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1、WiFi信號(hào)指紋常常用于推測(cè)移動(dòng)設(shè)備在室內(nèi)的位置坐標(biāo),然而室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性導(dǎo)致這種推測(cè)難度很大。首先,很難建立起WiFi信號(hào)指紋與移動(dòng)設(shè)備的位置之間精確的關(guān)聯(lián);其次,對(duì)于連續(xù)多次的導(dǎo)航定位服務(wù),若不考慮相鄰兩次定位結(jié)果的時(shí)序關(guān)系,常常會(huì)出現(xiàn)遠(yuǎn)距離突變現(xiàn)象;再有,連續(xù)兩次定位結(jié)果可能出現(xiàn)穿墻而過的不正確情況。
針對(duì)這些問題,本文首先提出采用空間聚類算法將較大室內(nèi)空間區(qū)域劃分成更小的且特征更加明顯集中的子區(qū)域,然后結(jié)合SVM分類算
2、法和SVM回歸算法分兩階段建模WiFi指紋與位置坐標(biāo)的關(guān)聯(lián),從而更為精確地估計(jì)出移動(dòng)設(shè)備的具體位置坐標(biāo)。接著,提出采用粒子濾波來融合上述定位方法和時(shí)序相關(guān)的PDR導(dǎo)航定位方法。將 PDR導(dǎo)航定位結(jié)果作為粒子濾波算法中的轉(zhuǎn)移量,將 WiFi模型定位結(jié)果作為粒子濾波算法每一次的觀測(cè)狀態(tài),從而結(jié)合兩種定位算法的優(yōu)勢(shì),減弱各自單獨(dú)定位時(shí)的不足。最后,采用室內(nèi)地圖匹配技術(shù)來解決融合定位算法中定位結(jié)果穿墻的問題。采用點(diǎn)線面模型建立起室內(nèi)矢量地圖模型
3、;利用地圖匹配方法約束粒子濾波算法中的粒子穿墻;再將穿墻的定位結(jié)果校正到相鄰門上。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在孤點(diǎn)定位方面,提出的基于空間劃分的兩階段WiFi室內(nèi)定位,其分類精度可達(dá)94.58%,平均定位誤差距離為2.58米。通過與多種的定位方法相比,本文在分類正確率、定位精度和響應(yīng)時(shí)間等方面均有明顯的優(yōu)勢(shì)。在導(dǎo)航定位方面,提出的融合室內(nèi)導(dǎo)航定位方法,在較為復(fù)雜的折線導(dǎo)航行走軌跡測(cè)試中,平均定位誤差低至1.81米,與真實(shí)行走軌跡非常逼近
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