隨著信息數(shù)據(jù)業(yè)務與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的迅速增長,人們對不同環(huán)境下定位和導航服務的需求逐漸增加。尤其是在復雜的室內環(huán)境中,如大型商場、博物館、地下停車場等,常常需要確定人或物的具體位置信息。然而當前應用最廣泛的GPS技術由于其信號是視距傳播,無法用于室內定位。因此,對室內定位技術的研究就成為了當前科研領域的一個熱門課題。本文主要利用陣列天線采集多維空間譜數(shù)據(jù),并構建多維指紋庫。然后,利用信息融合技術和機器學習算法獲取最終的定位結果;最后,利用通用軟件無線電外設（USRP）在實際室內環(huán)境中進行實驗,對本文提出的算法進行了驗證。本文主要工作和創(chuàng)新點如下:第一,提出了信號子空間指紋庫、協(xié)方差指紋庫和RSSI指紋庫,并構建了多維指紋庫,且后兩種指紋庫可以直接從信號子空間的計算中獲取到,極大的減輕了建庫負擔。相對于傳統(tǒng)RSSI單指紋庫,它們包含了入射信號到達陣列天線的強度和波達角信息,能更有效地對抗多徑傳播及環(huán)境變化引起的信道時變特性。第二,提出了基于雙閾值輔助模式的融合定位算法,計算多個分類器預測格點之間的方差,剔除波動較大時的采集樣本和分類器對應的預測格點,最后通過多數(shù)投票準則獲取最終預測格點。分類器... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

ActiveBadfe定位系統(tǒng)

位系統(tǒng)ency Identification，RFID）技術[31]已被如何應用 RFID 技術開發(fā)室內定位系型由待測目標、信息中心、閱讀器、電后用這些標簽進行定位。服務范圍通常夠同時處理多個標簽，并且實現(xiàn)批量識強。又因為標簽的體積比較小、造價圍大，安全性高。但 RFID 不具有通 RFID 的感應距離比較近，隨著標簽的 RFID 定位系統(tǒng)示意圖如圖 2.2 所示

到達角度 AOA（Angle of Arrival）定位環(huán)境中，由于這些方法需要進，已知信號的傳播速度，通過測量的距離，進而利用相關算法實現(xiàn)般為無線電波或者超聲波。盲節(jié)的圓上，因此為了檢測出準確的點的估計位置就可以通過三個圓以通過加權最小二乘法等濾波技OA 定位，基于 TOA 定位的原理如

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3140468