基于位置指纹的WLAN室内自适应定位技术研究

摘要

随着智能终端和移动互联网技术的蓬勃发展，位置服务已经成为日常生活中不可或缺的物联感知信息，在导航导购、医疗救助、工业流水线以及VR主题游戏等方面表现出巨大活力。基于位置指纹的无线局域网（WLAN）室内定位技术以其低廉的定位成本、广泛的普适性以及较好的定位精度，成为位置感知领域的研究热点。然而随着室内区域不断扩大，室内环境结构愈发复杂多变，多径效应、人员流动等因素致使接收信号强度（RSS）表现出不确定性和复杂性，严重影响 WLAN位置指纹室内定位技术的定位精度，因此如何提供精确可靠的位置服务仍存在许多问题亟待解决。
　　本文系统性分析了 WLAN位置指纹室内定位技术，以日益增长的位置服务需求为应用背景，围绕定位精度低，定位鲁棒性差，接入点（AP）选择等定位中存在的问题，提供了相应的解决方案，并通过实验验证了方案的可行性。
　　首先，本文通过大量的室内实验，深入分析室内RSS的传播特性和RSS波动的影响因素，验证了RSS与物理位置的关联特性。并采用仿真实验对室内定位精度的影响因素进行分析，为后续室内定位技术的研究和参数选取提供重要的实验基础和理论支持。
　　其次，针对RSS不确定性影响定位精度的问题，提出一种基于聚类分析的WLAN指纹自适应定位算法。在离线阶段，根据箱线图法和核密度估计法的性质，设计了一种数据异常值检测方法以去除粗大误差，降低RSS信息冗余。接着针对设备间RSS的差异性，采用偏移量补偿法校正设备RSS，降低设备间系统偏差对定位精度的影响。在定位阶段，采用仿射传播聚类划分定位区域，利用余弦相似度法实现在线RSS的区域特征粗匹配和确定区域位置指纹细匹配，结合距离和相似度信息确定近邻参考点定位贡献度权重，实现自适应室内定位。实验结果表明：本文提出的算法可以有效降低匹配定位的计算量，提高室内定位的精度和稳定性。
　　最后，针对不同接入点信息量的差异性问题，提出一种基于黄蜂群响应的AP选择算法。该算法以黄蜂群响应阈值模型为基础，设计接入点效用函数，从 RSS值大小，RSS稳定性和RSS采样比例三个方面度量AP的定位贡献度，选取最大效用的AP子集合实现定位。实验结果表明：该算法能够选取稳定且位置辨识度高的AP集合用于定位，降低AP定位冗余的同时，有效提高室内定位精度。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外发展及研究现状

1.3 基于位置指纹的WLAN定位的主要问题

1.4 主要研究内容及论文结构

2 基于位置指纹的WLAN室内定位理论概述

2.1 WLAN室内定位技术分类

2.2 WLAN位置指纹室内定位介绍

2.3 WLAN位置指纹室内定位分类

2.4 本章小结

3 基于位置指纹的WLAN室内定位关键因素分析

3.1 实验平台

3.2室内接收信号强度特征分析

3.3 接收信号强度的影响因素

3.4 影响定位精度因素理论分析

3.5 本章小结

4 基于聚类分析的WLAN指纹自适应定位算法

4.1 问题引出

4.2 数据预处理

4.3 不同设备接收信号强度补偿校正

4.4 基于聚类分析的室内自适应定位算法

4.5 算法实验及分析

4.6本章小结

5 基于黄蜂群响应阈值模型的AP选择算法

5.1 问题引出

5.2 现有接入点选择算法介绍

5.3 基于黄蜂群响应阈值模型的AP选择算法

5.4 算法实验及分析

5.5 本章小结

结论

参考文献

附录A 室内定位实验场景图

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢