌椅、办公桌椅、电脑、实验装置以及隔板等会对WiFi无线信号的传播产生影响，直接导致接收端接收到的RSSI值存在波动现象。（3）人体影响室内环境中，人员走动是影响无线信号传播的一个因素。人体体内约含70%水分，室内定位中采取的AP节点一般工作频率为2.4GHz，而水的共振频率为2.4GHz，WiFi信号在传播过程中会受到人体内水分的共频干扰现象，即当人体阻碍无线信号传播路径时，WiFi信号强度值将被吸收从而导致信号强度值的额外衰减。3.1.4接收端采集时间在研究接收端朝向分析时，对同一固定位置处进行多次单向与多次多向采集WiFi信号时发现采集的多次RSSI值不尽相同，即接收端采集时间对RSSI采集值有影响。如果同一位置及方向处采集时间过短，则无法反映当前WiFi信号的真实分布情况，而采集时间过长，则又会造成人力物资的额外开销。
5定位系统的设计与实现55置、编译到打包环节都十分高效；四是可整合版本控制系统，从安装后就自带如GitHub、SVN、Git等版本控制系统。作为Google2013年推出的开发工具，专为Android操作系统“量身定制”，结合上述几点优势，故本文采用的开发工具为基于AndroidStudio3.0.1的开发平台。图5.3AndroidStudio3.0.1开发工具界面图5.3系统设计与实现5.1节讲述定位系统的总体架构，本小节将从系统主要功能模块、本地管理设计、客户前端设计三个方面阐述系统设计与实现。5.3.1系统主要功能模块实现高精度的室内定位是WiFi室内定位系统实现的主要功能。为实现主要功能，首先要确保数据的准确性与可靠性，其次要确保在定位过程中数据分析与处理的准确性与快速性，最后是确保定位结果准确与快速的显示。基于上述要求，定位系统的主要功能模块包括：WiFi信息采集模块、数据处理模块、定位结果显示模块。具体功能框架如图5.4所示。原始数据本地数据管理处理数据客户前端室内定位系统WiFi信号采集和处理模块定位结果显示模块用户界面交互模块数据管理模块指纹匹配算法模块用户注册登录模块图5.4室内定位系统具体功能框架
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Canopy聚类的谱聚类算法[J]. 周伟,肖杨. 计算机工程与科学. 2019(06)
[2]基于VIRE的改进室内定位算法研究[J]. 高进,张欣,纪磊,罗文浩. 通信技术. 2019(06)
[3]室内导航定位技术研究进展与展望[J]. 高伟,侯聪毅,许万旸,陈玄. 导航定位学报. 2019(01)
[4]改进的K-means聚类k值选择算法[J]. 王建仁,马鑫,段刚龙. 计算机工程与应用. 2019(08)
[5]基于近邻法的WIFI室内定位改进算法研究[J]. 田家英,张志华. 测绘工程. 2018(12)
[6]基于PCA-WBayes的WiFi室内定位算法[J]. 阮超,冯涛,郭凯旋,卢彦霖,余敏. 传感器与微系统. 2018(08)
[7]WiFi的室内定位技术的改进研究[J]. 何志爽,万亚平,赵庆,王明艳. 南华大学学报(自然科学版). 2018(03)
[8]室内无线定位技术创新与应用[J]. 陈益强,张秋亮,刘军发. 中国发明与专利. 2018(03)
[9]基于Zigbee通信的室内定位系统[J]. 闫冬梅,任丽莉,王浩宇. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(02)
[10]基于WiFi与蓝牙的室内定位技术探究[J]. 孙纬民,杜庆治. 软件导刊. 2018(03)
博士论文
[1]基于WLAN的室内定位技术研究[D]. 张明华.上海交通大学 2009
硕士论文
[1]基于WIFI的室内定位技术研究[D]. 胡朗.长春工业大学 2019
[2]基于WiFi的室内定位系统的设计与实现[D]. 米伟娟.河北科技大学 2019
[3]基于WIFI位置指纹的室内定位算法及其应用[D]. 李依纯.华东师范大学 2019
[4]基于指纹库的室内定位算法研究[D]. 焦鹏.电子科技大学 2019
[5]基于SVM的室内三维定位方法研究[D]. 陈蕾.浙江农林大学 2019
[6]基于WIFI位置指纹算法室内定位技术研究[D]. 田家英.兰州交通大学 2018
[7]室内精准定位方法及应用研究[D]. 李彩虹.重庆理工大学 2018
[8]WIFI指纹定位优化算法的研究[D]. 张朔铭.北京邮电大学 2018
[9]基于位置指纹的多层聚类室内定位算法及应用[D]. 樊嘉琛.北京邮电大学 2018
[10]基于WiFi的室内定位技术研究与实现[D]. 王田芳.南京邮电大学 2017
本文编号：3591251
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