【摘 要】
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基于位置信息提供的服务（Location-Based Services,LBS）在现今的社会环境中已经成为了人们在日常生活中的基础需求。众多服务中日益增长的位置信息精度和实时性需求亟待满足。Wi-Fi通信系统的广泛部署使得基于Wi-Fi信号的定位算法成为研究热点。其中,使用接收信号强度（Received Signal Strength Indication,RSSI）的定位算法由于其无需更新硬件设
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基于位置信息提供的服务（Location-Based Services,LBS）在现今的社会环境中已经成为了人们在日常生活中的基础需求。众多服务中日益增长的位置信息精度和实时性需求亟待满足。Wi-Fi通信系统的广泛部署使得基于Wi-Fi信号的定位算法成为研究热点。其中,使用接收信号强度（Received Signal Strength Indication,RSSI）的定位算法由于其无需更新硬件设备、无需修改固件协议等原因得到了广泛的认可,但也具有数据波动较大、定位较为粗略等一系列问题。本文的研究内容可归纳如下:（1）提出了一种基于Wi-Fi信号的RSSI指纹定位算法。具体地说,结合IEEE802.11协议原理与信号传播模型等预备知识,对RSSI数据特征进行研究。采用先定位信号特征区域,再拟合实际坐标的定位方案,缩减了每个步骤的难度。构建了数据采集和预先处理模型,对真实环境进行分析得到了各个区域的合理划分。设计了用于判定区域的卷积神经网络,在数据重构中利用虚拟接入点信息对原始采集的RSSI数据进行了重构,充分利用卷积神经网络对于图像纹理的强敏感性优势。提出了一种数据增强方法来扩张数据集,通过模拟信号传播时的随机波动,以在更小的样本数情况下获得高精度定位性能,减少一定的过拟合现象。（2）通过实验验证了本文算法的有效性。设计了实际的RSSI信息采集程序,通过研究结果选取合适的实验场地进行了数据集采集。随后对移动用户终端进行了定位,能够将95%定位误差保持在两米内,对比其它主流定位算法在精度上有显著的提高,但算法稍显复杂。结果表明,所提算法在本文数据集上具有更高的适应性、准确度和可靠性,一定程度上弥补现有算法的劣势。
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