基于位置指紋的WLAN室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)于位置服務(wù)的需求越來越大，位置服務(wù)在諸如社交軟件、醫(yī)療救護(hù)、商場(chǎng)導(dǎo)購和倉儲(chǔ)管理等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。室外環(huán)境的定位與導(dǎo)航服務(wù)主要使用全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)。但是衛(wèi)星信號(hào)由于受到建筑物的遮擋無法在室內(nèi)環(huán)境中使用。由于無線局域網(wǎng)(Wireless Local Access Network，WLAN)的普及，無線接入點(diǎn)已被廣泛布置在室內(nèi)環(huán)境，與其他室內(nèi)定位系統(tǒng)相比，基于位置指紋的WLAN室內(nèi)無線定位系統(tǒng)具有硬件成本低、網(wǎng)絡(luò)

2、分布廣和精度高等優(yōu)勢(shì)。
　　本文以WLAN和位置指紋的定位技術(shù)為研究對(duì)象，針對(duì)現(xiàn)有定位技術(shù)中的不足，結(jié)合模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法，提出了相應(yīng)的解決方案。本文的主要工作包括三個(gè)方面:
　　針對(duì)接入點(diǎn)（Access Point，AP）的接收信號(hào)強(qiáng)度值（Received Signal Strength，RSS）的不確定性，提出了穩(wěn)定MaxMean AP選擇方法，該方法從n個(gè)AP中選取信號(hào)強(qiáng)度值最強(qiáng)并且信號(hào)穩(wěn)定的前m個(gè)AP。實(shí)

3、驗(yàn)數(shù)據(jù)表明該算法有效降低了RSS不確定性對(duì)定位精度的不利影響，同時(shí)減少定位時(shí)間和計(jì)算量。
　　針對(duì)訓(xùn)練樣本中奇異點(diǎn)的存在導(dǎo)致的支持向量機(jī)法的過學(xué)習(xí)和低泛化性問題，提出了基于指紋數(shù)據(jù)庫的K近鄰-支持向量機(jī)回歸(K Nearest Neighbor-Support Vector Machine，KNN-SVM)混合聚類算法，利用KNN法去除訓(xùn)練樣本中的奇異點(diǎn)，再運(yùn)用SVM算法計(jì)算出待定位點(diǎn)位置坐標(biāo)，實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明該算法可以有效提高定