无线室内定位的指纹地图自动构建算法研究

摘要

根据研究资料表明，人类活动的80％以上的时间都处在室内环境下，人们在室内的时间远远高于室外，这使得室内定位市场蓬勃发展、需求日益提高。近15年来，室内定位技术不仅一直是学术界的热门话题，而且在商业领域也是备受青睐。室内定位发展了这么多年，方法可谓是百花齐放。但是，在智能终端快速发展与无线网络大规模部署的背景下，在基于指纹的室内定位技术自身优点的前提下，基于WiFi的指纹室内定位方法已经成为室内定位服务的首选。
　　指纹定位中不可缺少的现场勘测环节，是用来构建指纹地图(Radio Map)，然而这往往需要耗费大量人工与时间，这极大的限制了指纹室内定位技术的发展和适用范围。因此，如何提高Radio Map的构建效率、降低构建成本，具有十分重要的意义。
　　本文运用群智感知的思想，将大量普通用户的移动轨迹与无线信号强度结合起来，设计了一种无线指纹地图自动构建的方法，普通室内用户在无意识的情况下便能完成原本需要专业人员通过专业设备才能完成的现场勘测任务，成功的取消了现场勘测环节，极大的降低了构建Radio Map的成本以及无线指纹定位的部署代价。真实环境下的实验证明了该方法的可行性，自动构建的Radio Map与人工勘测得到的性能相当。本文的研究重点在于用户移动轨迹的生成以及Radio Map的自动构建，主要研究内容如下:
　　1.对室内定位技术的研究现状进行了综述和分析，说明了基于WiFi的指纹室内定位
　　方法较其他方法的优越之处，并指出降低指纹地图构建成本的重大意义，进而剖析目前这方面所做工作的不足之处。
　　2.提出基于动态阈值的自适应FSM-DTW（Finite-state Machine and Dynamic TimeWarping）计步算法，利用加速度幅值分类出人体不同的运动状态，在不同的运动状态下分别运用动态阈值的自适应FSM计步算法进行计步，最后通过DTW算法对计步结果进行去噪。通过实验证明了该算法能够对人体运动实现准确的计步，有助于自动构建指纹地图。
　　3.Radio Map的自动构建运用了群智感知的思想，利用用户日常生活与工作时收集到的移动轨迹与指纹信息，并提出一种基于不可测距离构建的降维算法IDR-MDS(Multidimensional Scaling Based on Immeasurable Distance Reconstruction)用以生成指纹空间，随后将指纹空间映射到物理位置空间中使得指纹点与物理位置标注到一起，进而构建出Radio Map。实际环境中的实验表明该方法构建的Radio Map与传统方法下构建的性能相当。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 研究现状与问题

1．3 研究内容

1．4 论文结构

第2章 室内定位算法研究综述

2．1 基于测距的室内定位

2．1．1 距离测量方法

2．1．2 位置计算方法

2．2 基于航位推算的室内定位

2．3 基于指纹的室内定位

2．3．1 指纹地图的构建

2．3．2 指纹匹配算法

2．4 定位技术对比

2．5 本章小结

第3章 基于动态阈值的自适应FSM-DTW计步算法

3．1 人体运动模型

3．2 计步算法相关研究工作

3．2．1 阈值法和峰值检测法

3．2．2 新型的计步方法

3．3 基于动态阈值的自适应FSM-DTW计步算法

3．3．1 有限状态机的设计

3．3．2 有限状态机的数据处理

3．3．3 运动状态的分类

3．3．4 动态阈值自适应算法

3．4．5 DTW去噪算法

3．4．6 算法总流程

3．4 实验验证与性能评估

3．4．1 基于动态阈值的自适应FSM-DTW计步算法的阈值设定

3．4．2 实验设置

3．4．3 性能评估

3．5 本章小结

第4章 基于IDR-MDS算法的无线信号指纹地图自动构建

4．1 IDR-MDS算法

4．2 指纹地图自动构建方法框架

4．3 物理位置空间和指纹空间

4．3．1 物理位置空间的生成

4．3．2 指纹空间的构建

4．4 Radio Map的自动构建

4．4．1 特征提取

4．4．3 关键参考点的提取与匹配

4．4．4 空间映射

4．5 实验验证与性能评估

4．5．1 实验设置

4．5．2 实验步骤

4．5．3 性能评估

4．6 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 工作总结

5．2 研究展望

参考文献

致谢

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