论文部分内容阅读
基于位置的服务(Location Based Service,LBS)伴随着全球定位系统(Global Positioning System,GPS)技术的成熟,在室外已经得到了广泛应用,然而GPS无法满足室内定位的高精度、高效率等要求,因此作为基于室内位置服务的核心技术,室内定位成为当前热门研究方向。在众多被应用于定位的无线通信技术中,低功耗蓝牙由于具备低功耗,低时延,长距离传输等特性,在室内定位领域得到广泛关注。本论文利用低功耗蓝牙模块进行室内定位技术的研究,采用理论和实践相结合的形式,分别基于距离测量定位方式和位置指纹定位方式提出了两套室内定位方法,并且实现了蓝牙模块辅助的室内定位算法验证系统。论文主要工作包括:一、基于距离测量的定位方法,实现了对接入点(AccessPoint,AP)的优选,并提出改进的加权三边质心算法进行位置估算。首先进行低功耗蓝牙的传播模型训练,进而通过接收信号强度(Receive Signal Strength Indication,RSSI)计算传播距离;然后进行AP的优选,寻找以AP为圆心传播距离为半径的圆所聚成的最大簇,构成备选AP集合;最后,利用所提改进的加权三边质心算法进行位置估算。本定位方法中,优选AP过程可以获取最佳的AP备选集,提出的加权三边质心定位算法优化了质心的求解,将三角定位单元质量指标作为权值,提高定位精度。在实验室环境下,该方法的平均定位误差比传统的三边质心定位平均误差减少了 1.76米。二、基于位置指纹的定位方法,实现了对离线指纹数据库的聚类处理并提出了迭代加权K最近邻(Iterative Weighted K-Nearest Neighbor,IW-KNN)定位算法。首先通过Canopy聚类算法和K均值聚类算法对指纹数据进行聚类,构建离线指纹数据库;然后结合指纹数据,利用所提的IW-KNN定位算法进行位置估算。该定位方法中,通过聚类构建指纹数据库减少了数据的查询时间,IW-KNN通过引入权值和迭代,有效的减少了不稳定信号的干扰,从而提高定位精度。在实验室环境下,本方法与基于测量的定位方法有着相近的定位精度,而与传统的K最近邻定位方法比较,本方法的平均误差减少了2.12 米。三、实现了蓝牙模块辅助的定位算法验证系统。该系统首先基于Android智能终端开发了数据采集客户端,客户端实现了与蓝牙的通信,RSSI数据的采集以及用户的管理功能。其次系统实现了所提定位算法,并且结合实际采集的数据验证定位算法的有效性。