基于位置指紋的WLAN室內(nèi)定位算法研究.pdf

1、隨著智能終端的大量涌現(xiàn)以及室內(nèi)定位技術的不斷發(fā)展，人們對于位置服務的需求也越來越多?；赪LAN的室內(nèi)定位以其較高的定位精度以及不需要額外的設備和過多的人力物力開銷等優(yōu)點而得到廣泛的應用。位置指紋法是WLAN室內(nèi)定位中被廣泛應用的定位方法，主要分為離線和在線兩個階段。本論文也正是對位置指紋定位算法進行研究，針對實際問題等提出對不同算法的改進來提高定位精度。
　　科技的不斷進步使得用戶移動終端的種類多種多樣，從不同品牌，型號，配置的

2、筆記本電腦到各種類型的智能手機，無線上網(wǎng)設備，掌上PAD等，電子產(chǎn)品正在改變?nèi)藗兊纳畈⑶页蔀槿粘Ｉ钪斜夭豢缮俚囊徊糠?。室?nèi)定位中常常會出現(xiàn)這樣的問題，用戶所使用的移動終端具有隨機多樣性，與離線建立數(shù)據(jù)庫所用終端存在差異，導致在線階段的匹配出現(xiàn)較大誤差嚴重影響了定位精度甚至導致定位失敗，并且現(xiàn)有方法存在較大人力物力同時也不利于保證定位的實時性，定位精度的提高也是有限的。本文針對這一問題提出的KNN的改進算法具有很好的適用性。同時對目前

3、尚處于起步階段的基于壓縮感知的室內(nèi)定位算法進行推廣應用，比較不同重構(gòu)算法在室內(nèi)定位中的性能并提出其改進算法等。
　　首先，本文對位置指紋定位算法進行了歸納總結(jié)，對各個算法的定位原理進行了詳細介紹，并針對終端差異這一問題，總結(jié)介紹了幾種典型的解決終端差異的方法，為后續(xù)的研究提供理論基礎。
　　其次，一方面分析產(chǎn)生終端差異的本質(zhì)原因以及信號強度特性，提出基于余弦相似度的改進KNN算法，分析解決終端差異的定位機理；另一方面，本文進