基于射頻的無攜帶式室內(nèi)定位研究.pdf

1、隨著無線傳感器網(wǎng)絡和智能設備的發(fā)展，基于位置的服務在人們的現(xiàn)實生活中正起著愈發(fā)重要的作用，其在出行導航、安防搜救和居家照護等領域得到了廣泛的應用。如何準確地獲得目標的位置信息成為國內(nèi)外學者的研究熱點，各種無線定位技術也相繼涌現(xiàn)。相對于較成熟的室外定位技術，室內(nèi)定位技術面臨著諸多挑戰(zhàn):復雜多變的室內(nèi)環(huán)境，更高的定位精度需求等。因此，對于穩(wěn)定且精確的室內(nèi)定位技術的探索與研究具有一定的實用價值。
　　本文構建了一種基于射頻的無攜帶式室內(nèi)

2、定位模型，該定位模型的原理是利用待定位目標在不同位置對于室內(nèi)環(huán)境中的接收信號強度(Received Signal Strength，RSS)的影響不同來完成定位。這種無攜帶式的定位技術不需要待定位目標攜帶任何設備，尤其適合對獨居老人的室內(nèi)定位和照護。同時，加入移動目標的位置連續(xù)性特征來優(yōu)化定位過程，減小問題規(guī)模。在定位模型的基礎上，為了進一步提高定位的準確率，本文提出了一種基于位置類別的室內(nèi)定位特征選擇方法，將定位的多分類問題轉化為多個

3、二分類問題，為每個位置類別篩選出各自具有判別能力的特征子集，將這些特征子集分別映射到原始數(shù)據(jù)集中，得到維度削減后的數(shù)據(jù)集。在定位的分類階段，采用支持向量機算法訓練出多個二分類器模型，并綜合支持向量機中的概率評估輸出，預測出測試樣本對應的位置類別，完成定位。
　　實驗結果表明，本文的無攜帶式室內(nèi)定位模型在不同的實驗設置下具有較好的魯棒性，且當使用支持向量機作為定位分類算法時，定位準確率較高。在進一步的實驗中，本文的特征選擇方法能夠有