论文部分内容阅读
位置定位系统正变得越来越重要,依附于当今普遍存在的无线定位技术。WiFi定位技术作为无线定位技术的一种,在GPS和北斗信号到达不到的室内环境下进行定位,具有很大的研究空间和应用需求。WiFi位置指纹定位技术即一种基于位置指纹技术的WiFi定位方法,已被证实相较于其他WiFi定位方法,这种技术可以达到最好的精度。该技术只需要一个普通的带有无线网络接口的可以获取RSSI信号的移动设备(如智能手机、IPad),不需添加额外硬件,兼具低成本、高精度和应用前景广等优点。本文对WiFi位置指纹定位技术进行了深入研究,首先阐述室内定位技术的研究现状,然后分析WiFi室内定位技术在当今几种主流的室内定位技术中的优势以及选用WiFi位置指纹定位技术进行研究的可行性。本文主要做了以下几方面的工作:1.对停车场采集得到的RSSI数据进行统计特性分析,并根据停车场特殊环境(车的平均高度与用户使用手机的高度接近),创新地研究了RSSI与采集高度的关系。2.运用Eclipse软件自主开发Android程序“Wifi信号采集”APP,使用Android手机采集停车场布设的245个参考点处的WiFi信号,获取不同AP的RSSI值后自动存入手机内置的Sqlite3数据库。3.进行滤波算法研究:研究分析了几种常见的滤波算法,提出使用自适应卡尔曼融合粒子滤波进行RSSI观测值滤波,滤波后的RSSI值存入位置指纹数据库。对比这几种滤波算法分别构建的位置指纹数据库的定位结果,最终选取自适应卡尔曼滤波融合粒子滤波处理的结果构建位置指纹数据库。4.进行指纹聚类算法研究并改进算法:提出了基于最强AP聚类结合K均值聚类的指纹聚类方法,对位置指纹数据库中指纹数据进行分区,降低匹配的复杂度,实现快速匹配。5.比较了几种定位方法:在匹配完成后,通过几种不同的确定性算法(NN,KNN,WKNN,EWKNN)分别计算出待定位点位置,并进行定位误差分析。本文的研究成果对于提高WiFi位置指纹定位的精度有应用价值。