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室内定位中ap点选择和缺失值补偿方法研究

室内定位中AP点选择和缺失值补偿方法研究

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作者：王智晶沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着智能手机的普及与人们对外出活动的需求增多,基于位置的服务（Location Based Service,LBS）受到广泛的关注。由于室外定位已经存在较为成熟的技术,因此研究的重心逐渐转向室内定位领域中。基于WiFi（Wireless Fidelity）的位置指... 详细信息

随着智能手机的普及与人们对外出活动的需求增多,基于位置的服务（Location Based Service,LBS）受到广泛的关注。由于室外定位已经存在较为成熟的技术,因此研究的重心逐渐转向室内定位领域中。基于WiFi（Wireless Fidelity）的位置指纹室内定位方法具有覆盖范围广、不需额外的设备等优点,已经成为热门研究方向。但由于大型定位区域中可观测到的信号接入点（Access Point）数量增多,导致定位时长和消耗增加,并且WiFi信号不稳定。因此本文从WiFi的不稳定性和重叠性出发,提出了基于KNN-RF的缺失值补偿,有效解决了WiFi的不稳定性导致缺失值过多的问题,同时选用Relief F-C算法来解决ap点冗余的问题,有效提升了定位的整体性能。本文研究工作如下:（1）搭建了数据采集系统,通过该系统完成在实验区域内数据采集任务,并且基于采集的数据对WiFi信号进行了研究。首先从空间维度对WiFi信号进行分析,得出信号强度的大小随着与ap点距离的增大而减小,并且不同参考点之间的信号强度存在明显的差异性。接着从时间的角度对WiFi进行分析,得出WiFi的信号强度随着时间变化而变化,但是却在时间段中存在一定的规律性。随后分析了终端不同朝向对信号强度的影响,发现终端不同朝向带来的信号强度的变化可以忽略不计。最后对WiFi信号存在的问题进行了分析。（2）基于WiFi信号存在问题提出了基于KNN-RF的缺失值补偿算法以及基于Relief F-C的ap点选择算法。基于KNN-RF的缺失值补偿算法是一种两阶段补偿算法,根据数据集的缺失率情况来选择合适的补偿算法。基于Relief F-C的ap点选择算法则是先使用Relief F算法选择出判别能力最强的ap点集合,再对ap点集合使用最大信息系数,来剔除冗余的ap点。（3）基于实验数据,先对KNN-RF缺失值补偿算法进行了验证,将其和固定值补偿以及RF缺失值补偿算法进行对比,实验表明该算法在定位的整体性能上有很好的提升。接着对Relief F-C算法中涉及的参数进行设置,通过实验将Relief F-C算法中的迭代次数设置为38,最近邻个数设置为25。最后从定位精度,定位误差以及定位时长方面对Relief F-C算法进行了分析,实验结果显示该方法有效改善了定位系统的总体性能。本文从WiFi的不稳定性和重叠性出发,提出了缺失值补偿以及ap点选择算法,经过分析对比能够有效的提升定位的整体性能,达到本文预期。

关键词： WiFi ap点选择缺失值补偿室内定位

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基于ap点选择和信号补偿的室内定位方法研究

基于AP点选择和信号补偿的室内定位方法研究

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作者：姜传宏沈阳工业大学

学位级别：硕士

在5G大数据时代,各种网络应用的发展极大的便利了人们的生活,用户体验的提高离不开对于位置信息的准确获取。在室外环境中,基于卫星信号的定位技术可以取得非常高的定位精度,但在室内环境中,由于卫星信号无法视距传播而失效。基于位置... 详细信息

在5G大数据时代,各种网络应用的发展极大的便利了人们的生活,用户体验的提高离不开对于位置信息的准确获取。在室外环境中,基于卫星信号的定位技术可以取得非常高的定位精度,但在室内环境中,由于卫星信号无法视距传播而失效。基于位置指纹的室内定位技术由于部署成本低,定位精度能够满足用户需求而成为室内中广泛应用的定位方法。随着无线技术的不断发展,在室内环境中可搜集到的ap点剧增,如果将搜索到的全部ap点记录在位置指纹库中会增加指纹库的维度,导致在线位置估计时计算量过大,影响定位的实时性。如果将不稳定的ap点记录在位置指纹库中,还会导致指纹库过期,降低定位的精度。针对上述问题,本文提出了改进的ap点选择与信号补偿方法。将Fisher准则与Relief F算法引入到室内定位领域。在建立位置指纹库前对ap点进行两次选择,确定稳定度高、位置判别能力强的ap点子集建立位置指纹库,增强指纹库的健壮性,提升定位精度。完成稳定ap点选择后,对仍然存在部分RSS值缺失的ap点,使用多重插补方法对缺失信号值进行补偿。改进后的Relief F算法能够有效衡量每个ap点的位置判别能力,通过选取位置判别能力强的ap点集合,删除对定位无用的ap点,能够在保证定位精度的基础上,降低定位方法的计算复杂性,减少定位的能量损耗。本文利用Java编写了RSS值采集的移动端apP,并利用Python对采集的原始数据进行预处理,再经过本文方法进行ap点选择后建立位置指纹库。经过对复杂多墙的室内环境中的定位实验结果分析可得,在相同位置估算方法条件下,使用本文方法建立位置指纹库的定位系统,误差距离在3米内的概率达到了98%。本文方法不仅提高了定位精度还降低了定位的能量损耗,具有很高的实用价值。

关键词：室内定位位置指纹 ap点选择信号补偿

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