近年來(lái),人們對(duì)于提供位置服務(wù)的精確定位的需求越來(lái)越高,WiFi定位技術(shù)和RFID（Radio Frequency Identification）定位技術(shù)是兩種主要的室內(nèi)定位技術(shù),具有定位精度較高、耗能小,成本低這些特點(diǎn),從而使得室內(nèi)定位技術(shù)得以廣泛應(yīng)用。WiFi網(wǎng)絡(luò)中利用AP節(jié)點(diǎn)的RSS（Received Signal Strength）信息采用位置指紋定位技術(shù)確定目標(biāo)位置。同時(shí),RFID定位技術(shù)確定待定位物體位置的方法一般也是通過(guò)接收的信號(hào)強(qiáng)度RSSI（Received Signal Strength Indication）值來(lái)實(shí)現(xiàn)。由于接收信號(hào)的RSSI值既包含直達(dá)波成分,也有很多非直達(dá)波成分的貢獻(xiàn),所以單一定位系統(tǒng)根據(jù)RSSI測(cè)量技術(shù)進(jìn)行定位的方法往往會(huì)導(dǎo)致定位精度不能完全滿足要求,因此,本論文提出針對(duì)室內(nèi)環(huán)境中采用WiFi技術(shù)和RFID定位技術(shù)融合的方法從而構(gòu)成多傳感器融合定位系統(tǒng),以此來(lái)提高室內(nèi)定位精度。論文以教育部-中國(guó)移動(dòng)2014年科研基金課題“基于無(wú)線傳感網(wǎng)的融合性室內(nèi)定位解決方案研究”為支撐,對(duì)采用WiFi技術(shù)和RFID技術(shù)進(jìn)行融合室內(nèi)定位的方法進(jìn)行了研究,為多傳感器... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

NN、KNN、WKNN算法定位位置分布圖

NN、KNN、WKNN算法誤差累積曲線

郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第三章 基于 K 近鄰的 WiFi 定位算法研究與設(shè)況下計(jì)算出的 WKNN 的定位結(jié)果與 KNN 算法比較接近，可知 WKNN 的定位性能KNN 及 NN 算法都較好。.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析在實(shí)際的測(cè)量環(huán)境中，我們是利用了 4 個(gè)路由器節(jié)點(diǎn)，部署在 3*5m 的室內(nèi)環(huán)境中景布置圖如下 3.4 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3572169