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1、隨著位置信息服務(wù)的應(yīng)用范圍愈加廣泛,人們對(duì)于室內(nèi)場(chǎng)所的定位服務(wù)需求也日益增加。船舶作為重要的水上交通工具,正向體積大型化、結(jié)構(gòu)復(fù)雜化的方向發(fā)展,其具有甲板層數(shù)眾多、載人量大的特點(diǎn)。但由于船體復(fù)雜的環(huán)境及其自身航行因素,普通的室內(nèi)定位技術(shù)很難應(yīng)用于船舶艙室環(huán)境,如何解決船內(nèi)的位置信息感知,為船內(nèi)位置信息服務(wù)提供定位理論與技術(shù)支撐,是當(dāng)前室內(nèi)定位研究領(lǐng)域的重要方向。
本文主要針對(duì)船舶室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行研究。首先對(duì)傳統(tǒng)的室內(nèi)定位方法進(jìn)
2、行梳理,對(duì)比了基于測(cè)距和基于無線信號(hào)的定位方法的優(yōu)缺點(diǎn),重點(diǎn)研究了基于位置指紋的室內(nèi)定位技術(shù)。為分析船舶環(huán)境下的無線信號(hào)特征,本文選擇長(zhǎng)江貳號(hào)游輪進(jìn)行實(shí)船調(diào)研,利用ZigBee平臺(tái)搭建了船載傳感網(wǎng),在船上進(jìn)行了系列的無線信號(hào)測(cè)試實(shí)驗(yàn)。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析了船舶環(huán)境下無線信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布特性,同時(shí)研究了船舶航行下無線信號(hào)的時(shí)變特性,總結(jié)了船舶環(huán)境對(duì)位置指紋定位方法的影響。
其后,為降低船舶環(huán)境對(duì)位置指紋庫的影響,本文提出了一種時(shí)-空位
3、置指紋的特征提取方法,通過空間差分構(gòu)建穩(wěn)定的空間信號(hào)數(shù)據(jù)庫,之后使用主成分分析和線性判別分析對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行維度歸約和樣本聚類,在保留足夠的位置特征信息前提下,濾去無關(guān)的噪聲信號(hào)和冗余信息,降低算法的計(jì)算量,提高位置指紋的定位精度。同時(shí)利用時(shí)序分析法,對(duì)指紋進(jìn)行時(shí)間特征提取,增加指紋特征的穩(wěn)定性。在對(duì)各類指紋特征可視化及算法檢測(cè)后,驗(yàn)證了時(shí)-空指紋特征的穩(wěn)定和準(zhǔn)確性。
最后,本文研究統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法,提出了基于支持向量機(jī)的位置指紋定位
4、方法,可以快速地進(jìn)行指紋與指紋庫的查找和匹配。同時(shí)利用核函數(shù)解決位置指紋的非線性分類問題,使用交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索對(duì)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),獲取最優(yōu)的模型訓(xùn)練參數(shù)。將實(shí)船采集的無線信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)通過特征提取形成指紋庫后,輸入支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練和建模,最后利用判決函數(shù)對(duì)在線測(cè)量的無線信號(hào)進(jìn)行位置判斷,實(shí)現(xiàn)船舶環(huán)境下的室內(nèi)定位。本文也利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和原始數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和對(duì)比測(cè)試,驗(yàn)證了本文定位方法的計(jì)算量較小,且定位精度較高的特點(diǎn),滿足船舶內(nèi)定位信息服務(wù)
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