本文關(guān)鍵詞：基于位置指紋的Wi-Fi室內(nèi)定位技術(shù)研究

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【摘要】：隨著人們對基于位置服務(wù)的需求的日益增加,室內(nèi)無線定位技術(shù)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。Wi-Fi定位技術(shù)由于定位成本低、應(yīng)用操作方便且精度基本可以滿足人們的定位需求,是目前主流的室內(nèi)定位技術(shù)。基于位置指紋的Wi-Fi定位技術(shù)使用一個(gè)AP即可實(shí)現(xiàn)定位,適用場合更廣。針對不同的室內(nèi)環(huán)境,本文對該技術(shù)定位精度的影響因素進(jìn)行了研究�？紤]到室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性,選取了三種具有代表性的實(shí)驗(yàn)場景。場景一是一段狹長的過道,用于模擬室內(nèi)過道環(huán)境；場景二是一間教室,用于模擬室內(nèi)辦公環(huán)境；場景三是一個(gè)過道拐角,用于模擬室內(nèi)角落環(huán)境。首先,基于傳統(tǒng)的K近鄰算法和VaS算法,給出了兩種新的匹配算法。一種是使用曼哈頓距離作為距離度量,曼哈頓距離計(jì)算的是向量各個(gè)維度上差值的絕對值之和。另一種是使用馬氏距離作為距離度量,馬氏距離將樣本空間的統(tǒng)計(jì)特性考慮在內(nèi)。定位時(shí)選擇距離最近的K個(gè)參考點(diǎn)位置的均值作為最終的定位結(jié)果。前者在三種場景下的定位精度均比傳統(tǒng)的K近鄰算法高,最多可達(dá)10%；后者在場景二和場景三等干擾較少的定位環(huán)境下,定位精度最多比傳統(tǒng)的K近鄰算法提高了15%。其次,研究了AP數(shù)目對定位精度的影響。場景一中使用1個(gè)AP定位時(shí),43%的測試用例定位誤差在5m之內(nèi),場景二和場景三中僅用1個(gè)AP定位時(shí),全部的測試用例定位誤差均在5m之內(nèi)。場景一中AP數(shù)目從1個(gè)增加到3個(gè)后,定位誤差在5 m之內(nèi)的測試用例增加了20%；在場景二和場景三的定位環(huán)境下,將AP數(shù)目從1個(gè)增加至4個(gè)后,相同定位誤差范圍內(nèi)的測試用例增加了5%左右。最后,研究了AP位置對定位精度的影響。在場景三的環(huán)境下使用3個(gè)相同型號的AP進(jìn)行定位,AP的部署形式有兩種,一是3個(gè)AP分別位于一個(gè)三角形的頂點(diǎn),一是3個(gè)AP處于一條直線上。前者的定位性能優(yōu)于后者,其中,平均定位誤差比后者低0.5 m左右,最小定位誤差的改善可達(dá)1 m,但最大定位誤差差別不大�？偟膩碚f,基于位置指紋的Wi-Fi室內(nèi)定位技術(shù)受到多種因素影響,有條件應(yīng)盡可能使用處于分散位置的多個(gè)AP,并選擇魯棒性好的曼哈頓距離作為匹配指標(biāo)。在復(fù)雜度允許的情況下,還應(yīng)當(dāng)適時(shí)增加指紋庫的規(guī)模。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 Wi-Fi 位置指紋
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)13-15
• 2 基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)15-21
• 2.1 WLAN無線通信技術(shù)15-17
• 2.1.1 無線局域網(wǎng)15
• 2.1.2 無線AP15-16
• 2.1.3 WLAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)16-17
• 2.2 室內(nèi)定位技術(shù)17-19
• 2.3 室內(nèi)定位方法19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 3 實(shí)驗(yàn)場景配置與數(shù)據(jù)采集處理21-29
• 3.1 信號測量客戶端21-22
• 3.1.1 客戶端開發(fā)環(huán)境21
• 3.1.2 客戶端的實(shí)現(xiàn)21-22
• 3.2 實(shí)驗(yàn)場景搭建與配置22-24
• 3.3 數(shù)據(jù)采集與處理24-28
• 3.3.1 信號特性分析24-25
• 3.3.2 指紋數(shù)據(jù)庫25-27
• 3.3.3 測試數(shù)據(jù)27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-29
• 4 匹配算法與定位精度的關(guān)系29-39
• 4.1 K近鄰算法與改進(jìn)算法29-32
• 4.1.1 位置指紋定位方法29-31
• 4.1.2 匹配算法31-32
• 4.2 算法復(fù)雜度分析32-34
• 4.3 算法對定位精度的影響34-38
• 4.3.1 場景一34-35
• 4.3.2 場景二35-36
• 4.3.3 場景三36-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 5 AP數(shù)目與定位精度的關(guān)系39-44
• 5.1 AP部署規(guī)則39-40
• 5.2 AP數(shù)目對定位精度的影響40-42
• 5.2.1 場景一40-41
• 5.2.2 場景二41-42
• 5.2.3 場景三42
• 5.3 最佳AP數(shù)目分析42-43
• 5.4 本章小結(jié)43-44
• 6 AP位置與定位精度的關(guān)系44-50
• 6.1 三角形擺放44-45
• 6.2 直線型擺放45-46
• 6.3 擺放位置對定位精度的影響46-48
• 6.4 本章小結(jié)48-50
• 7 結(jié)論50-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果55-57
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集57

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：930209