物聯(lián)網(wǎng)定位技術論文-基于wifi的室內(nèi)指紋定位技術(參考版)
2025-06-08 06:51本頁面
【正文】 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。 (2)指紋定位算法的分析改進及仿真研究。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(wǎng)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(nèi)無線定位技術。 WIFI 網(wǎng)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(nèi)難以精確定義的信號傳播模型依賴小，因此 WlFI 網(wǎng)絡下的指紋定位技術成為一個研究熱點。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)。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(nèi)，因此 205 區(qū)域最后投票數(shù)為 3?，F(xiàn)在按照前面所述方式對每個房間區(qū)域進行投票。 Lqi 是定位點和指紋點之間的信號強度歐式距離。 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)。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。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?；?RSSI的位置估算方法包括信號傳輸損耗法和位置指紋法，前面已經(jīng)對兩種方法做了對比分析， 12 信號傳輸損耗法進行定位的條件是建立精確的信號傳播模型，指紋定位算法 則是建立信號強度與位置關系的數(shù)據(jù)庫，后者在室內(nèi)環(huán)境下更容易實現(xiàn)，定位精度也更高，因此，本課題選用指紋法作為定位算法，并在后面的章節(jié)中作迸一步的分析與改進 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。包括 TOA／ TDOA定位、 AOA定位、 RSSI定位。因此本課題選擇了基于 WIFI 的室內(nèi)定位作為研究對象。 ③ 現(xiàn)在許多移動設備，如筆記本電腦、平板電腦、智能手機都內(nèi)置了的 WIFI 的連接支持，這些移動終端可以便利地應用基于 WIFI的定位系統(tǒng)，對定位系統(tǒng)的普及帶來了便利。 ② WIFI 網(wǎng)絡的本質(zhì)功能其實就是數(shù)據(jù)傳輸，基于此實現(xiàn)用戶與互聯(lián)網(wǎng)之間信息的雙向交互。 較其他傳感網(wǎng)絡而言，基于 WIFI 網(wǎng)絡構建的定位系統(tǒng)具有以下一些優(yōu)點 ： 11 ○ 1 WIFI 網(wǎng)絡數(shù)字傳輸速度快、部署方便且成本較低，切合了現(xiàn)代人對寬帶多媒體業(yè)務的需求，在許多公共場合和家庭都得到了廣泛的部署應用。但是，紅外線傳播要求無遮擋的直線視距，因此它的傳播距離較短，無法實現(xiàn)大規(guī)模的應用，同時紅外線的傳播受日照影響也較大；超聲波因其相互之間干擾較大，每個時刻只允許單個移動標簽單獨發(fā)射超聲波，這就增大了移動節(jié)點的定位延時，無法滿足無線定位的實時性要求，并且超聲波在人的日?；顒又幸矘O易產(chǎn)牛從而影響定位結果；RFID 技術成熟，市場基礎好，但作用距離不夠長，一般最長也就達到幾十米，只適合于室內(nèi)的小區(qū)域定位；藍牙設備昂貴，傳輸距離較短，易受噪聲信號、復雜的空問環(huán)境干擾導致信號穩(wěn)定性差，因此該技術存在適用范圍小的問 題； Zigbee 技術剛剛興起不久，其成熟度較低，而且因系統(tǒng)成本高和受用戶使用習慣等因素的影響尚未廣泛投入商業(yè)應用。但是，在復雜的室 內(nèi)環(huán) 10 境中，信號并不是視距傳播，各種障礙物或走動的人員都會讓信號產(chǎn)生衰減，不同的障礙物具有不同的衰減因子，我們很難找到～個確切的傳播模型來精確描述信號在特定的室內(nèi)環(huán)境中的傳播特性，這就是利用信號傳輸損耗法定位存在的不利因素。我們利用定位終端實時接收到的信號強度 RSSI 和信號傳播模型公式，就可以計算出當前位置距離 AP 的距離，最后利用三個不共線AP 采用三邊法估計出當前位置。 3. RSSI 定位 基于 RSSI(Received Signal Strength Indication)測量的定位可分為信號傳輸損耗法和位置指紋定位法。在二維坐標系下，根據(jù)兩個接入點的位置以及信號從 AP 點到達定位終端的角度，就能夠估算出定位終端的位置，定位終端的估計位置即為由兩個或兩個以上 AOA測量值求得的方位線的交點。目前這兩種定位方法均主要用于蜂窩網(wǎng)定位，在無線局域網(wǎng)定位技術中應用很少。 TOA 要求接入點和定位終端有非常精確的時鐘同步，為了避免這種外在同步， TDOA出現(xiàn)了。接收方利用信號
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