室內(nèi)無線定位技術(shù)的研究.pdf

1、隨著定位技術(shù)大規(guī)模商業(yè)化的發(fā)展，基于位置的服務(wù)(Location Based Service，LBS)成為新興的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，并得到了快速的發(fā)展。傳統(tǒng)的衛(wèi)星定位技術(shù)和基站輔助定位技術(shù)已經(jīng)在室外定位中取得米級(jí)以上的精度，并已經(jīng)應(yīng)用于LBS產(chǎn)業(yè)中。目前制約LBS發(fā)展的最大障礙來源于室內(nèi)定位領(lǐng)域，由于室內(nèi)信道的時(shí)變性和復(fù)雜性，經(jīng)典的室內(nèi)定位算法精度普遍不高，而性能較好的室內(nèi)定位算法需要?jiǎng)t較為苛刻的實(shí)現(xiàn)條件。因此室內(nèi)定位的精確、普適算法的研究

2、一直是定位領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
　　本文通過對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)和研究現(xiàn)狀的查閱，對(duì)基于距離參數(shù)的參數(shù)化定位方法和基于特征匹配的非參數(shù)化定位方法這兩種目前室內(nèi)定位的研究方向進(jìn)行了研究。本文的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　1.在研究參數(shù)化室內(nèi)定位方案中，通過分析已有的室內(nèi)信道模型，結(jié)合室內(nèi)定位的使用場(chǎng)景，重點(diǎn)探討了信號(hào)隔墻衰減因子模型的相關(guān)內(nèi)容，同時(shí)，針對(duì)無線信道時(shí)變特性，改進(jìn)提出了無線局域網(wǎng)接入點(diǎn)(Access Point，AP)相互

3、實(shí)時(shí)信號(hào)測(cè)量，并采用多元線性回歸分析得到實(shí)時(shí)信道參數(shù)的方案。針對(duì)隔墻損耗對(duì)傳統(tǒng)信號(hào)傳播模型的影響，建立了隔墻損耗的補(bǔ)償機(jī)制。首先采用最小二乘法對(duì)位置進(jìn)行預(yù)定位，然后考慮到室內(nèi)環(huán)境的非視距(None Line of Sight，NLOS)因素，改進(jìn)提出一種基于定位圓環(huán)和加權(quán)質(zhì)心算法的NLOS誤差抑制算法，通過模擬實(shí)際室內(nèi)場(chǎng)景的仿真設(shè)置，對(duì)提出的相關(guān)算法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，算法性能比傳統(tǒng)算法有所提升。
　　2.在研究非參數(shù)化室內(nèi)定位方案中

4、，通過將室內(nèi)定位的問題轉(zhuǎn)換為特征匹配分類的問題進(jìn)行研究，引入支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)理論并推導(dǎo)分析了C-SVM算法在室內(nèi)定位中的應(yīng)用方式。針對(duì)數(shù)據(jù)采集階段訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有得到充分利用的問題，改進(jìn)提出了一種分層C-SVM算法，通過將不同質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分等級(jí)并賦予不同的懲罰因子的方式綜合利用所有采集數(shù)據(jù)。針對(duì)多類別問題中“成對(duì)比較”策略計(jì)算量大的問題，基于k-means算法得到一套快速聚類方案，可以降低