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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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