论文部分内容阅读
近几年来,随着移动互联网技术爆炸式的增长和智能移动终端设备的普及,出现了许多如位置交友、周边搜索等基于地理位置的服务,而定位技术正是位置服务的技术基础。到二十世纪九十年代末,GPS等全球定位技术已经十分成熟并取得了卓越的成绩。但是GPS定位只适用于室外环境,室内环境相对于室外环境更加复杂,而且GPS信号穿透建筑物能力较差,所以传统的室外定位技术在室内环境下并不适用,新的室内定位技术的研究已经刻不容缓。目前国内外主要采用的室内定位技术有超声波定位技术、WIFI定位技术、射频识别定位技术和红外线定位技术等无线定位技术。其中WIFI技术具有覆盖范围广、成本低、操作方便等优势。并且为了更好的吸引和服务年轻人,现在许多的大型室内环境例如大型商场、博物馆、机场、咖啡厅都设有免费的WIFI热点。这更加促进了WIFI室内定位技术的研究。本文采用基于WIFI网络的位置指纹定位技术进行室内环境下的定位研究。对位置指纹定位算法的定位原理进行研究,指出定位过程中的关键问题,总结出定位系统的评价标准。通过对典型的位置指纹定位算法研究以及对各自算法的适用场所的分析和比较,指出造成定位误差的主要方面,改善定位流程,对定位算法进行优化,最终提出一种新的室内定位算法。即离线阶段对采样点处信号进行多次测量后取平均值录入到指纹数据库中。然后采用聚类技术对指纹库进行训练,把指纹数据库中的数据分成许多小的类簇,最终只保留和待测点相似度最高的类,去除相似度较小的类,减少匹配算法运行时的搜索空间,减少算法时间复杂度,降低信号误差对定位精度造成的影响。仔细研究并对传统的聚类技术进行改进,降低聚类结果对初始聚类个数K值的依赖,解决了由于初始聚类中心选择不恰当造成的局部最优解问题,降低了聚类算法的时间复杂度,提高了计算速度。充分考虑到不同信号接收端接收信号能力的差异,优化了定位阶段匹配算法的权重系数,增加了稳定性高、信号较强的数据点的权重,降低稳定性差、信号较弱的数据点的权重,提高定位精度。最后通过MATLAB仿真工具,在同一环境下对改进前后的定位算法进行定位精度、均值误差、收敛性等方面的比较,测试表明,改进后的位置指纹定位算法有效的降低定位误差,有更高的定位精度。