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文檔簡介
1、近年來,基于無線接入點(Access Point,AP)接收信號強度(Received Signal Strength,RSS)的位置指紋(Location Fingerprinting,LF)室內定位技術已成為國內外位置感知研究的熱點?;赗SS指紋的室內定位技術通過利用在感興趣區(qū)域(Range of Interest,ROI)采集到的來自各個AP的RSS值來推斷觀察者或場景內物體的坐標,且事先不需知道AP的位置。此外基于位置指紋的定
2、位技術不需要添加額外的硬件支持,可以方便的應用到移動設備中,展現出明顯的優(yōu)勢。論文深入研究了基于 RSS的室內定位技術,并分析了提高定位精度的方法。本文提出基于位置指紋的解耦室內定位,通過對X軸和Y軸獨立地進行定位決策,以期在減少決策代價的同時提高定位精度。
本文首先給出了基于RSS的無線局域網(Wireless Local Area Network,WLAN)室內定位系統(tǒng)的研究依據。并分析了幾種基于WLAN的室內定位系統(tǒng)的優(yōu)
3、缺點,對比得出基于LF的定位技術是目前應用最多、發(fā)展前景最好的方法。其次,分析概括了定位技術的理論基礎。本文先從WLAN網絡的組成、拓撲結構及工作模式簡要描述了無線局域網。在此基礎上,給出當前應用較為廣泛的幾種在 WLAN環(huán)境下的室內定位技術,并重點闡述了 LF定位原理。然后介紹了三種應用最多的定位算法,即K近鄰(K-nearest Neighbor,K-NN)法、樸素貝葉斯法和支持向量機(Support Vector Machine,
4、SVM)法。接下來,實現了基于最小二乘支持向量機(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)的LF室內定位。本文首先提出基于LS-SVM的指紋定位模型,再給出了 LS-SVM指紋樣本訓練的具體實現過程。接下來詳細闡述了如何利用一對一和一對多方法將多分類問題轉化為多個二值分類問題。仿真結果表明,較傳統(tǒng)SVM、K-NN方法的分類準確率高且計算代價小。最后,實現了基于RSS指紋的解耦室內定位。文章
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