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文檔簡介
1、在近幾年中,無線定位服務(wù)在生活中扮演了非常關(guān)鍵的角色,它被分為兩類:室內(nèi)定位以及室外定位。廣泛應(yīng)用的室外定位技術(shù)是全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng),例如全球定位系統(tǒng)和北斗定位系統(tǒng)。而在室內(nèi)環(huán)境中,衛(wèi)星信號的傳播會受到阻礙。因此室內(nèi)定位系統(tǒng)(Indoor Localization System, ILS)就成為了不可或缺的一部分。而無線室內(nèi)定位技術(shù)擁有高精度和低成本的優(yōu)點,被廣泛的應(yīng)用在ILS中。
降低成本對于促進ILS的發(fā)展是十分有意義的。N
2、ordic Semiconductor nRF24LE1是一款在無線應(yīng)用中非常廣泛的芯片,并擁有低成本,低能耗的優(yōu)點,但是它只支持四個離散信號功率檔輸出。我們的目的是提出一個完整的兼顧硬件成本與定位精度并基于功率檔的無線ILS解決方案。
本文主要是采用了指紋匹配的思想來進行定位,提出了一個基于功率檔的無線ILS:Plils,并使用了nRF24LE1芯片實現(xiàn)了該系統(tǒng)。整個系統(tǒng)定位過程被分為離線訓(xùn)練階段與在線定位階段。在離線訓(xùn)練階
3、段,我們根據(jù)無線芯片信號規(guī)律將整個定位區(qū)域劃分為若干均勻的網(wǎng)格,并以每個網(wǎng)格為單位進行指紋數(shù)據(jù)采集。首先將指紋數(shù)據(jù)進行預(yù)處理來過濾掉異常指紋,并用自組織映射將整個目標(biāo)區(qū)域劃分為若干個子區(qū)域。由于指紋數(shù)據(jù)預(yù)處理使得在子區(qū)域的指紋擁有了更高的信號特征相似度。其次運用收集的指紋向量以及對應(yīng)的子區(qū)域標(biāo)簽和位置信息分別來訓(xùn)練支持向量機分類器和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型。在在線定位階段,利用支持向量機來判定待定位目標(biāo)歸屬的子區(qū)域,并使用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)
4、絡(luò)來精確估算目標(biāo)位置。最后提出了正方形區(qū)域限制算法來提高移動目標(biāo)的定位精度,并且給出了相關(guān)參數(shù)的分析情況。
在實驗階段中,我們首先討論了目標(biāo)結(jié)點的最大移動速度與子區(qū)域數(shù)目在不同選擇下的定位精度,并且在最優(yōu)參數(shù)組合下取得了平均74cm的定位精度。隨后,我們在這個參數(shù)組合下對沒有自組織映射的Plils以及對比算法CMTL+進行了比較和討論,最后的結(jié)果顯示,自組織映射算法對定位精度的提高明顯,并且Plils在定位精度上要明顯優(yōu)于CM
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