基于无源被动定位方法的老年人室内监护系统研究

发布时间：2017-09-12 22:05

  本文关键词：基于无源被动定位方法的老年人室内监护系统研究

  更多相关文章： 监护系统 无源被动定位 灵活部署 最近邻

【摘要】：据社会调查表明,老年人所占总人口的比重逐年增多。并且,现代社会中子女大多忙于工作,传统方式下的在家中照看老人已无法适应社会发展趋势。因此,如何将现代信息技术运用到老年人护理成为了一项重要且有意义的研究问题。本文结合相关理论,围绕“室内定位”进行展开,设计、实施、评估了基于无源被动定位方法的老年人室内监护系统。与其他相关的老年人监护系统相比,我们的系统有着诸如易于部署、隐私保护以及无需老年人参与等优势。本论文的主要工作如下:(1)基于状态切换的数据采集技术研究,能有效地分割不同位置对应的原始数据流,提高数据集的精准性。对数据采集过程中出现的丢包问题,本文提出了一项基于滑动窗口的数据预处理解决方案,可对原始丢包数据进行填充处理,从而提高数据的实时利用率。(2)考虑到隐私问题及老年人的一些生活习惯,我们选择无源被动定位方法。通过改进的最近邻无源被动定位法在不引人注目且具备隐私保护的情况下提取到老年人的室内位置信息。在本方法的离线阶段,利用平均值来构造无线链路图来取代传统方法下的所有数值,从而将计算复杂度从O(N*M*K)降低到了O(N*K),其中N为单元格数,M为样本数,K为收发器间的链路数。我们的系统部署到两个不同复杂情况的环境中,实验结果表明我们的模型方法可以取得很高的室内定位精度,A房间的平均定位精度为98.5439%,B房间为93.0655%。
【关键词】：监护系统 无源被动定位 灵活部署 最近邻
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 引言9-14
• 1.1 论文背景及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 定位技术10-11
• 1.2.2 老年人照护领域的相关工作11-12
• 1.3 本文的主要内容和结构12-14
• 第二章 基于无线传感器的室内监控相关理论14-24
• 2.1 基于无线传感器的定位方法研究14-17
• 2.1.1 基于接收信号强度方法14-15
• 2.1.2 基于到达角度方法15
• 2.1.3 基于电波传播时间方法15
• 2.1.4 基于电波传播时间差方法15-16
• 2.1.5 小结16-17
• 2.2 室内环境中的信号强度传播特征分析17-19
• 2.2.1 视距与非视距传播17-18
• 2.2.2 多径效应传播18
• 2.2.3 其他干扰因素18-19
• 2.3 室内定位方式19-20
• 2.3.1 有源主动定位方式19
• 2.3.2 无源被动定位方式19-20
• 2.3.3 半无源定位方式20
• 2.4 人类行为识别技术20-24
• 2.4.1 相关理论21
• 2.4.2 数据驱动的人类行为识别方法21-22
• 2.4.3 基于本体的人类行为识别22-24
• 第三章 数据采集与处理24-31
• 3.1 硬件平台24-27
• 3.1.1 Roll-Call TM体系结构24-25
• 3.1.2 Uni-HB通信协议25-26
• 3.1.3 信号采集设备26-27
• 3.1.4 数据格式27
• 3.2 信号采集与处理27-31
• 3.2.1 基于状态切换的信号采集算法27-28
• 3.2.2 基于基准特征填补的丢包处理策略28-29
• 3.2.3 特征提取29-30
• 3.2.4 基于滑动窗口的信号处理算法30-31
• 第四章 基于无线传感器的室内无源被动定位31-46
• 4.1 位置指纹识别技术31-34
• 4.1.1 DFP定位方法的可行性分析31-33
• 4.1.2 指纹识别技术33-34
• 4.2 分类算法34-38
• 4.2.1 KNN算法34-35
• 4.2.2 支持向量机35-37
• 4.2.3 改进的NN算法37-38
• 4.3 实验设计38-40
• 4.3.1 实验环境介绍38-39
• 4.3.2 离线阶段39
• 4.3.3 在线阶段39-40
• 4.3.4 系统部署代价40
• 4.4 实验结论与分析40-46
• 4.4.1 性能指标40
• 4.4.2 MEAN-RSS向量方法VS全体RSS向量方法40-41
• 4.4.3 站立不动方案VS随意走动方案41-42
• 4.4.4 单人完成训练与测试VS训练集用以他人做测试42-44
• 4.4.5 改进的NN算法VS SVM算法44
• 4.4.6 位置信息在老年人照护中的意义44-46
• 第五章 基于隐式感知的老年人健康监护系统46-58
• 5.1 OWL系统平台46-49
• 5.1.1 OWL平台概述47-48
• 5.1.2 OWL系统层次结构48-49
• 5.2 基于隐式感知的老年人健康监护系统49-52
• 5.2.1 系统架构49-50
• 5.2.2 无线传感器数据采集与部署方案50
• 5.2.3 老年人日常行为建模50-51
• 5.2.4 行为与健康状况关联模型51-52
• 5.3 老年人室内跌倒检测方案52-54
• 5.3.1 TREND算法52
• 5.3.2 实验结果与讨论52-54
• 5.4 基于轨迹的人类室内追踪54-58
• 5.4.1 利用DFP方法实现人类移动轨迹追踪54-56
• 5.4.2 性能分析56-58
• 第六章 总结与展望58-60
• 参考文献60-64
• 在学期间的研究成果64-65
• 致谢65

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