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(lái)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(shí)代的到來(lái)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(diǎn)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(cè)距算法，該算法首先建立位置指紋庫(kù)，定位區(qū)域內(nèi)每一個(gè)位置都對(duì)應(yīng)一個(gè)“指紋”，從而可以通過(guò)查找位置指紋庫(kù)來(lái)進(jìn)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(kù)階段和在線定位階段的不足之處，并提出了相應(yīng)的改進(jìn)方案，主要工作包括如下幾個(gè)方面:
　　1.針對(duì)基于信號(hào)強(qiáng)度值的位置指紋庫(kù)存在噪聲的問(wèn)題，提出采用高斯濾波算法，對(duì)同一樣本點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行多次測(cè)量，過(guò)濾小概率的信號(hào)強(qiáng)度值，從而達(dá)到去除噪聲的目的。提出采用K均值聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行預(yù)處理，將位置指紋庫(kù)訓(xùn)練成為K個(gè)聚類，每個(gè)聚類中存放相互之間歐式距離最短的信號(hào)指紋，每個(gè)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(shí)，避免指紋庫(kù)雜亂冗余，還可以通過(guò)待測(cè)節(jié)點(diǎn)與聚類中心的信號(hào)強(qiáng)度值比較來(lái)減少算法在位置估算階段的計(jì)算量。
　　2.針對(duì)傳統(tǒng)的位置指紋算法在更新位置指紋庫(kù)時(shí)人力和物力巨大耗費(fèi)的問(wèn)題，提出利用壓縮傳感理論和重心拉格朗日插值算法來(lái)更新位置指紋庫(kù)。壓縮傳感理論將指紋向量的重構(gòu)過(guò)程轉(zhuǎn)換為一個(gè)最小l0范數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題并通過(guò)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(diǎn)間的空間相關(guān)性使得在離線階段通過(guò)測(cè)量少量指紋就可重建位置

4、指紋庫(kù)。本文在真實(shí)室內(nèi)環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)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(kù)方面具有的優(yōu)勢(shì)。
　　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(lái)提高定位精度，該方法將傳統(tǒng)的求解高次坐標(biāo)問(wèn)題轉(zhuǎn)換成空間隸屬度問(wèn)題，利用模糊匹配算法計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)與指紋庫(kù)中已知節(jié)點(diǎn)的貼近度，通過(guò)貼近度加權(quán)定位未知節(jié)點(diǎn)。較之于傳統(tǒng)的在線估測(cè)算法，該方法減少了參與定位的匹配指紋個(gè)數(shù)，并給每個(gè)參與定位