基于接收信號強度的無線局域網(wǎng)定位算法研究.pdf

1、無線定位的應用迅速發(fā)展，室內環(huán)境和鬧市區(qū)是人們生活的主要場所，其應用需求尤其迫切。但在這類環(huán)境中，由于建筑物的遮擋和多徑傳播的影響，無法準確測量信號傳播時間、信號到達角等定位參數(shù)，不能準確地建立信號傳播的機理模型，導致許多傳統(tǒng)定位技術效果不佳甚至失效。國外提出了基于無線局域網(wǎng)的室內定位系統(tǒng)，用指紋定位技術取代傳統(tǒng)定位技術。本文以此為背景研究了基于接收信號強度的無線局域網(wǎng)定位算法，并進行了仿真實驗，證明了算法的有效性。
　　 首先

2、介紹了幾種主要的無線定位技術原理。指出了指紋定位較傳統(tǒng)技術更適合于室內和鬧市區(qū)等多徑傳播嚴重的環(huán)境。重點介紹了指紋定位的概念，分析了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)庫的建立和學習等主要問題。
　　 研究了基于k-近鄰算法的無線定位算法。分別使用標準k-近鄰算法和加權k-近鄰算法對終端位置進行估計，并在加權k-近鄰算法中給出了加權因子分母為零的情況的處理。在仿真實驗中，比較了不同方法的定位效果和不同的加權因子的影響。實驗還表明，近鄰數(shù)目的選擇存在最

3、優(yōu)值，隨著近鄰數(shù)目的增大，每種位置估計方法的平均精度都先快速下降，后緩慢上升。
　　 將BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于接收信號強度和終端位置關系的建模，并利用其泛化能力進行終端位置的估計。具體研究分析了網(wǎng)絡模型結構的確定，學習參數(shù)的選擇，數(shù)據(jù)預處理等，并加入動量項對模型的訓練進行改進。最后進行了仿真實驗，結果證明了該方法的有效性。實例一分析了定位效果隨訓練樣本數(shù)目的變化，實例二探討了用k-fold交叉驗證方法確定迭代次數(shù)的過程和效果。