一種優(yōu)化Wi-Fi混合指紋圖室內(nèi)定位算法.pdf

1、隨著無線通信技術(shù)的普及，人們對基于位置的服務(wù)的需求從室外發(fā)展到室內(nèi)。因GPS難以在室內(nèi)提供準(zhǔn)確的位置服務(wù)，且室內(nèi)信號傳輸易受人員活動、多徑效應(yīng)、陰影效應(yīng)，溫度，濕度等多種因素影響，室內(nèi)定位“最后一百米”問題急需解決。隨著路由器，即無線信號接入點(diǎn)（Access Point,AP）廣泛分布在人們的生活中，智能手機(jī)、平板電腦、筆記本電腦都可以接Wi-Fi信號。Wi-Fi定位無需增設(shè)額外設(shè)備，成為一種成本極低的定位技術(shù)，現(xiàn)已成為研究熱點(diǎn)?；赗

2、SS（Received Signal Strength,接收信號強(qiáng)度）的WLAN位置指紋室內(nèi)定位技術(shù)的研究分為離線和在線階段，在離線指紋庫的構(gòu)建和在線匹配的過程中，精度與采集方法、計(jì)算方法息息相關(guān)。目前大量專家學(xué)者集中在對在線匹配算法進(jìn)行研究改進(jìn)，但指紋圖庫的構(gòu)建、利用與更新決定了定位的精度。
　　本研究從當(dāng)前指紋圖庫構(gòu)建工作量大、利用率低、匹配效率低、定位精度不高等問題入手，進(jìn)行了如下改進(jìn)，第一，在離線階段，通過采集目標(biāo)定位區(qū)域

3、的方向向量信息，并結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)挖掘聚類算法，訓(xùn)練部分虛擬參考點(diǎn)，建立一個高組織高密度的混合指紋圖庫。第二，通過地理坐標(biāo)和指紋圖的聚類對室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行整理識別，設(shè)定定位結(jié)果的邊界條件，在線定位時，將改進(jìn)后的WKNN（Weighted K-Nearest Neighbor）算法的定位結(jié)果融合地圖信息進(jìn)行了修正，輸出一個高質(zhì)量的定位結(jié)果。第三，建立了混合指紋圖庫的定位系統(tǒng)。通過對以上內(nèi)容的研究，本文算法建立了一個高組織、高質(zhì)量、高密度