【摘 要】
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近年来,基于位置的应用发展迅速,已成为物联网时代的重要特征。Wi-Fi设施部署简单、成本低廉且信号易得,这使得Wi-Fi指纹定位成为室内定位的有力竞争者。然而由于室内环境复杂多变,Wi-Fi信号传输中产生反射、散射、折射,其信号具有很强的时变性及非线性,采用传统室内定位方法难以捕捉信号的变化规律,定位精度较差。本文将深度学习方法用于室内定位,针对提高定位精度及应对AP故障造成的数据缺失两个方面,设
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近年来,基于位置的应用发展迅速,已成为物联网时代的重要特征。Wi-Fi设施部署简单、成本低廉且信号易得,这使得Wi-Fi指纹定位成为室内定位的有力竞争者。然而由于室内环境复杂多变,Wi-Fi信号传输中产生反射、散射、折射,其信号具有很强的时变性及非线性,采用传统室内定位方法难以捕捉信号的变化规律,定位精度较差。本文将深度学习方法用于室内定位,针对提高定位精度及应对AP故障造成的数据缺失两个方面,设计定位方案。首先,基于实测数据集进行定位试验,验证机器学习用于定位的可行性。在北京交通大学某教室内,信号采集指纹点间隔0.6 m,共收集到224个参考点下的数据计6,720条。利用k NN、随机森林等机器学习算法进行了定位实验,定位精度最高可达1.62 m。其次,基于UJIIndoor Loc公开数据集,构建RSSI图像,提出了CNN-IMG定位方案。结果表明,该方案在建筑物及楼层定位中表现一般,房间经纬度定位精度为8.6 m。考虑到RSSI的单次读数误差的不稳定性,基于一维时间序列提出了1DRes Net定位方案。该方案在建筑物及楼层定位上均实现了100%的分类准确率,且房间经纬度的定位精度达到了3.45 m,均优于现有论文中的最佳定位性能。同时,将该定位方案应用于前述的实测数据集中,定位精度为1.53 m,较机器学习算法稍有改善。最后,针对AP故障导致的数据缺失问题,提出了故障AP检测与数据修补算法。基于轻量级网络Shuffle Net V1检测故障AP,在非时间序列及时间序列两种输入数据格式下,检测准确率分别达到77.8%及85.07%。采用RSSI均值补全AP缺失数据后,再由Res Net进行定位。结果表明,与未进行缺失数据补全的方案相比,数据补全后的定位误差最高可降低约0.95 m。
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