【摘 要】
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近年来,随着智能设备普及率的不断提高,基于位置的服务(LBS)已被广泛应用于实际生活中,提高位置识别精度的研究变得越发重要。使用已经安装在室内空间中的WiFi进行WiFi定位不需要创建额外的环境,而且大多数智能设备都可以支持WiFi,因此具有成本低的优势,得到了广泛的应用。因此基于WiFi室内定位的位置指纹法,本文提出了两种优化方法,提高了位置指纹法的定位精度。具体地:1.在本文研究中,我们提出了
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近年来,随着智能设备普及率的不断提高,基于位置的服务(LBS)已被广泛应用于实际生活中,提高位置识别精度的研究变得越发重要。使用已经安装在室内空间中的WiFi进行WiFi定位不需要创建额外的环境,而且大多数智能设备都可以支持WiFi,因此具有成本低的优势,得到了广泛的应用。因此基于WiFi室内定位的位置指纹法,本文提出了两种优化方法,提高了位置指纹法的定位精度。具体地:1.在本文研究中,我们提出了一种优化的随机森林模型,该模型分为两层,第一层采集信息数据、并将室内空间划分为一定尺寸的矩形网格并存储在服务器中,第二层利用划分好的网格的标识与RSSI进行了二次对比分析,剪除区域判别决策失误的决策树,再将其应用于随机森林学习模型中,提高了定位方法的执行时间和精度。2.在基于Fingerprint的室内位置识别系统中,提出分阶段处理RSSI,首先利用模拟退火算法优化指纹库以提高指纹库精度,并与常用的均值模型法进行了对比分析;然后在线阶段提出采用SA-Elman算法对进行定位。该算法具有较高的执行时间和精度,该方法的意义在于,无论位置信息的数据量多少,系统都表现出较好的性能,且该方法可适用于众包法构建的指纹库。3.通过实验采集RSSI数据,对上述两种方法进行验证,实验结果分析表明,和传统的位置指纹定位算法相比,本文提出定位方法能有效的减少误差,提高室内定位的定位精度。
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