隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展和普及,基于物理位置的各項服務展現(xiàn)了廣闊的市場前景,例如,緊急救助、醫(yī)療保健、定位導航等。然而傳統(tǒng)的藍牙、紅外線、傳感器等室內定位技術,由于對硬件和軟件要求高,阻礙了這些技術在實際的室內定位場景中的應用。隨著無線網絡的快速普及,為室內定位提供了新的研究思路,采用無線信號中的接收信號強度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)的室內定位技術只需借助無線網絡資源便可實現(xiàn)精準的室內定位,顯著縮減了部署成本,因此在現(xiàn)實應用中具有明顯優(yōu)勢。本文對基于RSSI的室內位置指紋技術定位方法進行研究分析,提出了一種基于高斯混合模型和改進K近鄰的位置指紋定位算法GMM-DWKNN,主要工作如下:首先根據無線網絡中的接受信號強度指示,在室內位置指紋定位離線階段采集指紋信息構建指紋庫,為了加快定位速度提高時效性,對指紋庫進行聚類處理形成指紋簇。然而,考慮到現(xiàn)有的K-means聚類算法只能處理分布為凸型的數據集,對非凸形的數據則比較難收斂甚至不可聚類,針對此問題,本文采用高斯混合模型的聚類算法對參考點的指紋信息進行聚類,其聚類過程中給出的是該指紋屬于某一個簇的概率,并最終將參考點歸入概率較大的簇中,相較于K-means等聚類算法更具有一般性,可以得到更好的聚類效果。其次在室內位置指紋定位在線階段,將在待定位目標處采集的指紋信息跟指紋庫中指紋信息進行匹配,結合相應的定位算法實現(xiàn)對待定位目標物理位置的估計。然而,常用于室內定位的K近鄰定位算法沒有充分考慮到實際定位過程中不同參考點的指紋信息貢獻程度不同,而本文提出的DWKNN定位算法根據不同參考點的貢獻程度不同賦予其不同的權重信息,從而實現(xiàn)了定位精度的提高。最后將GMM-DWKNN算法應用到位置指紋模型中進行室內定位實驗,實驗結果表明,在同等實驗條件未增加其他開銷的基礎上,與位置指紋模型原有的定位算法相比能夠在實時定位階段提高定位精度,有效的降低了定位誤差。
【學位單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN92
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容及主要工作
    1.4 論文組織結構
第二章 室內定位相關技術和算法
    2.1 室內定位相關技術
    2.2 室內定位相關算法
        2.2.1 基于測距的室內定位算法
        2.2.2 基于位置指紋的室內定位算法
    2.3 結合其他信號信息的位置指紋定位
    2.4 本章小結
第三章 基于高斯混合模型構建RSSI指紋庫
    3.1 引言
    3.2 RSSI信號分析
    3.3 聚類算法
        3.3.1 K-means聚類
        3.3.2 高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）
    3.4 基于高斯混合模型聚類算法構建RSSI指紋庫
    3.5 本章小結
第四章 基于離散系數改進的K近鄰定位算法
    4.1 引言
    4.2 位置指紋定位算法
        4.2.1 樸素貝葉斯定位算法
        4.2.2 神經網絡定位算法
        4.2.3 最近鄰定位算法
    4.3 基于離散系數的加權K近鄰定位算法
        4.3.1 K近鄰定位算法
        4.3.2 離散系數加權K近鄰（DWKNN）定位算法
    4.4 本章小結
第五章 實驗結果與分析
    5.1 實驗環(huán)境與配置
        5.1.1 RSSI信號采集
        5.1.2 室內定位環(huán)境
    5.2 GMM算法構建指紋庫
        5.2.1 指紋庫中指紋簇個數的確定
        5.2.2 指紋庫聚類結果
    5.3 GMM-DWKNN定位算法結果分析
    5.4 不同定位算法分析比較
        5.4.1 定位誤差對比
        5.4.2 累積誤差分布對比
    5.5 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 本文工作總結
    6.2 未來研究方向
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文

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本文編號：2887609