基于WiFi的室內(nèi)定位系統(tǒng)的研究與設(shè)計.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及移動智能終端的普及，無線定位技術(shù)的應(yīng)用進入了一個嶄新的時代。尤其是在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境，常常需要確定智能終端或其持有者在室內(nèi)的位置信息。同時WiFi通信技術(shù)飛速發(fā)展，WiFi熱點的室內(nèi)覆蓋度越來越高，使得采用已廣泛存在的WiFi網(wǎng)絡(luò)進行室內(nèi)定位成為可能，從而彌補了全球定位系統(tǒng)GPS在室內(nèi)運用方面的缺陷。
　　本文采用接收信號強度指示RSSI技術(shù)的室內(nèi)定位方案，主要研究WiFi室內(nèi)定位系統(tǒng)的三大定位步驟。第一，數(shù)

2、據(jù)的采集與處理。針對室內(nèi)采集的RSSI數(shù)據(jù)可能存在較大誤差，必須對其進行平滑處理。通過對比分析均值和高斯兩種濾波模型，結(jié)果表明采用高斯模型的選取有效范圍內(nèi)的RSSI數(shù)據(jù)后再由均值模型處理效果更佳。第二，距離估計。首先分析了常用的測距模型，根據(jù)實際定位環(huán)境采用最大似然估計的方法對常用測距模型中的簡化模型進行參數(shù)優(yōu)化，得到適合實際定位環(huán)境的測距模型。第三，坐標計算。首先對RADAR系統(tǒng)的最近鄰居匹配算法NN、K最近鄰居匹配算法KNN的優(yōu)缺點

3、進行詳細的分析對比，提出一種基于權(quán)值改進的初值估計定位算法NNL，對每個鄰居節(jié)點附加不同的加權(quán)參數(shù)來提高定位精度。結(jié)合NNL算法和Taylor級數(shù)展開定位算法兩種算法的優(yōu)勢，提出了一種基于加權(quán)近鄰匹配的Taylor級數(shù)展開定位算法NNL-Taylor定位算法。該算法是將NNL算法的定位結(jié)果代入Taylor級數(shù)展開定位算法，作為其迭代初始值，以此來彌補NNL算法在參考節(jié)點較少時定位誤差大以及Taylor級數(shù)展開定位算法在迭代初值誤差大時無