發(fā)布時(shí)間：2021-08-10 17:37

　　隨著社會(huì)和科技的發(fā)展,人們生活的室內(nèi)環(huán)境空間正在不斷變大。由于GNSS信號(hào)無法在室內(nèi)準(zhǔn)確獲取,移動(dòng)用戶在室內(nèi)環(huán)境中無法享受如GNSS系統(tǒng)提供的位置服務(wù),室內(nèi)環(huán)境中的基于位置服務(wù)LBS已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)。WIFI室內(nèi)定位技術(shù)在很多方面具有顯著優(yōu)勢(shì),比如所需成本低,網(wǎng)絡(luò)覆蓋面、定位精度高等等。同時(shí)基于WIFI的室內(nèi)定位技術(shù),已成為室內(nèi)定位的主要方法,為室內(nèi)定位服務(wù)的發(fā)展起到了很大的推進(jìn)作用。本文針對(duì)WIFI室內(nèi)定位技術(shù)中指紋庫(kù)的建立、AP節(jié)點(diǎn)的選擇和數(shù)據(jù)采集中存在的缺點(diǎn),對(duì)基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位算法相關(guān)問題進(jìn)行研究,主要成果包括:（1）分析了WIFI信號(hào)自身的時(shí)變性、接收點(diǎn)與AP節(jié)點(diǎn)間距離、人員的遮擋、人員的走動(dòng)及接受設(shè)備的姿態(tài)等誤差源因素對(duì)信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)的干擾情況。（2）針對(duì)信號(hào)強(qiáng)度值信號(hào)自身具有很強(qiáng)的時(shí)變性,提出了一種基于降噪深度信念網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位算法,目的在于減少指紋庫(kù)中的冗余信息,提高算法運(yùn)行效率和定位精確性。此算法把目標(biāo)定位區(qū)域劃分為若干個(gè)網(wǎng)格子區(qū)域,對(duì)采集到的RSSI信號(hào)進(jìn)行簡(jiǎn)約和預(yù)處理,利用堆疊降噪自編碼器的網(wǎng)絡(luò)框架,經(jīng)過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性轉(zhuǎn)換,輸入重構(gòu)之后的RSSI信... 

【文章來源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

三邊測(cè)量原理圖

碩士學(xué)位論文三角測(cè)量方法（AOA）就是在二維空間中，根據(jù) WIFI 信號(hào)到達(dá)移動(dòng)終端角度和網(wǎng)絡(luò)中已知的兩個(gè) AP 節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)值，通過距離解算得出移動(dòng)端的使用者處位置的方法,如圖 2-2 所示。許[44]等人提出了一種協(xié)同三角測(cè)量定位算法。而 WIFI 信號(hào)在室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境傳播時(shí)，會(huì)受到各種障礙物，人員的移動(dòng)以及多徑效應(yīng)等各種因素的干擾，導(dǎo)致通過三角測(cè)量方法測(cè)量得到的角度包含有很大統(tǒng)誤差。而且三角測(cè)量方法需要額外的特殊硬件設(shè)備來同步角度與時(shí)間，所以角測(cè)量法在室內(nèi)定位中的應(yīng)用有限。

將適時(shí)獲取的一組信號(hào)強(qiáng)度值與指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中的進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果預(yù)測(cè)移動(dòng)端使用者的所在位置，如圖2-3 所示。圖 2-3 位置指紋定位技術(shù)原理Figure2-3 The principle of position fingerprint location（二）指紋定位算法K 最鄰近法(K-Nearest Neighbor, KNN)、貝葉斯分類(Bayesian Classification,BC)、決策樹(Decision Tree, DT)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks, NN)是指紋室內(nèi)定位中最常用的幾種算法。（1）K 最鄰近法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于當(dāng)前最優(yōu)解的分段搜索策略的人工蜂群算法[J]. 毛力,周長(zhǎng)喜,吳濱.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(12)
[2]室內(nèi)WLAN定位中位置指紋優(yōu)化的接入點(diǎn)部署方法[J]. 周牧,蒲巧林,田增山.  通信學(xué)報(bào). 2015(S1)
[3]基于決策樹與樸素貝葉斯分類的入侵檢測(cè)模型[J]. 姚濰,王娟,張勝利.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2015(10)
[4]位置服務(wù)隱私保護(hù)研究綜述[J]. 張學(xué)軍,桂小林,伍忠東.  軟件學(xué)報(bào). 2015(09)
[5]室內(nèi)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信道傳輸模型及統(tǒng)計(jì)分析[J]. 田勇,唐禎安,喻言.  控制與決策. 2014(06)
[6]具有時(shí)效機(jī)制的增量式無線定位方法[J]. 劉軍發(fā),谷洋,陳益強(qiáng),曹彧姝.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2013(07)
[7]北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)試運(yùn)行服務(wù)性能評(píng)估[J]. 高為廣,蘇牡丹,李軍正,胡志剛.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2012(11)
[8]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽(yáng)明,王正.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(08)
[9]基于線性加權(quán)的Cell-ID定位方法[J]. 萬家歡,莊春華,陳秀萬,張威奕,萬瑋.  北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(06)
[10]國(guó)家自然科學(xué)基金“十二五”發(fā)展規(guī)劃[J].   中國(guó)科學(xué)基金. 2011(05)

博士論文
[1]WLAN位置指紋室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳麗娜.華東師范大學(xué) 2014
[2]基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的中文信息抽取方法[D]. 陳宇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[3]基于位置指紋的WLAN室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 孫永亮.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[4]基于學(xué)習(xí)算法的WLAN室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 鄧志安.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[5]基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 張明華.上海交通大學(xué) 2009

碩士論文
[1]WLAN室內(nèi)定位信號(hào)特征提取算法研究[D]. 張興.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[2]基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的半監(jiān)督分類[D]. 付華.西安電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3334496