基于群智感知的无线室内定位

发布时间：2017-10-20 00:06

  本文关键词：基于群智感知的无线室内定位

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【摘要】：位置信息,是移动互联网的最基本要素,是物联网中最重要的感知信息,和人们的生产生活密切相关。人类80%以上的时间在室内环境中活动,致使室内定位市场蓬勃发展、需求持续攀升。近十五年来,各种各样的室内定位技术层出不穷。无线网络的大范围覆盖和移动设备的全球性普及,令基于Wi Fi的智能手机定位逐渐被广泛认可和采纳,但迄今为止尚无任何一种主导室内的全球性、全天候定位服务。目前最主流的Wi Fi指纹定位方法在实际应用中也面临着诸多挑战:指纹定位中不可缺失的人工现场勘测环节导致系统部署代价居高不下,长期部署过程中静态的指纹地图无法适应动态的环境变化导致精度下降,在移动环境中定位精度有限性能不稳,等等。针对Wi Fi指纹定位的上述指纹地图构建难、指纹地图更新弱、位置估计精度低三大问题,本论文研究基于群智感知的无线室内定位理论与方法,设计低硬件成本、低部署成本、低维护成本的高精度定位,使得室内定位在实际应用中大规模部署、长时间运行、高精度定位成为可能。具体来说,本文的主要研究内容和创新成果包括:(1)无线信号指纹地图的自动构建。利用移动群智感知的思想,应用大量普通用户的移动性,设计无线信号指纹地图自动构建技术,将原本需要专业人士持专用设备执行专门任务才能完成的现场勘测任务,通过大量普通用户以普通设备无意识参与的方式得以完成,成功取消了指纹定位中耗时费力的人工现场勘测环节,大幅降低了指纹定位方法的部署代价。真实环境中的实验验证了自动构建的指纹地图与人工勘测的性能相当。(2)无线信号指纹地图的自适应更新。通过对移动用户日常行为规律的分析,利用普通移动设备的“静止性”,将其作为可移动参考节点用于收集实时指纹数据,并提出了路径匹配算法来获取可移动参考点的精确位置。基于这些数据,通过建模相邻位置的指纹之间的关系模型更新整个指纹地图。所提出的方法无需额外的硬件部署和人力成本,实现了指纹地图自动、及时、连续的更新,使得静态构建的指纹地图能够动态适应长期运行过程中可能产生的环境变化。实验结果自适应更新的地图的有效性和准确性,证明由此带来的精度比使用静态指纹地图提升近两倍。(3)移动环境下的高精度定位算法。深入探索和分析了造成移动环境下智能手机定位精度低劣的深层次原因,发现了造成指纹定位误差但此前却未受重视甚至未被发现的AP表征能力差异性、指纹不一致性、指纹“错位”现象三大问题。针对这些问题,论文设计了一套适用于智能移动终端的指纹生成、描述与匹配算法,其中定义了表征因子来量化不同AP的表征能力,应用稳健回归技术对抗异常指纹的误匹配问题,提出“幻影指纹”克服移动设备上的指纹伪新和错位问题。实际环境中的实验结果表明该算法相比于多种传统方法定位误差降低了一半以上。
【关键词】：位置 室内定位 指纹 智能手机 群智感知
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 研究背景与意义11-13
• 1.2 研究问题与现状13-17
• 1.3 研究内容与贡献17-19
• 1.4 论文结构19-20
• 第2章 相关研究工作20-30
• 2.1 无线室内定位技术原理20-23
• 2.1.1 基于测距的室内定位20-22
• 2.1.2 基于指纹的室内定位22-23
• 2.2 无线指纹地图的自动构建23-24
• 2.2.1 基于群智感知的指纹地图自动构建23-24
• 2.2.2 同时定位与地图创建技术24
• 2.3 无线指纹地图的自适应更新24-25
• 2.4 高精度的无线室内定位技术25-27
• 2.5 移动计算中的群智感知27-29
• 2.6 小结29-30
• 第3章 无线信号指纹地图自动构建30-54
• 3.1 引言30-32
• 3.2 方法概述32-34
• 3.2.1 数据收集32-33
• 3.2.2 方法架构33-34
• 3.3 无应力平面图与指纹空间34-41
• 3.3.1 无应力平面图的生成34-36
• 3.3.2 指纹空间的构建36-41
• 3.4 空间映射41-45
• 3.4.1 特征抽取41-43
• 3.4.2 参考点提取与匹配43-44
• 3.4.3 空间变换44-45
• 3.5 实验验证与性能评估45-50
• 3.5.1 实验设置45-46
• 3.5.2 性能评估46-50
• 3.6 讨论与展望50-52
• 3.6.1 建筑类型51
• 3.6.2 设备异质性51-52
• 3.6.3 全局参考点与多楼层问题52
• 3.6.4 室内平面图自动构建52
• 3.7 小结52-54
• 第4章 无线信号指纹地图自适应更新54-76
• 4.1 引言54-56
• 4.2 背景知识与测量分析56-58
• 4.2.1 RSS波动性测量56-57
• 4.2.2 基于参考点的指纹地图更新57-58
• 4.3 问题挑战与算法概述58-59
• 4.4 指纹地图自适应更新算法设计59-67
• 4.4.1 大头针数据收集60-63
• 4.4.2 基于路径匹配的参考点位置估计63-65
• 4.4.3 近邻RSS关系模型与指纹地图更新65-67
• 4.5 实验验证与性能评估67-72
• 4.5.1 实验设置67-69
• 4.5.2 性能评估69-72
• 4.6 讨论与展望72-74
• 4.7 小结74-76
• 第5章 移动环境下的高精度定位算法76-100
• 5.1 引言76-78
• 5.2 问题描述与测量78-83
• 5.2.1 问题描述78-79
• 5.2.2 测量与观察79-83
• 5.3 Dor Fin算法设计83-89
• 5.3.1 表征因子84-85
• 5.3.2 幻影指纹85-87
• 5.3.3 稳健回归87-89
• 5.3.4 指纹匹配89
• 5.4 实验验证与性能评估89-98
• 5.4.1 实验环境89-92
• 5.4.2 性能评估92-97
• 5.4.3 原型系统实施97-98
• 5.5 讨论与展望98-99
• 5.6 小结99-100
• 第6章 结论与展望100-103
• 6.1 工作总结100-101
• 6.2 研究展望101-103
• 参考文献103-112
• 致谢112-115
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果115-120

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本文编号：1064097