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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,基于終端的室內(nèi)定位技術(shù)能為用戶提供信息檢索服務(wù)、室內(nèi)導(dǎo)航服務(wù)、社區(qū)交友服務(wù)等,因此已經(jīng)成為當(dāng)前的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。已有的室內(nèi)定位算法包括:三角測(cè)量法、臨近法、WiFi指紋定位法以及行人航位推算法,其中WiFi指紋法定位范圍廣、成本低、使用靈活、無(wú)需額外硬件支持,因此本文研究基于WiFi指紋的室內(nèi)定位。
然而傳統(tǒng)的WiFi指紋定位法尚存在如下問(wèn)題:第一,在采樣階段,每個(gè)采樣點(diǎn)上需要采集信號(hào)并預(yù)處理,已有的單方
2、向采集和均值濾波的處理方式尚不夠理想;第二,在定位階段,已有一些匹配算法如KNN,但匹配精度尚待提高。
本文在WiFi指紋法的采樣階段,針對(duì)信號(hào)采集環(huán)節(jié),分析了已有的單方向采集法,指出其沒(méi)有考慮在手機(jī)指向不同方向時(shí)信號(hào)強(qiáng)度的差異性,故提出了不同方向采集法;針對(duì)信號(hào)預(yù)處理環(huán)節(jié),分析了均值濾波法,指出其把一些與均值偏差較大的信號(hào)也算入總和求平均的缺點(diǎn),引入了高斯濾波來(lái)濾除這些信號(hào)。最后,將不同方向采集和高斯濾波融合,提出了改進(jìn)的采
3、樣法——FODG(Fusion of Different direction collection and Gauss Filter)。
在WiFi指紋法的定位階段,從歐氏距離計(jì)算和坐標(biāo)匹配兩方面對(duì)主流的匹配法KNN改進(jìn)。在歐式距離計(jì)算環(huán)節(jié),分析了KNN法賦予每個(gè)AP相同權(quán)重的弊端,提出賦不同權(quán)值給各個(gè)擁有不同信號(hào)強(qiáng)度的AP;在坐標(biāo)匹配環(huán)節(jié),指出了KNN法賦予K個(gè)近鄰采樣點(diǎn)相同權(quán)值的缺點(diǎn),提出了距離加權(quán)的KNN法(WKNN),
4、最后將AP加權(quán)歐式距離法和WKNN法融合,提出了改進(jìn)的匹配法——AWKNN(AP weighted and distanced weighted KNN)。
最后本文實(shí)現(xiàn)了WiFi指紋定位系統(tǒng),包括采樣階段和定位階段各模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),并在實(shí)現(xiàn)的定位系統(tǒng)基礎(chǔ)上對(duì)相關(guān)參數(shù)(采集的AP數(shù)量、WiFi信號(hào)采集數(shù)量、近鄰數(shù)K值)進(jìn)行了最優(yōu)化取值。接著對(duì)采樣階段算法FODG和定位階段算法AWKNN進(jìn)行性能分析,最后從定位精度、定位穩(wěn)定性
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