基于機(jī)器學(xué)習(xí)的射頻指紋定位方法研究.pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和智能移動(dòng)終端的快速發(fā)展，人們對(duì)基于位置的服務(wù)需求越來越大，且由于人流動(dòng)的隨意性和所處環(huán)境的復(fù)雜性，如何在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確有效的定位具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。由于射頻指紋定位方法在復(fù)雜障礙環(huán)境中的優(yōu)越性能，受到了越來越多關(guān)注，但目前已有的射頻指紋定位技術(shù)還不成熟，仍存在諸多問題和挑戰(zhàn)。
　　本文基于國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，分析了已有射頻指紋定位中存在的主要問題，并對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的射頻指紋定位方法進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究

2、。本課題旨在一定程度上解決現(xiàn)有的問題，主要涵蓋了以下內(nèi)容：
　　首先，以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)分析了以信號(hào)接收強(qiáng)度為代表的室內(nèi)射頻指紋的統(tǒng)計(jì)特性和影響因素。深入研究了影響射頻指紋定位系統(tǒng)的一些關(guān)鍵因素，并挖掘這些關(guān)鍵因素與定位性能之間的關(guān)系，為后文算法的設(shè)計(jì)優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)提供了良好的理論支持。
　　其次，針對(duì)指紋定位方法中建庫工作量大且耗時(shí)長(zhǎng)的問題，本文提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解析指紋定位方法。首先，解析指紋定位算法能夠利用服務(wù)器自動(dòng)生成離線指

3、紋數(shù)據(jù)庫，大大減少建庫工作量，并且通過仿真驗(yàn)證了該算法在低信噪比下具有更好的定位性能和魯棒性。除此之外，基于仿真對(duì)該算法的空間變異性問題進(jìn)行分析，并將包括遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在解析指紋定位方法中，有效降低了空間變異性影響，進(jìn)一步提高了定位精度和定位性能。
　　最后，本文給出了基于非線性支持向量機(jī)的接收信號(hào)強(qiáng)度（Received Signal Strength，RSS）指紋定位方法。該方法在RSS指紋定位過程