【摘 要】
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随着移动互联以及物联网时代的日渐繁荣,用户在商场、校园、医院等室内定位场景对智能领航、定位等服务提出越来越高的要求,受建筑物自身遮挡和结构影响,GPS等室外定位技术难以充分满足用户室内定位需求,因此室内定位技术蓬勃发展,从诞生至今一直是研究和应用的热点领域。本文以WIFI室内定位为主要技术路线,基于位置指纹法,实现了室内定位及其轨迹预测。针对WIFI路由器的布设问题,提出了AP综合选择策略,对待测
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随着移动互联以及物联网时代的日渐繁荣,用户在商场、校园、医院等室内定位场景对智能领航、定位等服务提出越来越高的要求,受建筑物自身遮挡和结构影响,GPS等室外定位技术难以充分满足用户室内定位需求,因此室内定位技术蓬勃发展,从诞生至今一直是研究和应用的热点领域。本文以WIFI室内定位为主要技术路线,基于位置指纹法,实现了室内定位及其轨迹预测。针对WIFI路由器的布设问题,提出了AP综合选择策略,对待测定位点接收到的AP信号出现频率和信号强度方差进行双重筛选,使得系统定位误差和稳定性达到最优组合。针对位置指纹的在线计算效率低下问题,提出了一种基于隶属度边界条件的R-FCM聚类算法,使得边界元素被有效地区分,有效地提高了位置指纹的在线计算效率,同时定位精度也显著提升。针对KNN算法定位精度低的问题,提出了基于区域过滤的R-KNN算法,定位准确率明显提高。基于迁移学习思想提出了位置指纹库移植策略,相较于直接测量法,离线计算开销大幅降低。针对轨迹驻足点提取问题,提出了基于距离、速度的双限定驻足点权衡度量方法。最终实现的LSTM轨迹预测模型相比传统Markov模型,预测准确度有一定程度的提升,最终整体预测成绩较为出色。
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