【摘 要】
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随着物联网应用技术的快速发展,室内定位受到越来越多的关注。由于室内环境的复杂性,现有卫星类定位技术无法满足高精度室内定位需求。为解决上述问题,本文开展了基于多源信息融合与机器学习的室内定位技术研究。论文主要工作如下:(1)研究了室内定位技术的理论原理。首先介绍基于测距的无线定位技术,然后描述了指纹匹配算法和以及多源融合理论,为后续的研究工作打下理论基础。(2)提出了基于拉普拉斯金字塔与像素级融合的
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随着物联网应用技术的快速发展,室内定位受到越来越多的关注。由于室内环境的复杂性,现有卫星类定位技术无法满足高精度室内定位需求。为解决上述问题,本文开展了基于多源信息融合与机器学习的室内定位技术研究。论文主要工作如下:(1)研究了室内定位技术的理论原理。首先介绍基于测距的无线定位技术,然后描述了指纹匹配算法和以及多源融合理论,为后续的研究工作打下理论基础。(2)提出了基于拉普拉斯金字塔与像素级融合的多源定位算法。离线阶段,首先将预处理后的手机基站信号和蓝牙信号的接收信号强度(RSSI)经过数据拼接后形成粗定位指纹,将拉普拉斯分解后的摄像头图像和Wi Fi信号的RSSI测量值形成的Wi Fi图像进行像素级图像融合形成精定位指纹。然后分别利用支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)进行粗定位学习和精定位学习。得到粗定位分类模型和精定位回归模型。通过粗定位与精定位分步定位方式,可以提高离线学习效率。实验结果表明,本文所提的算法比现有定位算法性能更好。(3)提出了基于多项式特征升维与特征级融合的多源定位算法。离线阶段,首先利用多项式特征将手机基站信号和蓝牙信号的RSSI测量值进行数据升维后再进行特征拼接形成粗定位指纹,利用全连接网络和CNN将Wi Fi信号的RSSI测量值和手机图像分别进行特征提取后进行特征融合形成精定位指纹。然后分别利用Ada Boost算法和全连接网络进行粗定位学习和精定位学习,得到粗定位分类模型和精定位回归模型。本文算法中特征升维有助于得到更多的信号特征,特征级融合具有较大的灵活性。实验结果验证了算法性能。
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