本文關鍵詞：基于角度射線投影的室內WLAN眾包協(xié)作定位算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線局域網(wǎng)(Wireless Local Area Network,WLAN)技術自誕生以來,在無線通信領域一直處于快速發(fā)展狀態(tài)。智能終端和移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及以及室內WLAN接入點(Access Point,AP)的廣泛布置為室內WLAN定位技術的研究帶來了巨大便利。用戶在不需要增加額外設備的情況下,即可以較低成本方式滿足定位導航需求。目前室內WLAN定位算法中普遍使用的是指紋定位法,但指紋定位法的主要問題有兩個:一是離線階段指紋數(shù)據(jù)庫的建立費時費力;二是在線階段室內信號傳播的復雜性導致定位匹配準確度不高。本文正是針對這兩個問題展開研究,在指紋定位算法的基礎上,提出一種基于角度射線投影的室內WLAN眾包協(xié)作定位算法,在稀疏參考點條件下達到高精度定位的目的。本文算法分為離線階段與和在線階段兩個部分。離線階段包含兩個步驟:指紋數(shù)據(jù)庫的構建與預處理。在指紋數(shù)據(jù)庫構建階段,本文提出一種基于虛擬AP的室內WLAN指紋數(shù)據(jù)庫構建。通過對離線階段的稀疏指紋數(shù)據(jù)庫進行線性回歸分析得到總均方誤差最小的最佳虛擬AP位置,進而利用多方向信號傳播模型對每個虛擬AP進行多方向指紋數(shù)據(jù)庫的構建,從而將稀疏的指紋數(shù)據(jù)庫擴建成多方向混合指紋數(shù)據(jù)庫,在保證定位精度的前提下,減小了離線階段的建庫開銷。在指紋數(shù)據(jù)庫預處理階段,本文利用基于Tanimoto相似度的仿射傳播聚類對多方向混合指紋庫進行預處理,形成聚類中心,減小在線階段定位匹配時間,提高算法的實時性。在線階段包括三個步驟:首先,眾包協(xié)作點利用離線階段形成的聚類中心進行粗定位和K近鄰定位算法進行精定位得到自身的估計位置;其次,通過移動終端微機電系統(tǒng)的磁力計計算得到眾包協(xié)作點相對于待定位點的角度信息;最后,構建基于角度射線投影的室內WLAN眾包協(xié)作定位模型得到待定位點最終估計位置。本文通過將眾包協(xié)作點相對待定位點的角度信息和待定位點的接收信號強度信息結合起來,從而達到高精度定位的目的。并且在重慶郵電大學逸夫樓5樓實驗環(huán)境中進行驗證,本文算法在3米內累積誤差概率達到89.54%,平均定位誤差達到1.69米,從而驗證了算法的有效性。
【關鍵詞】：室內WLAN 虛擬AP 仿射傳播聚類 眾包 協(xié)作定位
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN925.93
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-12
• 注釋表12-13
• 第1章 引言13-21
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀14-18
• 1.2.1 室內WLAN定位研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 眾包研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.3 協(xié)作定位研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 論文主要內容18-19
• 1.4 論文結構安排19-21
• 第2章 室內WLAN定位系統(tǒng)基本原理21-34
• 2.1 引言21
• 2.2 室內WLAN定位方法21-26
• 2.2.1 到達時間定位法21-22
• 2.2.2 到達時間差定位法22-23
• 2.2.3 到達角度定位法23-24
• 2.2.4 傳播模型定位法24-25
• 2.2.5 位置指紋定位法25-26
• 2.3 Radio Map建立方法26-27
• 2.4 Radio Map預處理方法27-30
• 2.4.1 Radio Map生成27
• 2.4.2 Radio Map預處理27-30
• 2.5 搜索匹配定位算法30-33
• 2.5.1 確定性定位算法30-32
• 2.5.2 概率性定位算法32-33
• 2.6 本章小結33-34
• 第3章 基于虛擬AP的室內WLAN指紋數(shù)據(jù)庫構建34-43
• 3.1 引言34
• 3.2 基于線性回歸的虛擬AP定位34-39
• 3.2.1 WLAN信道衰落統(tǒng)計特性34-35
• 3.2.2 對數(shù)距離衰減模型35-36
• 3.2.3 線性回歸模型36-37
• 3.2.4 虛擬AP定位37-39
• 3.3 多方向信號傳播模型的混合Radio Map構建39-42
• 3.3.1 多方向信號傳播模型構建39-40
• 3.3.2 基于虛擬AP的多方向Radio Map構建40
• 3.3.3 多方向混合Radio Map構建40-42
• 3.4 本章小結42-43
• 第4章 室內WLAN眾包協(xié)作定位算法43-57
• 4.1 引言43
• 4.2 工作原理43-44
• 4.3 離線階段44-47
• 4.3.1 RSS編碼45-46
• 4.3.2 基于Tanimoto相似度的仿射傳播聚類46-47
• 4.4 在線階段47-56
• 4.4.1 眾包定位47-48
• 4.4.2 航向角解算48-51
• 4.4.3 眾包協(xié)作模型構建51-53
• 4.4.4 基于角度射線投影的眾包協(xié)作定位53-56
• 4.5 本章小結56-57
• 第5章 實驗結果與算法性能57-75
• 5.1 引言57
• 5.2 實驗環(huán)境57-60
• 5.2.1 測試環(huán)境57-58
• 5.2.2 實驗數(shù)據(jù)58-59
• 5.2.3 性能衡量59-60
• 5.3 多方向混合Radio Map性能分析60-64
• 5.3.1 虛擬AP定位性能分析60-61
• 5.3.2 多方向混合Radio Map性能分析61-64
• 5.4 基于Tanimoto相似度的仿射傳播聚類性能分析64-68
• 5.4.1 聚類參數(shù)討論64-65
• 5.4.2 環(huán)境參數(shù)討論65-68
• 5.5 基于角度射線投影的眾包協(xié)作定位性能分析68-74
• 5.5.1 模型參數(shù)討論68-71
• 5.5.2 定位性能分析71-74
• 5.6 本章小結74-75
• 第6章 總結與展望75-77
• 6.1 工作總結75-76
• 6.2 工作展望76-77
• 參考文獻77-82
• 致謝82-83
• 攻讀碩士學位期間從事的科研工作及取得的成果83-84

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

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  本文關鍵詞：基于角度射線投影的室內WLAN眾包協(xié)作定位算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：255963