基于多重接入点选择的WiFi室内定位算法

发布时间：2023-02-12 19:52

　　近几年,基于位置的服务广泛应用于人们生活中的很多方面。其中室内定位是基于位置服务的一个重要支持,因此室内定位算法的研究引起了许多研究者的兴趣。然而,由于室内环境的复杂多变性,室内定位算法的定位精度面临着很严重的挑战。本论文的主要研究目标是提高定位算法的定位精度以及稳定性。本论文首先提出了一种基于多重接入点选择的WiFi室内定位算法。该算法首先通过多重WiFi接入点的选择可以有效的选择出性能稳定且分辨能力强的接入点集合,并使用该接入点集合表示各位置的指纹特征。其次,基于各位置的指纹特征,对定位区域进行位置分群。然后,对各位置分群进行接入点的重新选择,为各位置分群选择出更能表现其特征的接入点集合。最后,使用C4.5算法为各位置分群构建决策模型。建模完成后,便可利用这些模型进行实时定位。该定位算法通过多重接入点选择和接入点的重新选择可以有效的提高算法的定位精度。本论文进一步提出了一种基于随机森林的高性能指纹定位算法。针对C4.5算法泛化能力弱,且存在过拟合的问题,该算法在基于多重接入点选择的WiFi室内定位算法的基础上,使用随机森林算法代替C4.5算法,为各位置分群构建决策模型。该决策模型不...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 三边定位法
        1.2.2 确定性定位算法
        1.2.3 概率性定位算法
        1.2.4 基于机器学习的定位算法
        1.2.5 基于神经网络的定位算法
    1.3 论文的主要贡献以及结构安排
        1.3.1 论文的主要贡献
        1.3.2 论文的结构安排
第二章 基于多重接入点选择的Wi Fi室内定位算法
    2.1 离线阶段
        2.1.1 构建定位空间的原始数据库
        2.1.2 接入点选择
        2.1.3 参考位置分群
        2.1.4 位置分群的接入点重新选择
        2.1.5 构建决策定位模型
    2.2 在线阶段
    2.3 本章小结
第三章 基于随机森林的高性能指纹定位算法
    3.1 基于多重接入点选择的Wi Fi室内定位算法可以改进的地方
    3.2 集成学习
    3.3 随机森林
    3.4 基于随机森林的高性能指纹定位算法的步骤
        3.4.1 离线阶段
        3.4.2 在线阶段
    3.5 本章小结
第四章 实验与分析
    4.1 实验对比及其分析
    4.2 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 论文工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3741722