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1、在基于WLAN的室內(nèi)定位系統(tǒng)研究和實(shí)踐中,指紋匹配算法因?yàn)槠淇梢约冘浖?shí)現(xiàn)且能夠有相對(duì)較高的精度,被大多數(shù)系統(tǒng)所采用,其中指紋采集工作不可避免的產(chǎn)生巨大的工作量和花費(fèi)大量的時(shí)間。最近的研究表明眾包模型的引入可以有效地解決指紋采集的問(wèn)題。然而,隨之而來(lái)引入了新的挑戰(zhàn)。首先,關(guān)鍵問(wèn)題之一為終端設(shè)備差異性問(wèn)題,由于眾包用戶使用不同類型的終端設(shè)備進(jìn)行指紋采集,這直接導(dǎo)致了指紋和指紋之間以及指紋和定位數(shù)據(jù)之間的差異性。其次,另一個(gè)比較關(guān)鍵的問(wèn)題為
2、基于眾包的室內(nèi)定位系統(tǒng)需要保證眾包用戶對(duì)指紋采集工作的積極性。因此,需要挖掘新的面向?qū)嶋H定位系統(tǒng),且基于眾包模型的自動(dòng)構(gòu)建指紋庫(kù)技術(shù),使得用戶校正工作得到減少。
對(duì)于終端設(shè)備差異性問(wèn)題,由于指紋經(jīng)由各種不同類型設(shè)備采集獲取,確定有效的指紋數(shù)據(jù)并且在差異化設(shè)備之間建立可靠的定位系統(tǒng)是比較關(guān)鍵的問(wèn)題。本文提出了新型的系統(tǒng)級(jí)別的解決方案和算法用以克服終端差異性問(wèn)題:1)提出了基于精確地RSSI相對(duì)關(guān)系(Refined Relativ
3、e Relationship,RE3)指紋提取算法,以解決針對(duì)眾包模式終端設(shè)備差異導(dǎo)致的指紋庫(kù)混合問(wèn)題;2)提出了基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃的動(dòng)態(tài)RSSI規(guī)劃(Dynamic RSSI Wrapping,DRW)算法,以解決不同類型設(shè)備之間的RSSI序列變化速率不一致導(dǎo)致的不匹配問(wèn)題;3)為了證明RE3算法與已有的定位算法的兼容性,本文將RE3算法與基于聚類分析的定位算法相結(jié)合構(gòu)建了實(shí)際的面向差異化設(shè)備的室內(nèi)定位系統(tǒng)。同時(shí),基于最優(yōu)傳輸距離模型,
4、提出了適用于比較室內(nèi)定位聚類結(jié)果的聚類比較算法。實(shí)驗(yàn)和仿真結(jié)果表明,本文提出的解決終端差異性的系統(tǒng)解決方案使得眾包模型不同類型設(shè)備之間的定位差異度最大被壓縮至1.2m以下,對(duì)完全新增類型設(shè)備定位差異度也被壓縮至1.4m以下,同時(shí)本文提出的算法保證了定位精度,平均誤差被限制在2.5m以下。
對(duì)于基于眾包的室內(nèi)定位系統(tǒng)指紋庫(kù)自動(dòng)構(gòu)建問(wèn)題,本文提出了利用眾包路徑在服務(wù)器端提取指紋數(shù)據(jù)的新型方法。該方法不再局限于單條用戶路徑跟蹤,而是
5、通過(guò)不同眾包用戶在不同環(huán)境中行動(dòng)產(chǎn)生的路徑軌跡完成自動(dòng)采集和構(gòu)建指紋的功能。然而,在盡量減少眾包用戶的校正干預(yù)下,指紋精度會(huì)被降低。因此,本文提出了基于眾包路徑的兩種新型有機(jī)地標(biāo),即固定地標(biāo)和隱性地標(biāo),用以糾正指紋采集誤差。其中,結(jié)合具體的地理特征環(huán)境,室內(nèi)環(huán)境中的走廊交叉點(diǎn)被定義為固定地標(biāo),同時(shí)眾包路徑的動(dòng)態(tài)交叉點(diǎn)被定義為隱性地標(biāo)。為了使得固定地標(biāo)能夠在覆蓋范圍內(nèi)糾正眾包路徑誤差,基于眾包用戶上傳的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,固定地標(biāo)和眾包路徑之間的
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