本文關(guān)鍵詞：穩(wěn)健的低秩矩陣恢復(fù)室內(nèi)定位方法研究

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 RSS 低秩矩陣恢復(fù) 指紋庫(kù) EDM

【摘要】：現(xiàn)代通信技術(shù)的高速發(fā)展給室內(nèi)定位帶來(lái)了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。在受到非視距傳播、多徑傳播效應(yīng)和大量人員走動(dòng)等因素導(dǎo)致的不斷發(fā)生變化的復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健、高效和高精度的定位具有重要的實(shí)用價(jià)值但又充滿著挑戰(zhàn)性。在這樣的背景下,本文對(duì)穩(wěn)健的低秩矩陣恢復(fù)室內(nèi)定位方法進(jìn)行了深入的分析和研究。主要內(nèi)容包括:首先,詳細(xì)地研究了基于接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength,RSS)的室內(nèi)定位方法。結(jié)合室內(nèi)定位技術(shù)的性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),以仿真實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)指出了傳統(tǒng)的基于RSS的室內(nèi)定位方法存在的問(wèn)題以及這些問(wèn)題與定位性能之間關(guān)系,這為后文算法的設(shè)計(jì)提供了理論基礎(chǔ)和指明了方向。其次,介紹了低秩矩陣恢復(fù)理論,簡(jiǎn)要地作了將低秩矩陣恢復(fù)理論應(yīng)用到室內(nèi)定位的可行性分析。然后,針對(duì)傳統(tǒng)的基于RSS指紋庫(kù)匹配定位方法存在的建庫(kù)效率低下、指紋庫(kù)穩(wěn)健度不強(qiáng)和定位誤差大等缺點(diǎn)。在分析了格點(diǎn)多信道RSS指紋庫(kù)的結(jié)構(gòu)特征之后,結(jié)合低秩矩陣恢復(fù)理論(Low Rank Matrix Completion,LRMC)提出了相應(yīng)改進(jìn)方法。它們包括:基于低秩矩陣恢復(fù)的指紋庫(kù)噪聲濾波方法和建庫(kù)方法分別可有效地剔除指紋庫(kù)中的野值和提高建庫(kù)效率;建立多信道信號(hào)強(qiáng)度差指紋(Signal Strength Difference,SSD)可以有效地避免信號(hào)接收設(shè)備差異對(duì)格點(diǎn)指紋的影響。建立好穩(wěn)健的格點(diǎn)多信道SSD指紋后,提出了多信道矢量匹配定位方法,該方法可以提升指紋匹配效率和降低噪聲的影響。MATLAB仿真驗(yàn)證結(jié)果和利用ZigBee網(wǎng)絡(luò)獲得的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果均說(shuō)明了本文中提出的算法的可行性和正確性。最后,提出了基于低秩歐氏距離矩陣恢復(fù)的室內(nèi)定位方法。歐氏距離矩陣(Euclidean Distance Matrix,EDM)存在的數(shù)據(jù)不完整、不準(zhǔn)確和環(huán)境適應(yīng)性差等問(wèn)題,本文分析了EDM的結(jié)構(gòu)特征,結(jié)合EDM的低秩特性,提出了基于低秩矩陣恢復(fù)的獲取完整EDM的方法�；谕暾腅DM信息,提出了基于半正定規(guī)劃松弛的多目標(biāo)定位方法,相對(duì)于傳統(tǒng)的利用EDM的定位方法,提出的方法具有更高的定位精度。仿真結(jié)果和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果均表明本文提出的方法可以有效地改善傳統(tǒng)的基于EDM定位方法中存在的問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 RSS 低秩矩陣恢復(fù) 指紋庫(kù) EDM
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 本文研究的背景和意義10-11
• 1.2 室內(nèi)定位技術(shù)發(fā)展介紹11-13
• 1.2.1 室內(nèi)定位技術(shù)分類11-12
• 1.2.2 室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)12-13
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 基于RSS的室內(nèi)定位方法15-22
• 2.1 RSS信號(hào)模型15
• 2.2 RSS室內(nèi)定位方法15-17
• 2.2.1 基于RSS的參數(shù)室內(nèi)定位方法15-17
• 2.2.2 基于RSS的非參數(shù)室內(nèi)定位方法17
• 2.3 RSS定位算法性能分析17-21
• 2.3.1 仿真比較17-20
• 2.3.2 存在的問(wèn)題和挑戰(zhàn)20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 低秩矩陣恢復(fù)22-31
• 3.1 低秩矩陣恢復(fù)問(wèn)題描述22-24
• 3.2 低秩矩陣恢復(fù)方法分析24-29
• 3.2.1 低秩矩陣恢復(fù)問(wèn)題的解決方法24-27
• 3.2.2 低秩矩陣恢復(fù)問(wèn)題解決方法比較27-29
• 3.3 低秩矩陣恢復(fù)理論在室內(nèi)定位中的應(yīng)用29-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第四章 基于LRMC的SSD指紋匹配室內(nèi)定位方法31-48
• 4.1 多信道RSS指紋庫(kù)建立方法31-33
• 4.2 基于LRMC的高效建庫(kù)方法33-36
• 4.2.1 RSS指紋結(jié)構(gòu)分析33-34
• 4.2.2 基于LRMC的高效建庫(kù)方法34-36
• 4.3 基于LRMC的指紋庫(kù)濾波方法36-39
• 4.4 基于多信道SSD指紋庫(kù)匹配的室內(nèi)定位方法39-43
• 4.4.1 建立多信道SSD指紋39-40
• 4.4.2 定位算法40-43
• 4.5 算法效果驗(yàn)證43-47
• 4.6 本章小結(jié)47-48
• 第五章 基于低秩歐氏距離恢復(fù)的室內(nèi)定位方法48-68
• 5.1 EDM分析48-56
• 5.1.1 EDM構(gòu)成及其性質(zhì)分析48-50
• 5.1.2 室內(nèi)定位中EDM獲取方法50-56
• 5.2 定位方法56-60
• 5.2.1 單目標(biāo)定位方法56-58
• 5.2.2 傳統(tǒng)多目標(biāo)定位方法58-59
• 5.2.3 基于半正定規(guī)劃松弛的多目標(biāo)定位方法59-60
• 5.3 算法性能分析和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證60-67
• 5.3.1 仿真分析60-64
• 5.3.2 復(fù)雜度分析64-66
• 5.3.3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證66-67
• 5.4 本章小結(jié)67-68
• 第六章 全文總結(jié)與展望68-70
• 6.1 全文總結(jié)68
• 6.2 工作展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果75-76

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1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：940358