【摘 要】
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随着移动互联网的高速发展,人们对LBS (Location Based Services,基于位置的服务)的需求越来越广泛,在社交、电商、智能硬件等领域都发挥着重要的作用。同时,随着3G (3rd Gen
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随着移动互联网的高速发展,人们对LBS (Location Based Services,基于位置的服务)的需求越来越广泛,在社交、电商、智能硬件等领域都发挥着重要的作用。同时,随着3G (3rd Generation,第三代移动通信技术)、4G (4th Generation,第四代移动通信技术)的网络广泛部署,无线蜂窝通信技术的快速发展也对无线网络中的定位服务提出了更高的要求,总的来说,移动互联网的爆发以及蜂窝无线通信的快速发展都无线定位技术提出了新的挑战和要求,也推进了无线定位技术的研究和发展。本文研究比较了现存的各种常用移动台定位算法,在Fingerprint算法思想的基础上提出一种多联指纹定位的方法,并在大量路测数据的基础上,使用SAS和SPSS统计分析软件,完成对多联指纹定位的聚类分析和判别分析,并对定位结果进行了分析和比较。本文通过在SAS和SPSS统计分析软件中编写相关代码,并对路测数据进行聚类分析和判别分析过程,较好地实现了指纹定位算法的思想,本文还通过实验得出,提出的多联指纹定位算法能在一定程度上提高定位精度。在研究分析现存移动台定位算法及影响定位的因素的基础上,具体做了如下工作：(1)在Fingerprint基本定位方案的基础上提出多联指纹定位的改进方法,即针对采样时获取接收信号强度数值的不稳定性,对在线匹配时的采样数据进行相关处理,从而减小误差,提高定位精度。设计定位的基本流程和方案,研究论证方案中的数据处理方法和在线匹配技术等。(2)设计基于经纬度的判别和基于接收信号强度的判别两个定位实验方案,然后在大量路测数据的基础上,使用SAS和SPSS统计分析工具撰写代码,先通过聚类分析(Cluster)将样本分类,建立指纹数据库,再通过判别分析(Discrimination)对需要定位的数据进行判别,即与指纹数据库中的数据相匹配,从而实现基本定位。(3)在不同的采样测量的密度下,分别用基本指纹定位方法和多联指纹定位方法进行如(2)中所示的定位判别过程,对比分析其定位的结果得出,使用多联指纹定位方法的定位精度更高。在实验结果的基础上分析误差来源和相关改进算法等。
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