基于WiFi位置指紋的室內(nèi)定位算法的研究與優(yōu)化.pdf

1、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，位置服務(wù)越來越受到人們的關(guān)注，由于室內(nèi)定位環(huán)境的復(fù)雜性，室外定位技術(shù)已經(jīng)不能滿足人們的定位需求?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的到來使得WiFi網(wǎng)絡(luò)迅速普及，WiFi技術(shù)以其成本低，易部署，傳播范圍廣等特點已經(jīng)成為日常生活中不可或缺的上網(wǎng)方式。位置指紋算法是典型的非測距算法，該算法首先建立位置指紋庫，定位區(qū)域內(nèi)每一個位置都對應(yīng)一個“指紋”，從而可以通過查找位置指紋庫來進行定位。因此本文在深入研究現(xiàn)有的基于WiFi位置指紋算法的基礎(chǔ)上，

2、分別指出了離線建庫階段和在線定位階段的不足之處，并提出了相應(yīng)的改進方案，主要工作包括如下幾個方面:
　　1.針對基于信號強度值的位置指紋庫存在噪聲的問題，提出采用高斯濾波算法，對同一樣本點的信號強度進行多次測量，過濾小概率的信號強度值，從而達到去除噪聲的目的。提出采用K均值聚類算法對數(shù)據(jù)庫進行預(yù)處理，將位置指紋庫訓(xùn)練成為K個聚類，每個聚類中存放相互之間歐式距離最短的信號指紋，每個聚類中存在著唯一聚類中心，這種預(yù)處理方法不僅可以在數(shù)

3、據(jù)量大時，避免指紋庫雜亂冗余，還可以通過待測節(jié)點與聚類中心的信號強度值比較來減少算法在位置估算階段的計算量。
　　2.針對傳統(tǒng)的位置指紋算法在更新位置指紋庫時人力和物力巨大耗費的問題，提出利用壓縮傳感理論和重心拉格朗日插值算法來更新位置指紋庫。壓縮傳感理論將指紋向量的重構(gòu)過程轉(zhuǎn)換為一個最小l0范數(shù)的優(yōu)化問題并通過最小全變分方法求解原始指紋向量。重心拉格朗日插值算法利用樣本節(jié)點間的空間相關(guān)性使得在離線階段通過測量少量指紋就可重建位置

4、指紋庫。本文在真實室內(nèi)環(huán)境下的實驗中驗證了壓縮傳感算法和重心拉格朗日插值算法在自適應(yīng)構(gòu)建位置指紋庫方面具有的優(yōu)勢。
　　3.在深入研究現(xiàn)有的室內(nèi)位置指紋算法的在線定位階段算法基礎(chǔ)上，提出了加權(quán)模糊匹配算法來提高定位精度，該方法將傳統(tǒng)的求解高次坐標問題轉(zhuǎn)換成空間隸屬度問題，利用模糊匹配算法計算未知節(jié)點與指紋庫中已知節(jié)點的貼近度，通過貼近度加權(quán)定位未知節(jié)點。較之于傳統(tǒng)的在線估測算法，該方法減少了參與定位的匹配指紋個數(shù)，并給每個參與定位