室內(nèi)WLAN距離依賴型匹配定位算法研究.pdf

1、隨著近距離無線電通信技術(shù)的進(jìn)步、無線局域網(wǎng)(WLAN: Wireless Local Area Network)應(yīng)用的高速發(fā)展,以及人們對環(huán)境感知和位置服務(wù)需求的增加,使得室內(nèi)、外定位導(dǎo)航技術(shù)突飛猛進(jìn)。在開闊室外環(huán)境下,全球定位系統(tǒng)和蜂窩無線通信系統(tǒng),提供了較為精確和可靠的位置信息,但對于室內(nèi)或樓群密集的室外環(huán)境,由于無線信號(hào)遮蔽、衰落和多徑效應(yīng)等因素的影響,使得定位精度無法滿足實(shí)際應(yīng)用的需求,于是,如何準(zhǔn)確、可靠、快捷地提供室內(nèi)或樓群

2、密集區(qū)域的位置服務(wù),以及可用、庫存物資的高效管理,將顯得尤為重要。
　　自802.11 WLAN標(biāo)準(zhǔn)問世以來,WLAN通信市場一直受到人們的廣泛關(guān)注。在現(xiàn)有室內(nèi)外無線高速通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,用戶可以依賴各種移動(dòng)、便攜和輕量的計(jì)算設(shè)備,實(shí)現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的隨時(shí)、隨地接入。此外,由于移動(dòng)用戶對環(huán)境信息的即時(shí)性和就地性需求越來越強(qiáng)烈,這就給基于位置的服務(wù)和應(yīng)用,提供了更加廣闊的市場空間。在此,WLAN所具有的高速通信、價(jià)廉服務(wù)和快捷部署等優(yōu)點(diǎn),

3、有效切合了現(xiàn)代社會(huì)對移動(dòng)辦公、生活和娛樂的迫切需求,從而快速帶動(dòng)了整個(gè)WLAN發(fā)展產(chǎn)業(yè)鏈。于是,在世界范圍內(nèi),尤其是室內(nèi)環(huán)境和人們活動(dòng)的熱點(diǎn)地區(qū),被各種機(jī)構(gòu)和個(gè)人所廣泛應(yīng)用。但嚴(yán)格意義上講,現(xiàn)有WLAN定位技術(shù)并不成熟,但作為室內(nèi)定位領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)方向,將具有重要的應(yīng)用潛力。
　　本文的研究內(nèi)容,主要針對距離依賴型匹配定位算法在精度和環(huán)境適應(yīng)性方面所存在的不足,從信號(hào)自相關(guān)濾波、距離匹配定位算法精度解度量、定位信息熵測量和自適應(yīng)測

4、序指紋圖構(gòu)建等四個(gè)方面展開,以提高室內(nèi)WLAN距離依賴型匹配定位算法的定位精度,優(yōu)化定位系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),保障定位精度性能變化穩(wěn)定性,以及增強(qiáng)定位算法的環(huán)境適應(yīng)性。
　　首先,本文提出了室內(nèi)WLAN定位信號(hào)的自相關(guān)濾波算法,以對原始信號(hào)強(qiáng)度樣本集進(jìn)行裁剪,并有效濾除含有較少或不含位置分辨信息的噪聲樣本。進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對位置指紋數(shù)據(jù)圖和在線實(shí)時(shí)樣本集的濾波修正,并最終提高距離依賴型匹配定位算法的定位精度。通過對連續(xù)時(shí)間WLAN定位信號(hào)統(tǒng)

5、計(jì)分布特征的研究,發(fā)現(xiàn)室內(nèi)WLAN原始定位信號(hào)具有較大的隨機(jī)抖動(dòng)性,如果直接將原始信號(hào)強(qiáng)度作為距離依賴型匹配定位算法的輸入變量,將會(huì)引入大量的隨機(jī)、突發(fā)干擾,從而嚴(yán)重降低定位系統(tǒng)的定位精度和信息的實(shí)時(shí)處理能力。
　　其次,本文提出了室內(nèi)WLAN距離依賴型匹配定位算法的定位精度解度量,根據(jù)距離依賴型匹配定位算法精度上限的閉合解形式,可以得到定位精度與系統(tǒng)、環(huán)境參數(shù)的數(shù)學(xué)依賴關(guān)系。由于在真實(shí)室內(nèi)WLAN定位環(huán)境下,存在嚴(yán)重的陰影遮蔽、

6、多徑效應(yīng)和同頻干擾等因素的影響,實(shí)際信道模型往往比較復(fù)雜,且接收信號(hào)強(qiáng)度也不易用單一、簡單的統(tǒng)計(jì)分布特征進(jìn)行描述。同時(shí),不同定位目標(biāo)區(qū)域面積、近鄰點(diǎn)選擇、無線接入點(diǎn)和參考點(diǎn)分布,都會(huì)帶來指紋特征位置分辨力的差異,進(jìn)而影響匹配定位算法的定位精度。于是,關(guān)于定位算法精度解度量的研究,將有助于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和整體精度性能的提高。
　　再次,本文提出了室內(nèi)WLAN距離依賴型匹配定位算法的定位信息熵測量,以評(píng)價(jià)距離依賴型匹配定位算法精度隨環(huán)

7、境改變而具有的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性。通過研究無AP、單AP、雙AP和三AP等四種典型AP分布情況,以及在不同測試點(diǎn)處采集信號(hào)強(qiáng)度分布和目標(biāo)區(qū)域參考點(diǎn)密度條件下,定位信息熵、定位準(zhǔn)度和誤差距離的數(shù)學(xué)依賴關(guān)系,可以有效驗(yàn)證定位信息熵與傳統(tǒng)定位精、準(zhǔn)度性能指標(biāo)變化關(guān)系的一致性,其中,具有較小期望定位誤差,但隨環(huán)境參數(shù)變化具有較大定位信息熵增長率的定位系統(tǒng),是不穩(wěn)定的。
　　最后,本文提出了室內(nèi)WLAN隨機(jī)多用戶信號(hào)特征提取、表達(dá)與重構(gòu)的自適應(yīng)基因

8、測序指紋圖構(gòu)建方法,以提高距離匹配定位算法的環(huán)境適應(yīng)性。首先,本文研究了定位信號(hào)特征的測序片段表達(dá)和拉普拉斯嵌入譜聚類方法,以提高原始信號(hào)強(qiáng)度基因測序片段的環(huán)境適應(yīng)性,并避免基因片段“堿基”維數(shù)泛濫等問題。其次,根據(jù)對聚類測序片段的Kullback-Leibler差異計(jì)算,可以得到不同強(qiáng)度樣本聚類間的信號(hào)分布相似度,并保證信號(hào)分布轉(zhuǎn)移匹配映射的合理性和準(zhǔn)確性。再次,通過構(gòu)建一種包含物理表達(dá)層、強(qiáng)度聚類層和行為邏輯層的三層Allen時(shí)間邏