基于KPCa-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的WLAN室內(nèi)定位方法研究.pdf

1、當(dāng)今社會計算機科學(xué)和通信技術(shù)高速發(fā)展和普及，大眾人群對于位置服務(wù)(Location-based Services，LBS)的關(guān)注和渴求越來越高。無論是商業(yè)用途還是個人事務(wù)等多個領(lǐng)域，位置服務(wù)都有十分廣闊的運用前景。根據(jù)環(huán)境條件的不同，定位系統(tǒng)分為室內(nèi)定位系統(tǒng)和室外定位系統(tǒng)。日常熟知和頻繁使用的系統(tǒng)有全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)和蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)。這兩種系統(tǒng)在開闊室外環(huán)境中的定位效果不錯，但在

2、復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中，兩者定位效果不佳。
　　隨著無線局域網(wǎng)（Wireless Local Area Networks,WLAN）技術(shù)的普及和應(yīng)用，大多數(shù)公共場所都部署了無線局域網(wǎng)絡(luò)，基于WLAN的室內(nèi)定位系統(tǒng)方案變得具備可行性。由于基于WLAN的室內(nèi)定位系統(tǒng)能夠利用已有的無線網(wǎng)絡(luò)，定位效果良好等因素，使得基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)相較于其余室內(nèi)定位技術(shù)有較大的優(yōu)勢。本文通過對定位算法進行研究，主要的工作如下:
　　研究了無線信

3、號的傳輸特性和傳統(tǒng)的室內(nèi)定位算法，并比較分析了各定位算法的優(yōu)缺點。此外，還總結(jié)歸納了影響信號傳輸?shù)母鞣N因素。
　　研究了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和徑向基(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的WLAN室內(nèi)定位算法。該算法首先利用KPCA提取指紋點位置的接收信號強度(Received Signal Strength,RSS)定位特征，

4、然后運用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建提取后獲得的RSS信息和位置坐標(biāo)間的非線性關(guān)系，并利用此關(guān)系對測試點的位置坐標(biāo)進行估計。
　　研究了幾種信號預(yù)處理的算法。分別利用這些算法對采集的RSS信號進行預(yù)處理，再利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建預(yù)處理后的信號信息和位置坐標(biāo)的非線性關(guān)系，利用此關(guān)系對測試點的位置坐標(biāo)進行估計。最后通過對比實驗說明和分析各個算法的性能。
　　實驗結(jié)果表明，基于KPCA和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的WLAN室內(nèi)定位算法相較于傳統(tǒng)定位算法