【摘 要】
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随着智能手机的普及和无线网络的发展,人们对位置感知服务的需求增多,这导致室内定位技术飞速发展。基于WLAN的位置指纹法因具有原理简单、扩展性强、成本低等优势被广泛应用于室内定位,其定位精度依赖于高质量的指纹库及正确的匹配方法。现有的研究主要采用基于现场勘测、基于模型以及基于众包等方法构建离线指纹库,进而实现室内定位。然而,无论采用哪种方法构建指纹库,都会受噪声及多径效应的影响,所以如何处理原始勘测
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随着智能手机的普及和无线网络的发展,人们对位置感知服务的需求增多,这导致室内定位技术飞速发展。基于WLAN的位置指纹法因具有原理简单、扩展性强、成本低等优势被广泛应用于室内定位,其定位精度依赖于高质量的指纹库及正确的匹配方法。现有的研究主要采用基于现场勘测、基于模型以及基于众包等方法构建离线指纹库,进而实现室内定位。然而,无论采用哪种方法构建指纹库,都会受噪声及多径效应的影响,所以如何处理原始勘测数据,并精确地构建离线指纹库,是需要解决的一个重要问题。此外,环境的动态变化使离线指纹库的指纹数据逐渐偏离实时指纹,导致定位精度下降,如何准确地更新过时的指纹库也成为亟待解决的问题。针对上述问题,本文首先提出了基于ORPCA（Online Robust Principal Component Analysis）的WIFI指纹库构建方法,通过ORPCA算法在线优化原始采集数据,并降低噪声,构建用于定位的离线指纹库。在此基础上,提出了ORPCA-GPR（ORPCA-Gaussian Processes Regression）融合算法,用于更新过时的指纹库。其次,通过大量的对比实验,对所提出的指纹库构建及更新算法的有效性进行了验证,实验结果表明,基于ORPCA构建的指纹库与原始指纹库、基于PCA（Principal Component Analysis）和基于Robust PCA（Robust Principal Component Analysis）算法构建的指纹库相比,平均定位误差分别下降了28.6%、20.3%、7.6%。基于ORPCA-GPR算法更新的指纹库,与基于GPR方法更新的指纹库相比,两次实验中平均定位误差分别下降了15.7%和11.7%。最后,本文设计并实现了基于ORPCA的室内定位原型系统,该系统由Android子系统和Web子系统构成,可以实现用户的主动定位以及典型指纹库构建算法的评估。
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