物聯(lián)網定位技術論文-基于wifi的室內指紋定位技術-資料下載頁
2025-06-04 06:51本頁面
【正文】 與改進 四、 位置指紋定位技術 （ 1） 典型的在線 匹配 算法 指紋定位技術包含兩個比較關鍵的步驟，一個是在離線階段建立一個準確的指紋數(shù)據(jù)庫，另一個就是在在線定位階段執(zhí)行一個高精度的匹配算法。在線定位階段的匹配算法可以分為確概率型算法和確定型算法兩類。概率型算法是使用條件概率為位置指紋建立模型，然后采用貝葉斯推理機制來估算定位終端的位置，如貝葉斯概率算法。與基于概率的概率型算法不同，確定型算法是用來自各個 AP 的信號強度均值表示位置指紋的，并采用確定性的推理算法來估算出定位終端的位置，如最近鄰法、 K最近鄰算法、加權 K近鄰算法、支持向量機算法等。確定型算法中的最近鄰算法、 K最近鄰算法、加權 K近鄰算法可以統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)相關算法 DCM,下面對這幾種算法進行剖析： ① 最近鄰法 (NN) 最近鄰法是最基本的指紋定位算法，該方法首先按下式 29計算測量所得的接收信號強度矢量與數(shù)據(jù)庫中各矢量之間的距離 L，然后選取最小距離對應的數(shù)據(jù)庫矢量，以其所代表的位置坐標作為結果輸出。 13 式中， 和 分別是定位點和指紋點的信號強度矢量， n為 AP 個數(shù)。 ②K 近鄰法 (KNN) 與 NN算法不同的是，它是找到與定位測量所得矢量最近鄰的 K(K2)個數(shù)據(jù)庫矢量，再以這些矢量代表的位置坐標的平均值作為待定位終端的位置輸出： 式中： (Xi， Yi)是第 i個被選取的指紋信息所對應的坐標， (x， y)為定位結果坐標 ③K 加權近鄰法 (WKNN) 與 K近鄰法的不同之處在于選取了 K(K2)個數(shù)據(jù)庫矢量后，給每個數(shù)據(jù)庫矢量對應的坐標乘上了一個加權系數(shù)。加權的方法有很多，本文研究的指紋定位采用下式進行位置估計。 Lqi 是定位點和指紋點之間的信號強度歐式距離。 假設在該樓層某一定位點處檢測到三個 AP 數(shù)據(jù)，三個 AP 的標識名為 APl、 AP AP3，信號強度為 RSSll=65dBm、 RSSl2=72dBm、RSSl3=48dBm?，F(xiàn)在按照前面所述方式對每個房間區(qū)域進行投票。假如 203 房間對應 APl、 AP AP3 的信號強度 范圍分別為 [85， 66]、 14 [70， 50]、 [72， 45]，由此可判斷定位點只有 AP3的信號強度值在 203 區(qū)域，所以 203 區(qū)域獲得 l 票。同時，假如 205 區(qū)域中對應APl、 AP AP3分別為 [80， 55]、 [78， 49]、 [87， 42]，那么定位點的三個 AP 的信號強度值均在這個區(qū)域內，因此 205 區(qū)域最后投票數(shù)為 3。其 他區(qū)域投票過程和 20 205 區(qū)完全一樣，然后統(tǒng)計出最終投票結果。投票結果顯示： 205 區(qū)獲得 3票，其他區(qū)域票數(shù)都低于 3 票，因此判定移動定位終端位于 205區(qū)。 15 結 論 無線通信技術的快速發(fā)展和人們在室內對基于位置的服務需求日益增加促成了室內無線定位技術的研究熱潮。 WIFI 網絡因其通信快速成本低廉得到了廣泛部署，指紋定位算法對室內難以精確定義的信號傳播模型依賴小，因此 WlFI 網絡下的指紋定位技術成為一個研究熱點。 (1)背景知識的介紹分析。對 WlFI 無線通信技術作了詳細介紹，包括其基本概念及技術標準、網絡拓撲結構及信號傳播模型特性，從分類、選擇以及性能評價標準三方面介紹了室內無線定位技術。然后介紹了位置指紋定位技術的原理以及其主要的匹配算法，分析了在WIFI 指紋定位過程中存在的關鍵性問題。 (2)指紋定位算法的分析改進及仿真研究。從位置指紋的預處理和定位點區(qū)域判定兩方面介紹了解決指紋定位關鍵問題的方案，從數(shù)學角度詳細對比分析了幾種 DCM 算法的性能，接著分析 DCM 算法的可改進點并提出基于最強 AP 法的改進算法。最后對傳統(tǒng) DCM 算法以及改進算法進行仿真分析，擬定了基于最強 AP 法的改進算法作為定位系統(tǒng)采納的算法。 16 參考文獻 【 1】 Enge P， Misra P． Special Issue on Global Positioning System． Proceedings of the IEEE， 1999， 87(1)： 315 【 2】 Jeffrey H． Reed， Kevin J． Krizman， Brian D． Woemer， Theodore S． Rappaport． Anoverview of the challenges and progress in meeting the E 一 9 1 1 requirement for location service． IEEE Communications Magazine， 1998， 36(4)： 30— 37 【 3】孟巖． Android 組件模型評析 (上 )．程序員， 2021(01)： 49— 5 l 【 4】 ANSI／ IEEE， Std 802． 1 1， 1 999 Edition 【 5】范平志，鄧平，劉林．蜂窩網無線定位．第一版．電子工業(yè)出版社， 2021 【 6】倪巍，王宗欣．基于接收信號強度測量的室內定位算法 [J]．復旦學報 (自然科學 版 )． 2021， 43(1)： 72— 76
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