基于WIFI的位置指纹室内定位算法研究

发布时间：2023-04-22 09:54

　　随着无线通信技术快速发展和移动智能终端广泛普及,人们对基于室内环境的位置服务需求日益增长,无论是在医疗、商业还是在紧急救援等公共安全领域都迫切需要室内定位技术来提供优质的位置信息服务。在多种多样的室内定位技术中,基于WiFi的位置指纹定位法具有定位精度高、易实现、扩展性强、覆盖范围广和价格低廉等优势,逐渐成为人们研究的热点。因此,本文主要研究基于WiFi的位置指纹定位法,主要内容如下:首先,对基于WiFi的位置指纹定位法与传统的室内定位算法的原理进行介绍,并且分别对不同的定位方法分析对比,证明了基于WiFi的位置指纹定位方法的优势所在,为本文定位方法的选择提供理论支持。其次,在指纹数据库建立阶段,介绍了影响无线信号传播的多种因素,提出了改进的综合滤波算法,应用该算法对采集的数据进行滤波处理,搭建仿真实验平台,并与最大值滤波算法、高斯滤波算法和均值滤波算法进行数据处理结果对比,结果表明所提算法处理后的RSSI值波动范围和方差均有所减小,提高了指纹库的质量。然后基于AP选择,提出了KPCA算法对位置指纹库进行特征提取,并通过仿真实验与LE、ICA、LDA、PCA算法对比验证,实验结果表明K...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 基于WiFi的室内定位技术原理
    2.1 传统的室内定位算法介绍
        2.1.1 TOA定位技术
        2.1.2 TDOA定位技术
        2.1.3 AOA定位技术
        2.1.4 传播模型法
    2.2 基于WiFi的位置指纹定位法
    2.3 几种无线定位技术性能比较及选择
    2.4 本章小结
第三章 影响WiFi室内定位的关键因素研究
    3.1 影响因素
        3.1.1 多径传播
        3.1.2 建筑材料对信号传播的影响
        3.1.3 人体朝向对接收信号强度的影响
        3.1.4 人流量对信号传播的影响
        3.1.5 信号强度与传播距离的关系
    3.2 指纹库降噪处理
        3.2.1 最大值滤波处理
        3.2.2 高斯滤波算法
        3.2.3 均值滤波处理
        3.2.4 改进的综合滤波算法
    3.3 位置指纹特征提取
        3.3.1 LDA算法
        3.3.2 ICA算法
        3.3.3 LE算法
        3.3.4 PCA算法
        3.3.5 KPCA算法
    3.4 仿真指纹数据库的生成
    3.5 验证标准
    3.6 算法仿真验证
        3.6.1 滤波降噪算法仿真结果与分析
        3.6.2 位置指纹数据特征提取算法仿真验证
    3.7 本章小结
第四章 基于WiFi的位置指纹定位算法研究
    4.1 指纹匹配算法
        4.1.1 最近邻法
        4.1.2 K近邻法
        4.1.3 加权K近邻法
        4.1.5 支持向量机(SVM)
        4.1.6 最小二乘支持向量机(LSSVM)
    4.2 惩罚因子与核函数
    4.3 LSSVM参数优化算法
        4.3.1 网格搜索算法
        4.3.2 基于粒子群的参数寻优算法
        4.3.3 改进的粒子群优化算法
    4.4 基于仿真指纹数据的定位模型验证
    4.5 本章小结
第五章 实验验证与结果分析
    5.1 实验场景布置
    5.2 建立位置指纹数据库
    5.3 算法仿真验证
        5.3.1 滤波算法性能对比
        5.3.2 采样次数对定位误差的影响
        5.3.3 参数寻优算法比较
        5.3.4 基于真实环境平台的定位算法性能对比
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文



本文编号：3797411