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定位技术是位置服务(Location Based Service,LBS)的核心技术之一。室外定位导航技术现在已经非常成熟,美国GPS系统以及中国北斗系统的定位精度均已经达到了米级,给人们的工作生活带来了极大的便利。然而,随着互联网科技的高速发展,人类的活动也越来越局限于室内,相对封闭的建筑环境不利于卫星信号的传输,这就使得室外卫星定位技术失去了用武之地。因此,为实现室内外定位的无缝衔接,室内定位系统成为了目前定位研究领域的热点。综合比较多种已有的室内定位技术后可知,蓝牙室内定位技术无论是成本和性能都比较均衡,最适用于LBS。本文采用基于信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)的非测距定位方法来实现室内定位。因为在室内不同位置采集到的基站的RSSI值各不相同,所以用一个位置采集到的多个i Beacon基站的信号强度RSSI值来组成该位置的指纹数据,多个位置的指纹数据构成了位置指纹库。系统在定位阶段可以通过待测点的指纹数据在位置指纹库中检索,最终确定待测点位置。本文的工作重点包括两个阶段的工作,第一是离线采样阶段,包括指纹数据采样基站的部署、定位终端APP的开发以及服务器上位置指纹库的建立,第二是在线定位阶段的在线匹配定位算法优化。在离线采样阶段建立完备的位置指纹库是在线定位阶段的基础,构建位置指纹库的精度在很大程度上影响了定位的精确性,因而建立高精度的位置指纹库是本文优化创新的主要方向。本文主要从以下三个方面来提高定位的精度:首先,研究RSSI值在空间和时间上的分布特征,建立RSSI值的空间特征模型和时间波动模型,并由此来确定i Beacon基站的部署方案,减少环境因素对于定位精度的影响;其次,采用GM(1,1)模型等多种算法对位置指纹库的误差进行修正,再运用自适应插值对位置指纹库进行特征插值,重构大容量位置指纹库,获得高效、高可靠性的指纹库;最后,运用高斯核函数对简单快速的WKNN匹配定位算法的加权值进行优化,从而实现高精度的定位要求。本文研究工作的主要成果和意义在于提高室内蓝牙定位的精度。从基站部署、RSSI位置指纹库建立、在线匹配定位算法三方面进行全面改进优化,来实现亚米级的定位精度。根据仿真和实验结果可以看出,定位误差为0.8m,总体定位精度提高了40%左右。