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文檔簡介
1、隨著移動互聯網的蓬勃發(fā)展,人們對基于位置信息的服務提出了巨大的需求。然而,傳統(tǒng)的定位技術一般適用于室外場景,在室內無法進行準確定位,因而室內定位技術成為研究熱點。目前WiFi(一般指基于IEEE802.11系列標準的無線局域網)網絡在室內已經廣泛部署,其具有成本低、功耗低的特點,并且移動終端廣泛安裝WiFi接入模塊,因此基于WiFi的室內定位技術是該領域的主要研究方向。
本文在大量WiFi接入點(AP)可連接的場景中,為了降低
2、定位運算復雜度提出了一種基于主成分分析(PCA)的WiFi定位算法。該算法能夠以較低復雜度實現常規(guī)算法一樣的準確度。針對WiFi信號強度隨機波動的情況,利用卡爾曼濾波技術提高了PCA定位算法的穩(wěn)定性。此外,在Android智能手機系統(tǒng)中開發(fā)了WiFi定位軟件,并實現和驗證了所提算法的可行性。主要工作如下:
(1)首先對實驗場景采集數據進行了分析,發(fā)現整個定位區(qū)域能接入的AP數量較大,并且部分AP的信號強度在不同位置變化較大。直
3、接使用所有可接入AP的信號進行定位,不僅定位計算復雜度高,而且會引入干擾從而影響定位精度?;诖耍疚睦肞CA方法將指紋信號進行降維處理,保留可靠AP的指紋信息,不僅降低了指紋信號強度的空間維度而且還保證了定位準確度。此外,為了進一步降低運算復雜度和提高定位準確性,還使用了區(qū)域分簇的PCA定位算法。
?。?)由于室內信號傳播環(huán)境較為復雜,并且多個AP會工作于同一個頻道,從而會導致指紋信號強度會隨時間波動。針對該問題,本文根據卡
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