基于位置指纹的室内定位算法研究

作     者：周红亮 

作者单位：安徽工程大学 

学位级别：硕士

导师姓名：周先存;李小庆

授予年度：2018年

学科分类：08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

主      题：室内定位 WIFI 位置指纹 压缩感知 惯性测量单元 稀疏表示 

摘      要：近年来,随着普适计算和基于位置的服务LBS(Location Based Services,LBS)的快速发展与普及,人们越来越迫切地需要精准、便捷的室内定位服务。在室内WIFI场景下定位中,基于位置指纹的WIFI室内定位算法是目前广泛认可的室内定位方法,但是制约其在真实场景中的应用的原因在于:RSS信号易受干扰;波动较大;指纹库构建繁杂、工作量较大;移动连续定位过程中定位精度较低等。如何规避位置指纹算法中无线信号传播造成的多径、衰减等因素带来的干扰,高精度的刻画用户在室内环境中的位置成为当今学者急需解决的问题。本文从位置指纹算法尚存的问题出发,主要做了以下的工作:(1)深入研究和分析了指纹定位方法及压缩感知的原理,通过理论分析以及实验仿真,针对基于接收信号指数强度的WIFI室内定位算法易受干扰、波动较大及室内指纹定位方法指纹库构建繁杂而工作量较大的问题,在离线阶段利用压缩感知的理论来构建离线数据库降低离线采集的复杂度,线定位阶段利用向量相似性理论来提高定位的精度。实验结果表明,本文提出的算法平均误差为1.4117m,相较于WKNN、Horus提升了20.0%、36.8%,算法有效地提高了室内静态定位问题的精度及抗干扰等性能。(2)将静态定位问题扩展到动态跟踪问题时,针对基于稀疏表示和位置相关性的室内定位算法的跟踪效果较差的问题,静态定位算法结合惯性导航算法来实现轨迹跟踪,惯性传感器数据信息辅助压缩感知定位过程,得系统可以适应动态定位过程。实验结果表明,仿真跟踪路径的跟踪程度较高,定位误差在2.5m的范围内达到98%的准确率,算法切实可行。实验验证及仿真结果证明,基于稀疏表示和位置相关性的室内定位算法提高了室内定位的定位精度及抗干扰等性能,性测量单元辅助的动态指纹算法进行目标跟踪,也实现了对行人的航迹很好的拟合效果。