基于嵌入式的室內(nèi)無線定位技術研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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1、分類號:UDC:密級:學校代號:學號:廣東工業(yè)大學碩士學位論文(工程碩士)118452111203072基于嵌入式的室內(nèi)無線定位技術研究與實現(xiàn)李福堅指導教師姓名、職稱:曇鍪明敦援專業(yè)或領域名稱:叢益邀麥工程學生所屬學院:信:息工程堂院論文答辯日期:2Q!生5旦三Q目隨著無線通信技術、及,人們對位置信息的需技術,雖然目前人們對室雜,無線信號受反射、折摘要摘要嵌入式技術和物聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展和智能終端的不斷普求不斷增強,而無線定位技術是實現(xiàn)

2、位置信息服務的關鍵外環(huán)境的定位需求已經(jīng)得到滿足。然而,由于室內(nèi)環(huán)境復射、令人滿意,加上使用成本高、衍射和多徑環(huán)境的影響較大,使得室內(nèi)定位效果難以定位精度差等方面的原因,限制了室內(nèi)位置服務的普及和發(fā)展。目前的相關研究主要集中在基于指紋定位理論和技術,但在定位精度、穩(wěn)定性等方面難以讓人滿意。本文首先介紹了無線定位技術的研究背景和意義,從無線定位技術的多樣性和實用性、室內(nèi)定位技術研究方向及原理等多個角度綜述了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀;接著對室內(nèi)無線定

3、位涉及的相關原理知識進行了歸納;并對基于指紋定位算法進行了研究。從實際應用出發(fā),在分析和研究了室內(nèi)無線信號傳播損耗模型的基礎上,并分析對隔墻損耗對信號傳播模型的影響,提出對隔墻損耗的補償方法,為了得到RSS和傳輸距離之間確定的非線性關系,并結(jié)合室內(nèi)無線信號的傳播特性和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡較強的非線性逼近的特點,研究基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的室內(nèi)定位算法,用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡去擬合室內(nèi)無線信號的傳播特性,然后融合加權質(zhì)心算法進行位置估計,較好地解決了直接

4、利用傳播模型導致定位性能較差的問題。實驗結(jié)果表明,該方法有效抑制了室內(nèi)多徑傳播環(huán)境下產(chǎn)生的誤差,定位性能相對傳統(tǒng)方法有較大提升。在基于位置指紋庫的定位方法研究中,引入支持向量機,根據(jù)SVM具有較好的學習和泛化能力的特點,把定位匹配轉(zhuǎn)換為分類問題,針對支持向量機分類存在的片面性問題,在位置指紋分類時引入反K近鄰方法,融合支持向量機分類與反K近鄰的分類方法,通過用反K近鄰法對SVM分類超平面附近的點進行重新分類,降低了SVM分類超平面附近點

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