室內(nèi)基于無(wú)線信號(hào)的指紋定位方法研究.pdf

1、當(dāng)前，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上基于用戶端室內(nèi)位置的服務(wù)日漸增多，如電子商務(wù)通過(guò)準(zhǔn)確定位用戶的位置可以進(jìn)行有針對(duì)性的商品推薦；緊急救援（如火災(zāi)、坍塌等）通過(guò)精確確定營(yíng)救目標(biāo)的位置有利于實(shí)現(xiàn)第一時(shí)間的有效救援；通過(guò)位置信息還可做如醫(yī)院對(duì)病人實(shí)現(xiàn)追蹤、對(duì)醫(yī)療物品進(jìn)行監(jiān)管等輔助工作的應(yīng)用；在社交應(yīng)用中通過(guò)獲取用戶的室內(nèi)位置，可以組建群組來(lái)豐富用戶的社交活動(dòng)。這些應(yīng)用都以室內(nèi)位置信息為依托，使室內(nèi)位置信息的獲取顯得至關(guān)重要。
　　本文首先闡明了室內(nèi)定

2、位區(qū)別于室外定位的特點(diǎn)，以及在室內(nèi)定位中所使用的基于無(wú)線局域網(wǎng)、基于地磁、基于紅外、基于超聲波以及 RFID的常用方法，考察總結(jié)出由于Wi-Fi節(jié)點(diǎn)布設(shè)廣泛并且覆蓋的有效距離合適，適合于一般室內(nèi)場(chǎng)景的定位，但是，采用Wi-Fi信號(hào)的接收強(qiáng)度指示（RSSI）所做的指紋定位受制于離線階段的數(shù)據(jù)標(biāo)定以及由于環(huán)境的高動(dòng)態(tài)性使訓(xùn)練樣本逐漸降低所造成的定位精度隨時(shí)間下降的困難。
　　針對(duì)由于網(wǎng)格太小造成數(shù)據(jù)標(biāo)定量巨大但網(wǎng)格大定位精度不高的數(shù)據(jù)

3、標(biāo)定困難，研究了可處理大量樣本的極速學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）來(lái)映射多維RSSI與位置指紋的類(lèi)關(guān)系，進(jìn)一步使用了增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和加權(quán)輸出的極速學(xué)習(xí)機(jī)模型（W-ELM）。在離線階段用采集到的指紋數(shù)據(jù)訓(xùn)練W-ELM分類(lèi)模型，在實(shí)際環(huán)境預(yù)測(cè)時(shí)根據(jù)輸出值選擇可能性最大的若干個(gè)鄰居位置點(diǎn)加權(quán)求得定位結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明，基于W-ELM模型有效地?cái)U(kuò)大了求解的搜索空間，與ELM以及經(jīng)典的k近鄰法、支持向量機(jī)定位方法相比，定位精度得以提高。
　　針對(duì)環(huán)境的高動(dòng)態(tài)性