基于指紋的無線室內精確定位方法研究.pdf

1、近年來，室內定位需求日益增大，雖然在室外使用GPS可獲得較好的定位精度，但GPS信號易受天氣等外界因素影響且其無法在室內使用，因而需要利用其它技術方案實現(xiàn)室內定位。無線傳感網絡的發(fā)展，為室內定位提供了一種定位精度高，實施方便的定位方法--無線室內定位。無線室內定位基于無線網絡信號強度進行定位，由于室內環(huán)境復雜多變，受反射，折射，衍射及多徑衰減影響，使得無線信號波動大，定位結果容易產生偏差。為了提高定位精度，本文提出了一種改進的無線室內定

2、位算法--AFILA(Advance Fingerprint-based IndoorLocation Algorithm)。本算法以指紋定位算法為基礎，與其它算法相比，本算法在不增加工作量的情況下可提高定位精度。本文的主要貢獻在于：
　　 1)原始數據的處理：無線信號在室內受外界影響波動大，為了提高定位精度需獲得穩(wěn)定可靠的原始信號數據。本文提出了利用Kalman對無線信號進行平滑。同時由于無線鏈路存在碰撞，焦得數據丟失，影響定

3、位結果，為此本文通過對原始數據進行補償以消除該影響。對于定位頻率較高的設備或在底層硬件上，本文提出了均值平滑法以減少信號波動。
　　 2)定位算法：本文定位算法從比較參考節(jié)點選擇，最近鄰求解，定位結果確定三個方面對基本指紋定位算法進行改進，從而提高定位精度。本文同時也提出了基于神經網絡的指紋定位算法以及該算法存在的問題及解決方案。
　　 3)軌跡優(yōu)化：當標簽在移動過程中，信號波動加大，導致定位結果與實際定位軌跡不符。因此