室内定位的指纹库自适应更新算法研究与实现

来源 :重庆邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zmdwfh2008
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人们日常生活中使用的房屋合租、汽车导航和新闻推送等应用都依赖于定位技术。受益于全球定位系统的普及,室外环境下定位精度已经达到一个极高的地步。但由于建筑物对卫星信号的遮挡,室内环境下难以实现精准定位。蓝牙指纹定位是一种流行的室内定位技术,但是室内环境和蓝牙信标摆放位置的变化会对蓝牙信号分布产生极大的影响,最终会导致定位精度的下降。蓝牙指纹定位的广泛使用受限于需要花费大量人力采集带位置标签的指纹,来建立和更新指纹库。为了解决这个问题,本文提出了一种指纹库更新方法,主要内容如下:首先,本文提出利用众包数据对指纹库进行自动更新。包含蓝牙接收信号强度、速度和航向的众包数据将会被卡尔曼滤波融合,经过轨迹有效性分析后可以给未标记的蓝牙接收信号强度数据赋予位置标签生成候选指纹。当每个参考点都获取到足够的候选指纹后,具有噪声的基于密度的聚类算法将会被用于分析原始指纹和候选指纹,完成指纹库的自动更新。其次,作为异常情况下指纹库自动更新算法不能生效的补充,本文提出了基于地磁序列匹配的指纹库快速手动更新算法。利用信标处的平均定位误差确定需要手动更新的区域,使用动态时间规整算法进行地磁模版匹配实现对轨迹的修正,并根据训练出的信号传播模型补齐轨迹上某些参考点蓝牙接收信号强度的空缺,完成指纹手动更新。最后,为了更为直观的展示指纹更新前后的定位效果,本文完整的搭建了一套包括数据采集、数据处理和结果演示系统。通过对大量的实验结果进行分析,指纹库自动更新后基于指纹的蓝牙定位精度得到了有效提升,3米内定位精度达到90%,平均定位精度有0.6米的提高。指纹库手动更新后平均定位误差达到了1米,与刚建库时相接近,同时与逐点采集更新相比效率大大提高。
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