基于空間譜群指紋的高精度室內(nèi)定位方法研究.pdf

1、近年來(lái)，由于室內(nèi)定位需求的不斷增長(zhǎng)，基于無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的室內(nèi)定位算法引起了人們的廣泛關(guān)注。但是由于室內(nèi)環(huán)境比較復(fù)雜，接收信號(hào)比較容易受到多徑、物體移動(dòng)等因素的影響，這使得室內(nèi)定位算法的精度和魯棒性都不能達(dá)到人們的要求。當(dāng)前較為常用的一些室內(nèi)定位系統(tǒng)，它們要么功能單一、擴(kuò)展性較差，要么價(jià)格較高，難以廣泛使用。這使得廣大學(xué)者都期待出現(xiàn)一種能充分探測(cè)環(huán)境信息并且成本較低的系統(tǒng)。
　　本文從室內(nèi)空間譜指紋入手，采用信息融合技術(shù)對(duì)空間譜群指紋

2、進(jìn)行融合，并通過(guò)軟件無(wú)線(xiàn)電通用外部設(shè)備（Universal Software Radio Peripheral, USRP）對(duì)文中引入和改進(jìn)的算法進(jìn)行驗(yàn)證，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，本文算法取得了較好的性能。
　　本文的主要工作如下：
　　(1)對(duì)經(jīng)典的室內(nèi)定位算法進(jìn)行分析，分別介紹了到達(dá)時(shí)間（Time Of Arrivel, TOA）、到達(dá)時(shí)間差（Time Difference Of Arrival, TDOA）、接收信號(hào)強(qiáng)度（Rec

3、eived Signal Strength, RSS）和波達(dá)方向（Direction Of Arrival, DOA）估計(jì)算法。接著簡(jiǎn)要的介紹了目前常用的室內(nèi)定位系統(tǒng)，并分析了其優(yōu)缺點(diǎn)。通過(guò)對(duì)當(dāng)前的室內(nèi)定位算法和室內(nèi)定位系統(tǒng)進(jìn)行分析，使我們對(duì)室內(nèi)定位技術(shù)有了深入的認(rèn)識(shí)，從而清楚地認(rèn)識(shí)到當(dāng)前室內(nèi)定位技術(shù)存在的不足，為本文對(duì)當(dāng)前定位技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)指明了方向。
　　(2)針對(duì) RSS指紋應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境中的缺點(diǎn)，提出了主成分分析（Princ

4、ipal Component Analysis, PCA）指紋、協(xié)方差指紋和四階累積量指紋。和RSS指紋相比，這些指紋保存了更多的室內(nèi)空間信息，因此其穩(wěn)健性更好，文中并以仿真實(shí)驗(yàn)的方式進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　(3)針對(duì)指紋庫(kù)匹配計(jì)算量較大的問(wèn)題，本文通過(guò)數(shù)據(jù)聚類(lèi)技術(shù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行粗定位，這能極大的減小在線(xiàn)指紋匹配時(shí)的計(jì)算量；然后，利用室內(nèi)環(huán)境中的多種空間譜指紋結(jié)合集成學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Dempster-Shafer（DS）證據(jù)理論來(lái)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行