基于指紋的無(wú)線室內(nèi)精確定位方法研究.pdf

1、近年來(lái)，室內(nèi)定位需求日益增大，雖然在室外使用GPS可獲得較好的定位精度，但GPS信號(hào)易受天氣等外界因素影響且其無(wú)法在室內(nèi)使用，因而需要利用其它技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位。無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，為室內(nèi)定位提供了一種定位精度高，實(shí)施方便的定位方法--無(wú)線室內(nèi)定位。無(wú)線室內(nèi)定位基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行定位，由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變，受反射，折射，衍射及多徑衰減影響，使得無(wú)線信號(hào)波動(dòng)大，定位結(jié)果容易產(chǎn)生偏差。為了提高定位精度，本文提出了一種改進(jìn)的無(wú)線室內(nèi)定

2、位算法--AFILA(Advance Fingerprint-based IndoorLocation Algorithm)。本算法以指紋定位算法為基礎(chǔ)，與其它算法相比，本算法在不增加工作量的情況下可提高定位精度。本文的主要貢獻(xiàn)在于：
　　 1)原始數(shù)據(jù)的處理：無(wú)線信號(hào)在室內(nèi)受外界影響波動(dòng)大，為了提高定位精度需獲得穩(wěn)定可靠的原始信號(hào)數(shù)據(jù)。本文提出了利用Kalman對(duì)無(wú)線信號(hào)進(jìn)行平滑。同時(shí)由于無(wú)線鏈路存在碰撞，焦得數(shù)據(jù)丟失，影響定

3、位結(jié)果，為此本文通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償以消除該影響。對(duì)于定位頻率較高的設(shè)備或在底層硬件上，本文提出了均值平滑法以減少信號(hào)波動(dòng)。
　　 2)定位算法：本文定位算法從比較參考節(jié)點(diǎn)選擇，最近鄰求解，定位結(jié)果確定三個(gè)方面對(duì)基本指紋定位算法進(jìn)行改進(jìn)，從而提高定位精度。本文同時(shí)也提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋定位算法以及該算法存在的問(wèn)題及解決方案。
　　 3)軌跡優(yōu)化：當(dāng)標(biāo)簽在移動(dòng)過(guò)程中，信號(hào)波動(dòng)加大，導(dǎo)致定位結(jié)果與實(shí)際定位軌跡不符。因此