基于Wi-Fi的商场定位服务系统的设计与实现

发布时间：2017-08-29 14:02

  本文关键词：基于Wi-Fi的商场定位服务系统的设计与实现

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【摘要】：伴随着社会经济的发展,现代商场的环境变得越来越复杂。由于不可移动性和识别效率低,目前商场平面指示地图用户体验很差。在商场中怎样准确找到店铺和卫生间的位置或者在火灾等突发情况快速找到最近的安全出口是对顾客和商场管理者来说亟需解决的问题。现在大多数的购物中心都大量部署无线路由,并且顾客也倾向于使用具有Wi-Fi功能智能手机来寻找地点。同时2016年Wi-Fi联盟推出主打低功耗、长距离,号称专为1OT(物联网)打造的“超级Wi-Fi Halow",工作频段900MHz,穿墙能力更强。在室内场景下,我们通过比较分析,得出Wi-Fi技术与传统射频、蓝牙、地磁技术相比在定位精度和可推广性上都具有巨大的优势。然而传统Wi-Fi指纹定位算法由于模型单一且需要遍历处理所有样本数据,在商场这种复杂环境下性能并不好。针对以上问题,本文结合应用场景和支持向量机算法对小样本数据问题具有良好的泛化能力,采用分治的思想来处理整体定位问题。离线训练阶段,将整个问题划分成若干个样本数量合适的子问题,分别训练支持向量机的多分类模型和保存他们。在线定位阶段,使用对应的模型进行位置预测。通过性能分析,本文的思想相比于传统方法可以大大降低计算量和防止过拟合情况发生,定位误差也更小。同时本文设计了C/S模型的商场定位服务系统,可以给用户带来极大的便利。首先介绍了系统服务器部分的整体架构。接着具体阐述了系统权限控制、定位功能、数据存储和系统管理后台的实现过程及效果展示。客户端部分采用Android手机作为终端,根据具体场景需求,首先介绍了用户管理、位置指纹扫描实现过程。其中定位地图显示功能采用SVG的格式构建地图矢量信息,并使用Android对SVG文件进行解析并绘制室内地图,与传统位图相比减少了内存空间占用,避免了缩放失真。最后我们展示了Android应用中其他功能实现和运行情况。
【关键词】：支持向量机 分治 Android 定位
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 本课题选题背景及意义11-12
• 1.2 国内外发展现状12-14
• 1.3 论文结构安排14-16
• 第二章 无线定位的理论及关键技术16-28
• 2.1 Wi-Fi无线通信技术17-19
• 2.1.1 Wi-Fi组网17-19
• 2.1.2 Wi-Fi室内信道特性19
• 2.2 现有定位算法分析19-23
• 2.2.1 基于到达角度定位19-20
• 2.2.2 基于到达时间定位20
• 2.2.3 基于到达时间差定位20-21
• 2.2.4 近似法定位21-22
• 2.2.5 位置指纹定位22
• 2.2.6 定位算法的比较22-23
• 2.3 系统软件平台的搭建23-27
• 2.3.1 Python科学计算介绍23
• 2.3.2 Python编译环境搭建23-25
• 2.3.3 Python科学计算第三方库安装25-26
• 2.3.4 Android开发环境配置26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 位置指纹定位算法分析与实现28-50
• 3.1 位置指纹定位系统28-31
• 3.1.1 位置指纹定位原理28-29
• 3.1.2 常见的位置指纹定位算法29-31
• 3.2 本论文采用的定位算法31-48
• 3.2.1 指纹定位系统的改进31-35
• 3.2.2 系统环境部署及数据矩阵构建35-38
• 3.2.3 支持向量机算法实现38-45
• 3.2.4 系统性能分析45-48
• 3.3 本章小结48-50
• 第四章 商场服务系统软件实现50-71
• 4.1 服务器端系统实现50-61
• 4.1.1 系统权限控制50-52
• 4.1.2 系统数据持久化52-55
• 4.1.3 系统定位功能55-56
• 4.1.4 系统管理网站实现56-61
• 4.2 客户端应用实现61-70
• 4.2.1 用户登陆管理62-63
• 4.2.2 Wi-Fi位置指纹采集63-65
• 4.2.3 定位地图实现65-67
• 4.2.4 商场服务系统其他功能实现67-70
• 4.3 本章小结70-71
• 第五章 总结与展望71-72
• 参考文献72-76
• 致谢76-77
• 攻读硕士期间科研成果及参与项目77-78
• 学位论文评阅及答辩情况表78

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本文编号：753649