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西安电子科技大学学报 2015年第6期42卷 81-87页

作者：马鑫迪马建峰高胜西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

指纹库的好坏直接影响到室内定位的定位精度,而现有的室内定位算法大都是建立在原始指纹库的基础之上的,缺乏对指纹库的优化处理.笔者利用k-means算法优化指纹库的构建过程,通过聚类的思想剔除已采集指纹库中的"噪点",从而为室内定位算... 详细信息

指纹库的好坏直接影响到室内定位的定位精度,而现有的室内定位算法大都是建立在原始指纹库的基础之上的,缺乏对指纹库的优化处理.笔者利用k-means算法优化指纹库的构建过程,通过聚类的思想剔除已采集指纹库中的"噪点",从而为室内定位算法提供较好的数据样本源.实验结果表明,与现有的室内定位系统相比,利用优化后的指纹库进行定位能够明显提高室内定位的精度.

关键词：智能终端 k-means方法指纹库优化去噪

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WI-FI指纹库的优化研究及室内地图构建算法研究

WI-FI指纹库的优化研究及室内地图构建算法研究

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作者：孙甜厦门大学

学位级别：硕士

目前越来越多的应用都需要根据位置提供服务。基于位置的服务和实时定位系统的市场潜力越来越大。学术界和工业界纷纷致力于解决室内定位的技术难题,涌现出了各种各样的解决方案。Wi-Fi定位系统因分布广泛的基础设施和大众普遍携带的移... 详细信息

目前越来越多的应用都需要根据位置提供服务。基于位置的服务和实时定位系统的市场潜力越来越大。学术界和工业界纷纷致力于解决室内定位的技术难题,涌现出了各种各样的解决方案。Wi-Fi定位系统因分布广泛的基础设施和大众普遍携带的移动设备而具备更容易的操作性和扩展性,成本低且实施简单。然而Wi-Fi定位也面临着一系列的技术难题。在Wi-Fi指纹定位系统中,良好的定位精度需要精确的指纹数据库;然而,精确的指纹库的采集是一项劳动密集型工作。目前广泛研究的Wi-FiSALM方法虽然可以降低采集的人力、时间成本,但同时也牺牲了指纹库的准确性,定位精度相应下降。因此,Wi-Fi定位指纹库的采集,维护和优化一直是研究热点。另一方面,进行室内定位的系统通常会要求知道室内地图,但室内地图的测绘是一项非常麻烦的工作。现有的地图构建方法包括视觉、激光雷达、声纳等,它们或者受环境影响较大,或者成本较高。针对指纹库的噪声问题,本文构建一个参数化的指纹库优化系统来获取准确的指纹库。在所提出的方案中,Wi-Fi指纹库由INS辅助的自动标记的方式采集。借助加入室内建筑物信息的无线信号传播理论使用最小二乘法对区域内的AP进行建模,同时利用RSS测量值得到与周围环境匹配的优化指纹库。多次实验测试证明,所提方案的指纹库的定位精度与原始指纹库相比有明显提高。针对室内地图构建复杂的问题,论文利用原始指纹库中的位置和指纹信息,提出了基于RSS的室内地图构建算法。将室内地图构建问题转化为采样点的分类问题,借助单AP的基分类器和多AP的组合分类器的多级分类系统,保证分类结果的准确性,得到精确的室内地图。同时,借助无线信号传播理论对AP进行建模求参,找出异常的环境因子来检测墙壁的存在。论文同时用仿真实验和实测数据验证分类算法的有效性和地图构建算法的可行性。本文的指纹库优化算法也可以扩展到蓝牙等借助无线信号的指纹定位系统中。地图构建方法是一项非常实用的技术,应用非常广泛。

关键词：指纹库优化室内地图构建 Wi-Fi定位

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基于WiFi位置指纹的室内定位算法优化研究

基于WiFi位置指纹的室内定位算法优化研究

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作者：范旋清广东工业大学

学位级别：硕士

随着手机智能终端的迅速普及和无线通信技术的成熟,人们对定位服务的需求日益提高,无线定位技术的应用领域也越来越广泛,如交通物流、工业制造、电子商务、公共服务等。近年来,涌现出了众多的室内定位技术,其中,Wi Fi信号因为其无线网... 详细信息

随着手机智能终端的迅速普及和无线通信技术的成熟,人们对定位服务的需求日益提高,无线定位技术的应用领域也越来越广泛,如交通物流、工业制造、电子商务、公共服务等。近年来,涌现出了众多的室内定位技术,其中,Wi Fi信号因为其无线网络覆盖范围广,无需额外终端设备,成本低,易实现等优点,成为当下室内定位的首选技术,得到了广泛的研究和应用。然而,如何快速准确地构建位置指纹库并且保证指纹库的定位精度,是现在的Wi Fi室内定位技术进行规模化推广应用的过程中亟待解决的问题。针对上述问题,本文对原始采集数据的预处理、指纹库的构建及指纹库优化算法展开研究,具体研究内容如下:(1)针对离线数据采集时易受环境噪声影响的问题,本文在分析了Wi Fi信号的时变特性和分布特性的情况下,提出了一种改进的高斯混合滤波算法。对原始采集数据,先使用高斯滤波进行处理,然后用改进算法对小概率样本进行数据处理,最后使用均值滤波进行处理,能有效地降低信号的时变特性和多径传播效应带来的影响,保证原始采集数据的稳定性和可靠性。(2)针对构建位置指纹库耗费大量人力成本和时间成本的问题,提出了一种基于高斯过程回归模型的指纹库构建方法。该方法利用少量的样本数据来训练高斯过程回归模型,构建出整个定位区域的指纹点信息。同时,本文还对室内环境的影响因素进行了分析,提出了一种加入墙壁参数的传播模型的指纹库优化算法,在减少人力物力成本的同时,提高了指纹库的定位精度。(3)对本文提出的改进算法和优化算法进行实验验证和分析。实验结果表明,改进的高斯混合滤波算法的预处理方式能有效提高指纹库的定位精度。基于高斯过程回归构建的指纹库与原始指纹库进行对比,其定位结果比较接近,所提出的加入墙壁参数的传播模型优化算法,对原始指纹库和GPR指纹库的平均定位误差分别提高了44.3%、53.9%。本文提出的GPR指纹库结合传播模型的定位方案能够在快速构建位置指纹库的同时保证指纹库的定位性能。

关键词： WiFi指纹定位数据预处理指纹库优化高斯过程回归传播模型

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