基于WiFi位置指纹的室内定位算法的研究与优化

发布时间：2017-05-15 12:24

  本文关键词：基于WiFi位置指纹的室内定位算法的研究与优化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：物联网技术的飞速发展,位置服务越来越受到人们的关注,由于室内定位环境的复杂性,室外定位技术已经不能满足人们的定位需求。互联网时代的到来使得WiFi网络迅速普及,WiFi技术以其成本低,易部署,传播范围广等特点已经成为日常生活中不可或缺的上网方式。位置指纹算法是典型的非测距算法,该算法首先建立位置指纹库,定位区域内每一个位置都对应一个“指纹”,从而可以通过查找位置指纹库来进行定位。因此本文在深入研究现有的基于WiFi位置指纹算法的基础上,分别指出了离线建库阶段和在线定位阶段的不足之处,并提出了相应的改进方案,主要工作包括如下几个方面：1.针对基于信号强度值的位置指纹库存在噪声的问题,提出采用高斯滤波算法,对同一样本点的信号强度进行多次测量,过滤小概率的信号强度值,从而达到去除噪声的目的。提出采用K均值聚类算法对数据库进行预处理,将位置指纹库训练成为K个聚类,每个聚类中存放相互之间欧式距离最短的信号指纹,每个聚类中存在着唯一聚类中心,这种预处理方法不仅可以在数据量大时,避免指纹库杂乱冗余,还可以通过待测节点与聚类中心的信号强度值比较来减少算法在位置估算阶段的计算量。2.针对传统的位置指纹算法在更新位置指纹库时人力和物力巨大耗费的问题,提出利用压缩传感理论和重心拉格朗日插值算法来更新位置指纹库。压缩传感理论将指纹向量的重构过程转换为一个最小l。范数的优化问题并通过最小全变分方法求解原始指纹向量。重心拉格朗日插值算法利用样本节点间的空间相关性使得在离线阶段通过测量少量指纹就可重建位置指纹库。本文在真实室内环境下的实验中验证了压缩传感算法和重心拉格朗日插值算法在自适应构建位置指纹库方面具有的优势。3.在深入研究现有的室内位置指纹算法的在线定位阶段算法基础上,提出了加权模糊匹配算法来提高定位精度,该方法将传统的求解高次坐标问题转换成空间隶属度问题,利用模糊匹配算法计算未知节点与指纹库中已知节点的贴近度,通过贴近度加权定位未知节点。较之于传统的在线估测算法,该方法减少了参与定位的匹配指纹个数,并给每个参与定位的指纹点按信号强度值的大小分配权重,按照权重计算估测得到未知节点的坐标,实验表明加权模糊匹配算法的定位计算过程更加简单便捷,定位精度更高。4.利用卡尔曼滤波算法对位置指纹算法得到的估计值进行误差修正。在目标的移动过程中对位置信息进行实时修正。实验的结果表明经过滤波之后的移动目标的定位精度有明显的提高。论文最后进行了总结,给出了本文主要的研究成果。并指出进一步研究的问题。
【关键词】：WiFi技术 位置指纹算法 高斯滤波算法 压缩传感理论 重心拉格朗日插值算法 加权模糊匹配 卡尔曼滤波算法
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-24
• 1.1 课题的研究背景及意义12-13
• 1.2 技术发展趋势及国内外研究现状13-22
• 1.2.1 室内定位技术13-14
• 1.2.2 基于测距的室内定位算法14-18
• 1.2.3 基于非测距的室内定位算法18-20
• 1.2.4 国内外研究现状20-22
• 1.3 本文主要研究内容及组织结构22-24
• 1.3.1 课题来源22
• 1.3.2 主要研究内容22
• 1.3.3 文章组织结构22-24
• 第二章 WIFI位置指纹室内定位技术原理24-33
• 2.1 WIFI技术概述24-27
• 2.1.1 WiFi技术的特点24-25
• 2.1.2 WiFi工作模式25-27
• 2.2 位置指纹定位算法27-28
• 2.2.1 基本原理27
• 2.2.2 系统组成27-28
• 2.3 典型的位置指纹算法28-32
• 2.3.1 最近邻算法28-29
• 2.3.2 K最近邻算法29-31
• 2.3.3 贝叶斯概率算法31-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第三章 离线阶段算法改进33-48
• 3.1 数据预处理算法33-35
• 3.1.1 高斯滤波算法33-34
• 3.1.2 K均值聚类预处理算法34-35
• 3.2 构建位置指纹库算法改进35-39
• 3.2.1 重心拉格朗日差值建库算法36-37
• 3.2.2 压缩传感构建位置指纹库算法37-39
• 3.3 实验及性能分析39-47
• 3.3.1 实验环境39-41
• 3.3.2 数据预处理实验及性能分析41-43
• 3.3.3 建库实验及性能分析43-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 在线定位阶段改进48-57
• 4.1 加权模糊匹配算法48-49
• 4.2 卡尔曼滤波算法误差修正算法49-51
• 4.3 实验及性能分析51-56
• 4.3.1 实验环境和实验步骤51-53
• 4.3.2 实验过程和性能分析53-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第五章 全文总结和展望57-60
• 5.1 全文总结57-58
• 5.2 展望58-60
• 参考文献60-63
• 在攻读硕士期间发表的论文63-64
• 攻读学位期间参与的科研工作64-66
• 致谢66

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