【摘 要】
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近年来,物联网、移动互联网等技术的完善使得人们对位置服务(Location Based Service)的期望及需求越来越高,LBS已成为行业关注的热点。在众多的室内定位方法中,蓝牙技术具有低功耗、易部署、成本低的优点,是室内定位的一大研究热点。指纹定位方法是应用最广泛的室内定位方法之一,有较好的稳定性,但是随着定位场景的类型增加、范围增大,指纹定位方法面临越来越大的计算压力。围绕降低指纹定位过程
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近年来,物联网、移动互联网等技术的完善使得人们对位置服务(Location Based Service)的期望及需求越来越高,LBS已成为行业关注的热点。在众多的室内定位方法中,蓝牙技术具有低功耗、易部署、成本低的优点,是室内定位的一大研究热点。指纹定位方法是应用最广泛的室内定位方法之一,有较好的稳定性,但是随着定位场景的类型增加、范围增大,指纹定位方法面临越来越大的计算压力。围绕降低指纹定位过程运算消耗和提高定位精度的目标,本文对顾及行人运动特征和室内空间特征的指纹窗口展开研究,提出了旨在减小定位搜索空间和提高定位精度的动态指纹窗口模型,探讨了该模型在蓝牙指纹定位中的应用方法。本文主要研究内容如下:(1)提出基于行人运动状态和室内空间特征的动态指纹窗口模型。通过对室内行人运动特征的分析,提出描述行人活动范围的位置预测椭圆;通过对室内空间特征对行人运动影响的分析,提出顾及室内空间特征的动态指纹窗口构建方法。(2)研究了动态指纹窗口在蓝牙室内定位的构建方法和使用方法。为进一步提高动态指纹窗口模型在指纹定位中的指纹搜索效率和定位稳定性,首先结合KD树数据结构提出面向动态指纹窗口的指纹快速检索方法,提高了实时定位时指纹检索的效率;接着在KNN算法基础上,针对动态指纹窗口提出自适应选择K值的DFW-WKNN算法,使得定位结果稳定性得到了提高。(3)进行模型实验及评估。为验证模型及算法的有效性,部署并进行了蓝牙指纹定位实验,实验结果表明动态指纹窗口可以提高指纹定位的精度,改进的DFW-WKNN算法稳定性比传统WKNN算法更高。
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