基于信號(hào)特征提取的WLAN室內(nèi)定位算法研究.pdf

1、隨著智能手機(jī)的普及以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,基于位置的服務(wù)(location-based service,LBS)越來越多的受到重視,尤其在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境,常常需要確定用戶的位置信息?；诮邮招盘?hào)強(qiáng)度(received signal strength,RSS)的無線局域網(wǎng)(wireless local area network,WLAN)室內(nèi)定位技術(shù),僅僅利用WLAN中所部署的熱點(diǎn),無需專門的硬件設(shè)備就能實(shí)現(xiàn)對(duì)接入WLAN中的無線設(shè)備進(jìn)行可

2、靠和高效的定位,并且其帶寬高,穿透力強(qiáng),覆蓋范圍廣,接入方便,因此得到了廣泛的關(guān)注。
　　在WLAN室內(nèi)定位環(huán)境中,多徑效應(yīng)和人員走動(dòng)造成信號(hào)受到不規(guī)律干擾,陰影效應(yīng)造成信號(hào)損耗,以上幾種影響使得在相同位置接收到各個(gè)接入點(diǎn)(access point,AP)的RSS值具有復(fù)雜的時(shí)變統(tǒng)計(jì)特性,從而降低了基于RSS的WLAN室內(nèi)定位精度,給研究者帶來了艱難的挑戰(zhàn)。本文以降低RSS時(shí)變性對(duì)室內(nèi)定位精度的影響作為研究對(duì)象,將理論分析和實(shí)驗(yàn)對(duì)

3、比相結(jié)合。主要貢獻(xiàn)歸納為以下幾點(diǎn):
　　(1)闡述了WLAN的基本原理和WLAN技術(shù)的優(yōu)勢(shì),分析了位置指紋的基本原理、室內(nèi)位置標(biāo)識(shí)方法以及影響室內(nèi)定位的干擾因素。
　　(2)分析了RSS的概率分布規(guī)律,針對(duì)RSS的復(fù)雜時(shí)變性,采用線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)和核直接判別分析(kernel direct diseriminant analysis,KDDA)兩種方法提取原始R

4、SS的信號(hào)特征。
　　(3)介紹了混洗蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)和最小二乘支持向量回歸機(jī)(least square support vector regression,LSSVR),研究了基于SFLA的LSSVR兩個(gè)參數(shù)的優(yōu)化過程,提出了基于KDDA和SFLA-LSSVR算法的室內(nèi)定位算法。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,KDDA-SFLA-LSSVR算法在相同的采樣次數(shù)情況下的