本文關鍵詞：WLAN環(huán)境下的室內(nèi)定位算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計算機科學和互聯(lián)網(wǎng)應用的發(fā)展,移動終端定位技術得到了廣泛的關注,尤其在物聯(lián)網(wǎng)和“互聯(lián)網(wǎng)+”架構上,室外位置信息和室內(nèi)位置信息都是不可或缺的。傳統(tǒng)的基于衛(wèi)星技術的定位系統(tǒng),如GPS(Global Positioning System,全球定位系統(tǒng))等,能夠很好解決室外定位的需求,但是用于室內(nèi)定位時,由于建筑物等對衛(wèi)星信號的遮擋,定位精度較低,而且這種方法用于室內(nèi)定位的實施成本較高,難以滿足復雜多變的室內(nèi)定位情形。WLAN(Wireless Local Area Networks)技術因其在室內(nèi)布設簡單,部署廣泛,價格低廉等優(yōu)異特性,使其更加適用于室內(nèi)定位。近年來,基于WLAN技術的室內(nèi)定位算法已經(jīng)成為位置感知領域內(nèi)的研究熱點,其中,基于位置指紋架構的定位方法成為研究主流。本文研究了WLAN環(huán)境下的基于指紋架構的定位算法的實施原理,通過分析,指出了定位過程中可能出現(xiàn)的誤差,并指出了幾種現(xiàn)有定位算法的不足。在深度分析現(xiàn)有的幾種定位算法基礎上,提出一種新的基于KPCA(Kernel Principal Component Analysis)和IWKNN(Improved Weighted K-nearest-neighbors)的室內(nèi)定位算法,稱之為KPCA-IWKNN算法,該算法與現(xiàn)有的幾種定位算法相比有如下改進:1.該算法在離線階段首次使用KPCA方法訓練原始位置指紋,提取原始位置指紋的非線性特征,將這些非線性特征組成特征位置指紋數(shù)據(jù)庫,這樣能更加有效的利用各個接入節(jié)點的接收信號強度信息;2.在線定位時,將實時測得的位置指紋經(jīng)過KPCA變換后,利用改進的加權K近鄰定位算法,自主選擇近鄰算法中近鄰位置指紋的數(shù)目,輸出加權位置信息,避免了原始K近鄰算法中近鄰數(shù)目不變帶來的問題,提高了室內(nèi)定位精度。3.為了分析算法在現(xiàn)實WLAN環(huán)境下的特性,本文使用的RSS數(shù)據(jù)采集自真實的WLAN環(huán)境,并且分析了AP數(shù)目,RSS訓練樣本數(shù)目等對算法的影響,并將本算法與其它算法進行比較。仿真結果表明,本文提出的算法在平均誤差和定位準確率方面優(yōu)于其他的室內(nèi)定位算法,在相同的定位精度下,本算法需要更少的訓練樣本數(shù)和接入節(jié)點數(shù),降低了離線訓練消耗;其次將本文提出的算法用于另一種WLAN環(huán)境,與其他幾種定位算法進行仿真對比,仿真結果表明,本算法性能更加穩(wěn)定。
【關鍵詞】：無線局域網(wǎng)絡 室內(nèi)定位 接收信號強度 核函數(shù)特征提取 改進加權K近鄰算法
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN925.93
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-22
• 1.1 引言10
• 1.2 WLAN技術概述10-16
• 1.2.1 WLAN的協(xié)議標準11-13
• 1.2.2 WLAN的網(wǎng)絡實體組成13-14
• 1.2.3 WLAN的組網(wǎng)結構14-15
• 1.2.4 WLAN的優(yōu)點15-16
• 1.3 選題背景及意義16-17
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-18
• 1.5 主要研究內(nèi)容和章節(jié)安排18-22
• 第2章 室內(nèi)定位算法22-32
• 2.1 引言22
• 2.2 基于WLAN的定位技術22-23
• 2.3 基于距離的定位方法23-30
• 2.3.1 三邊定位法23-24
• 2.3.2 三角定位法24-25
• 2.3.3 極大似然估計法25-26
• 2.3.4 TOA定位方法26-27
• 2.3.5 TDOA定位方法27-29
• 2.3.6 基于信號傳播模型的定位方法29-30
• 2.4 距離無關的的定位算法30-31
• 2.4.1 近似類型方法30
• 2.4.2 位置指紋定位法30-31
• 2.5 本章小結31-32
• 第3章 指紋定位算法研究32-44
• 3.1 引言32-33
• 3.2 WLAN環(huán)境下的指紋架構定位算法33-36
• 3.2.1 位置指紋空間的建立33-34
• 3.2.2 位置指紋定位算法34-36
• 3.3 RSS的特性分析36-39
• 3.3.1 RSS的傳播特性36-37
• 3.3.2 信號強度的路徑損耗分析37-39
• 3.4 定位系統(tǒng)的誤差分析39-41
• 3.4.1 RSS的誤差來源分析39-41
• 3.4.2 指紋定位算法的誤差41
• 3.5 本章小結41-44
• 第4章 基于KPCA與IWKNN的室內(nèi)定位算法44-54
• 4.1 引言44-46
• 4.2 基于KPCA與改進WKNN的室內(nèi)定位算法46-53
• 4.2.1 KPCA簡介46-47
• 4.2.2 KPCA-IWKNN算法步驟47-49
• 4.2.3 原始位置指紋的KPCA變換49-51
• 4.2.4 在線位置指紋的處理51
• 4.2.5 IWKNN進行定位51-53
• 4.3 本章小結53-54
• 第5章 實驗結果與仿真分析54-64
• 5.1 實驗設置54-56
• 5.2 仿真結果及分析56-63
• 5.2.1 AP數(shù)量對算法的影響56-58
• 5.2.2 離線階段RSS樣本數(shù)量對算法的影響58
• 5.2.3 特征空間的維度對定位算法的影響58-60
• 5.2.4 參數(shù)σ對定位性能的影響60-61
• 5.2.5 算法在其它環(huán)境下的性能61-63
• 5.3 本章小結63-64
• 第6章 總結與展望64-66
• 6.1 全文總結64-65
• 6.2 展望65-66
• 參考文獻66-72
• 作者簡介72
• 攻讀碩士期間取得的科研成果72-74
• 致謝74

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：420871