基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)位置指紋定位算法研究.pdf

1、盡管目前以GPS為代表的定位技術(shù)已有了廣泛的普及和應(yīng)用，但在室內(nèi)環(huán)境條件下，基于位置的服務(wù)對(duì)定位技術(shù)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、經(jīng)濟(jì)性等方面提出了更高、更具體的要求，其應(yīng)用范圍和用戶體驗(yàn)都發(fā)生了新的變化。無(wú)論是面向普通用戶，還是針對(duì)商業(yè)公司，室內(nèi)位置信息已經(jīng)成為人們每天生活軌跡和生產(chǎn)消費(fèi)的關(guān)鍵信息，而室內(nèi)定位技術(shù)為適應(yīng)復(fù)雜多變的室內(nèi)環(huán)境還面臨著諸多問(wèn)題。
　　本文從物理測(cè)量、數(shù)據(jù)處理和位置計(jì)算三個(gè)關(guān)鍵定位環(huán)節(jié)，針對(duì)人工離線信號(hào)指紋采集效率低

2、、信號(hào)指紋特征提取噪聲多、位置匹配區(qū)域計(jì)算量大以及在線定位算法性能精度低四個(gè)主要問(wèn)題，分別研究探討了相應(yīng)的解決方案。
　　(1)研究了一種信號(hào)指紋動(dòng)態(tài)采集更新模型。該模型解決了信號(hào)指紋庫(kù)構(gòu)建效率低下的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)信號(hào)指紋定位技術(shù)真正地基于現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)、現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)備和待定位移動(dòng)終端為一體。
　　(2)分析了優(yōu)先級(jí)穩(wěn)定表征信號(hào)指紋預(yù)處理方式。該信號(hào)指紋預(yù)處理方式能夠有效的過(guò)濾掉原始信號(hào)指紋中大量存在的波動(dòng)性大、隨機(jī)性強(qiáng)的無(wú)效數(shù)據(jù)

3、，提取出穩(wěn)定性高且位置特征表現(xiàn)力強(qiáng)的RSS指紋。
　　(3)探討了字典樹(shù)定位子區(qū)域劃分方法。該方法的時(shí)間復(fù)雜度僅與字典樹(shù)查詢深度相關(guān)，而和離線RSS指紋庫(kù)規(guī)模大小無(wú)關(guān)。利用該方式能夠?qū)崿F(xiàn)快速高效的定位子區(qū)域劃分，避免了人為或K均值聚類區(qū)域劃分方式的隨機(jī)性，降低了在線位置匹配算法的計(jì)算量。
　　(4)提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)信號(hào)指紋定位算法。該算法結(jié)合優(yōu)先級(jí)穩(wěn)定表征信號(hào)指紋預(yù)處理方式和字典樹(shù)定位子區(qū)域劃分方法，并將模糊