【摘 要】
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随着无线通信技术的不断发展、智能终端的不断普及和室内基于位置服务(Location Based Service,LBS)的业务需求的不断增长,近年来室内无线定位技术受到越来越广泛的研究。基于无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)的室内定位技术得益于成本低、覆盖范围广、便携性等优势成为了室内无线定位的研究热点。本文研究了不同的室内定位技术和室内定位系统,分析了
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随着无线通信技术的不断发展、智能终端的不断普及和室内基于位置服务(Location Based Service,LBS)的业务需求的不断增长,近年来室内无线定位技术受到越来越广泛的研究。基于无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)的室内定位技术得益于成本低、覆盖范围广、便携性等优势成为了室内无线定位的研究热点。本文研究了不同的室内定位技术和室内定位系统,分析了国内外研究现状,比较分析了它们的优势与不足,最后以基于波束赋形的室内Wi-Fi定位技术进行研究。本文从室内信道建模、室内定位算法及引入基于波束赋形的到达角(Angle of Arrival,AOA)估计方法来优化室内定位等三个方面进行分析研究,具体内容如下:首先,分析研究了基于确定模型和经验模型的室内信道建模。针对确定模型的室内信道建模,重点研究了基于射线跟踪的室内信道建模的基本原理,利用Wireless Insite仿真软件进行建模、获取室内离线接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)数据,构建离线指纹库。针对经验模型的室内信道建模,重点研究了基于对数路径损耗模型和基于IEEE 802.11n的距离分隔模型的室内信道建模,利用MATLAB进行仿真,获得室内离线RSS数据。将确定模型和经验模型的进行对比分析,发现基于射线跟踪的室内信道建模的方法更好,更加符合室内场景下的多径衰落等特征。然后,研究了基于传播模型和基于指纹库的室内定位算法。针对基于传播模型的室内定位算法,通过最小二乘法拟合估计出对数路径损耗模型,利用目标点测量到的RSS估计出目标点到接入点(Access Point,AP)的距离,再利用最小二乘法估计出目标的位置。为了解决对数路径损耗模型估计距离出现“奇异点”的问题,以及利用相邻目标点到同一AP距离差在一定范围内的特点,于是提出了基于奇异点修正和相邻点阈值修正的改进定位算法,该算法将平均定位误差由33.16m下降到2.11m,定位性能得到了极大的改善。针对基于指纹库的室内定位算法,相较于传统的近邻算法没有充分学习指纹库中数据的特征信息,提出了基于随机森林回归模型的改进指纹定位算法,该算法利用随机森林回归模型训练离线指纹数据库,将平均定位误差由1.84m下降到1.30m,并通过实验仿真重点分析了AP数量及目标位置分布对定位结果的影响。最后,研究了基于指纹库的定位算法中定位误差大的目标点,是由于较小的RSS导致指纹特征不明显,从而造成定位误差大。针对这一问题,通过引入角度估计量来进行改进,提出了基于波束赋形的AOA估计改进的指纹定位算法,该算法将平均定位误差下降到0.80m。在此基础上,利用目标的连续运动特性,提出了基于邻点阈值优化的二次定位算法,该算法将平均定位误差下降到0.62m。
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