标题:基于RSS的室内无线定位系统的设计与实现
导师:李新
学号:201313199
作者:李健伟
论文答辩日期:2016-05-26 00:00:00
学位名称:工学硕士
关键词:室内定位 卡尔曼滤波 KNN
摘要:进入21世纪以来,定位技术越来越被人们熟知和应用。定位技术有室外定位技术和室内定位技术两种。目前室外定位应用广泛、技术成熟,比如美国的GPS全球定位系统和我国北斗定位技术。高精度的地位技术给军事和民用领域带来了很大的便利,但是由于室外的卫星信号穿透能力弱,在室内无法搜索到卫星信号,因此,直接将室外的定位技术应用到室内是行不通的。当前室内定位技术也有不少,有的基于信号的到达角度,有的依据三角定位法等等。随着无线通信技术的发展,现如今室内几乎充满的了无线WiFi信号,如何充分利用现有的无线信号资源,为用户提供室内定位服务非常具有现实意义。 本文首先分析了现有的基于WLAN的室内定位技术,将室内定位技术按照采取的方法不同分成多个门类进行说明讲解。并详细列举了每种方法的优势与不足。重点介绍了基于RSS接收信号强度技术的优越性,并分析了基于RSS目前主流的几种算法。 论文的主要工作如下: 1.使用瘦客户端的设计思路,服务器上使用web服务为用户提供地理位置定位服务,将所有运算放在服务器上;将系统按照分层设计的思路,分为逻辑计算层和数据持久化层,将系统的耦合性降低。 2.提出了使用卡尔曼滤波算法去除掉信息采集过程中的噪点,离线阶段的数据采集的工作量减少,数据的可信度提高。使用K-Means算法将所采集的所有数据分簇划分,使用历史数据,较短时间内多次定位不在同一簇中的结算结果具有较低的可信度。在线定位阶段使用k近临算法(KNN),使用历史记录信息,时间越短,弱信号剧烈变动的信号强度值加权值越低。 3.设计并实现一个无线局域网室内定位系统。使用用例图描述用户的需求分析,给出了系统的概要设计方案和详细设计方案,按照分层设计和模块化设计的原则,介绍了系统的组织结构,然后详细介绍了系统的采样处理,定位信息分析对比等关键功能模块。最后给出了系统的测试结果。 通过实际测验,使用高斯滤波后的数据采集和采用加权的KNN算法获取的地理位置可靠性高,满足室内定位系统的需求,具有很高的实用价值。
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