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文檔簡介
1、隨著移動通信技術(shù)的快速發(fā)展,人們對基于位置服務(wù)(Location Based Service,LBS)的定位精度要求越來越高。由于GPS,A-GPS等常用定位技術(shù)在城市環(huán)境中存在各種問題和不足,以及基于位置指紋的定位技術(shù)在城市環(huán)境中的特有的優(yōu)勢,使得該技術(shù)得到了大家的認可和深入的研究。伴隨著Android系統(tǒng)以及基于3G/LTE網(wǎng)絡(luò)的移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,人們更多的使用智能手機來進行社交、購物等活動,因此對手機的性能要求越來高。但是,智
2、能終端同PC相比還是存在著處理數(shù)據(jù)能力弱,存儲空間小等缺點,而云計算可以將應(yīng)用的計算從移動終端遷移到服務(wù)端來進行,通過它能夠加快應(yīng)用處理的速度,使用戶得到更高效的服務(wù)?;诖?,本文在分析研究常用位置指紋定位算法的基礎(chǔ)上,提出了一種算法改進方案,并設(shè)計實現(xiàn)了3G/LTE網(wǎng)絡(luò)下基于云平臺的Andriod移動終端定位系統(tǒng)。
首先,在查閱和分析大量蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上,分析了位置指紋定位系統(tǒng)在3G/LTE網(wǎng)絡(luò)當中進行應(yīng)用所
3、具備的優(yōu)勢,基于典型的3G/LTE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為運營商設(shè)計了具有位置指紋定位功能的3G/LTE網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及定位流程。
其次,對常用位置指紋定位算法NN,KNN,WKNN以及Bayes算法在不同的參數(shù)和環(huán)境下進行了仿真和對比,結(jié)果表明WKNN算法性能最優(yōu),并提出了一種基于最強基站過濾的信號強度向量相關(guān)系數(shù)計算的改進算法,通過Matlab的對比仿真分析發(fā)現(xiàn),改進算法定位精度有一定提高而且減少了一定的工作量,故將該算法作為本文定位系統(tǒng)
4、中的匹配算法。
然后,在對系統(tǒng)進行詳細需求分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合Android系統(tǒng)和Hadoop云平臺的特點,設(shè)計了系統(tǒng)的整體架構(gòu)以及各個功能模塊組成。結(jié)合移動端和服務(wù)器端的設(shè)計完成了各項功能模塊的設(shè)計,包括數(shù)據(jù)庫、離線階段數(shù)據(jù)采集、服務(wù)端Hadoop集群搭建、定位客戶端等。
最后,根據(jù)位置指紋定位系統(tǒng)原理與移動終端實現(xiàn)的功能,在3G/LTE網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下設(shè)計出了一套測試方案。通過現(xiàn)場實驗以及測試結(jié)果表明,在城市環(huán)境下的3G
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