基于WiFi的室内无线定位技术研究与应用

摘要

随着智能硬件的快速发展、WiFi的普及以及O2O的盛行，基于地理位置的服务得到了人们的广泛关注。基于地理位置的服务具有很高的商业价值以及社会价值，其短距离室内定位的价值尤为突出。商业价值方面，室内定位可以实现商家的精准营销，当潜在客户到达商铺附近时可以推送商铺的优惠信息，提高转化率；同时还可以通过判断用户的行为轨迹分析用户的喜好，更好的进行精准营销。社会价值方面，在博物馆、监狱、医院等场所的特定区域可以实行监控，及时阻止行人的闯入。正因为商业价值与社会价值具有巨大的前景，人们开始研究室内定位的各种算法，同时基于WiFi的室内定位软件也渐渐产生。但现有的算法和定位软件都不是很理想，在精度和准度上很难达到人们要求。因此，本文从两个方面对定位的精度和准度进行了优化，并实现了室内定位系统：
　　（1）RSSI信号的分析与处理。WiFi的信号强度值是实现定位的基础数据源，关系到室内定位的准确性，因此在RSSI采集过程中要尽可能减小误差。本文在对原始数据分析及仿真的基础上，提出了两种信号处理的方法：静态下RSSI的信号处理法、动态下RSSI的信号处理法。通过这两者的结合，可以在位置指纹库建立阶段和在线定位阶段前期对信号进行初步的筛选及整理。
　　（2）优化的K加权近邻算法。本文在分析了NN算法及KNN算法的基础上提出了一种优化的定位算法K-WKNN。该算法创新性的引入了k-means聚类以及加权的概念，能有效提升室内定位的精度与准度。
　　（3）本文实现了基于WiFi的室内定位软件。该软件实现了实时定位、观察运动轨迹、区域预警等功能。

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第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 室内定位国内外研究现状

1.3 WiFi通信技术

1.4 本文组织结构

第2章 室内定位的相关技术

2.1 室内定位技术分类

2.2 定位方法分类

2.3 定位算法分类

第3章 室内RSSI特性分析与处理

3.1 RSSI传播模型分析

3.2 RSSI测量误差来源

3.3 RSSI信号处理方法

3.4 本章小结

第4章 基于位置指纹的定位算法

4.1 最近邻算法（NN）

4.2 K近邻算法（KNN）

4.3 改进的K加权近邻算法（K-WKNN）

4.4 本章小结

第5章 WiFi室内定位软件的设计与实现

5.1 定位系统方案设计

5.2 定位系统的原型架构

5.3 位置指纹库建立功能模块

5.4 在线定位模块建立

5.5 数据库创建

5.6 界面设计与实现

5.7 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果