基于WLAN的室內(nèi)定位指紋算法研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著無線通訊技術(shù)和智能終端的廣泛應(yīng)用，使基于位置服務(wù)(Localtion Based Service,LBS)的應(yīng)用逐漸從室外延伸到室內(nèi)。由于室內(nèi)WLAN部署廣泛且移動終端可以容易獲取接收信號強(qiáng)度，使基于位置指紋的WLAN室內(nèi)定位方法受到了國內(nèi)外學(xué)者的重視。針對室內(nèi)環(huán)境中RSS信號波動性大以及不同終端信號接收能力差異性的問題，本文通過對RSS特性進(jìn)行分析，提出一種新穎的位置指紋定位算法，并進(jìn)一步對指紋算法進(jìn)行了優(yōu)化研究，最后設(shè)計開發(fā)了室

2、內(nèi)定位應(yīng)用系統(tǒng)。本文主要工作和創(chuàng)新點如下：
　?。?）針對RSS信號時變性以及不同終端信號接收能力差異性，導(dǎo)致WLAN位置指紋定位不穩(wěn)定的問題，提出基于RSS空間位置線性相關(guān)的定位算法。該算法以離線采集的多組RSS樣本形成的特征矩陣構(gòu)建離線指紋數(shù)據(jù)庫，定位時，通過計算實時RSS矩陣與指紋庫參考點相關(guān)性，得到最相關(guān)的k個參考點，并利用二次加權(quán)質(zhì)心算法計算用戶的最終位置。為了有效降低信號時變性的影響， RSS采樣時進(jìn)行了濾波、排序等處

3、理，構(gòu)建離線指紋數(shù)據(jù)庫時盡量增加采樣次數(shù)，但需要對樣本進(jìn)行聚合處理以適應(yīng)定位相關(guān)性計算。
　?。?）為了降低定位匹配計算過程中計算開銷，研究提出適用于RSS空間線性相關(guān)定位算法的位置指紋聚類方法。以RSS特征矩陣作為聚類樣本，利用相關(guān)系數(shù)作為相似性度量標(biāo)準(zhǔn)，通過K-means聚類方法將指紋數(shù)據(jù)庫分割成相對較小的指紋子庫，匹配計算時采用動態(tài)篩選策略對指紋子庫進(jìn)行判斷，通過匹配被選中的指紋子庫即可估算最終位置，這樣可以縮小匹配計算過程