發(fā)布時(shí)間：2018-03-18 22:48

  本文選題：無(wú)線信號(hào)　切入點(diǎn)：模式識(shí)別　出處：《華中科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在許多實(shí)際場(chǎng)景中，人們對(duì)室內(nèi)定位都有迫切的需要，如商場(chǎng)中的購(gòu)物定位導(dǎo)航、大型機(jī)場(chǎng)火車站的進(jìn)站口、廁所、商店等重要設(shè)施的導(dǎo)航等等。然而，室內(nèi)定位技術(shù)卻沒有像常用的室外定位技術(shù)，如GPS定位、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)基站定位等技術(shù)一樣得到廣泛商業(yè)化，原因在于：GPS的衛(wèi)星信號(hào)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)基站信號(hào)到建筑物的傳播距離太遠(yuǎn)，而且在室內(nèi)環(huán)境下，人流不斷發(fā)生變動(dòng)，室內(nèi)環(huán)境相對(duì)復(fù)雜，信號(hào)因?yàn)榉瓷洹⒄凵涞痊F(xiàn)象而導(dǎo)致衰減嚴(yán)重，使得定位精度很低。但是，因?yàn)槭艿绞覂?nèi)視野局限的影響，室內(nèi)定位精度通常要大大高于室外定位精度，才能初步滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。而當(dāng)前采用的室內(nèi)定位技術(shù)，難以解決把室外定位技術(shù)直接應(yīng)用到室內(nèi)定位環(huán)境中出現(xiàn)的問(wèn)題，因而大多僅存在在實(shí)驗(yàn)研究環(huán)境中。 當(dāng)前，Wi-Fi作為建筑物中最常見的多對(duì)多的信號(hào)網(wǎng)絡(luò)，能夠應(yīng)用模式識(shí)別技術(shù)，特別是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別技術(shù)來(lái)進(jìn)行不同地址的位置指紋的區(qū)分。本文應(yīng)用模式分類技術(shù)，，將室內(nèi)定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)分類問(wèn)題，進(jìn)而完成室內(nèi)定位。 本文在前人工作的基礎(chǔ)上主要做了以下工作：在手機(jī)端和PC端實(shí)現(xiàn)了整套室內(nèi)定位系統(tǒng)的解決方案，整個(gè)分為信號(hào)采集部分、模板訓(xùn)練部分、室內(nèi)定位部分。由于單個(gè)分類器難免會(huì)出現(xiàn)分類錯(cuò)誤的情況，我們利用概率論數(shù)學(xué)證明了兩個(gè)問(wèn)題： （1）在每個(gè)分類器的分類正確率均高于50%的情況下，多個(gè)分類器進(jìn)行多數(shù)投票決策的分類正確率一定會(huì)高于單個(gè)分類器的分類正確率。 （2）分類器的數(shù)量越多，多個(gè)分類器進(jìn)行多數(shù)投票決策的分類正確的概率就越發(fā)高于單個(gè)分類器分類正確的概率。 由此我們完成了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，并在系統(tǒng)測(cè)試中，實(shí)際證實(shí)了以上兩個(gè)結(jié)論的正確性，最終使得我們的室內(nèi)定位系統(tǒng)的定位精度能夠接近加州大學(xué)伯克利分校的室內(nèi)定位實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
[Abstract]:In many practical situations, people have an urgent need for indoor positioning, such as shopping positioning navigation in shopping malls, entrance to large airport and railway stations, toilets, shops and other important facilities. However, However, indoor positioning technology is not as widely commercialized as the common outdoor positioning techniques, such as GPS positioning, mobile network base station positioning and so on. The reason is that the satellite signal from the GPS and the mobile network base station signal spread far from the building. Moreover, in the indoor environment, the flow of people is constantly changing, the indoor environment is relatively complex, the signal is attenuated seriously because of reflection and refraction, and the positioning accuracy is very low. However, because of the limitation of indoor visual field, Indoor positioning accuracy is usually much higher than outdoor positioning accuracy, which can meet the needs of practical application. However, the current indoor positioning technology is difficult to solve the problem of applying outdoor positioning technology directly to indoor positioning environment. Therefore, most of them only exist in the experimental research environment. Currently, Wi-Fi, as the most common many-to-many signal network in buildings, can use pattern recognition technology, especially statistical pattern recognition technology, to distinguish location fingerprints of different addresses. The problem of indoor positioning is transformed into a classification problem, and then indoor positioning is completed. On the basis of the previous work, this paper mainly does the following work: the solution of the whole indoor positioning system is implemented in the mobile phone and PC, the whole system is divided into signal acquisition part, template training part, Indoor positioning part. As a single classifier will inevitably have classification errors, we use probability mathematics to prove two problems:. 1) when the classification accuracy of each classifier is higher than 50%, the classification accuracy of multiple classifiers for majority voting decision will be higher than that of single classifier. 2) the more the number of classifiers, the higher the probability of classifying the correct classification of multiple classifiers for majority voting decision is higher than that of single classifier. Therefore, we have completed the design and implementation of the system, and in the system test, the correctness of the above two conclusions has been verified. Finally, the positioning accuracy of our indoor positioning system is close to the results of the indoor positioning experiment at the University of California, Berkeley.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN92

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