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近年来,随着移动智能设备和无线局域网的广泛普及和高速发展,人们对于精准位置服务的需求越来越强烈。以GPS为代表的室外定位技术已经不能满足人们对精准便捷的室内位置服务的需求。而已有的室内定位技术大多依赖于特定的硬件条件且需提前部署,因此在实际应用中难以推广起来。基于无线局域网(Wireless Local Area Netwo,WLAN)和接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的室内定位技术,由于完全基于现有的硬件设施和移动设备,且能满足大多数室内定位服务的精度需求,成为室内定位领域的研究热点。基于WLAN的室内定位技术需要室内结构地图和信号地图。而目前的室内结构地图构建方式大多都是通过传统的“专家测量”方式,这无疑是耗费人力的。另一方面,由于室内信号传输环境的不稳定性,信号地图的构建也十分复杂。传统的基于信号传输模型的信号地图难以满足室内定位的精度需求,而基于位置指纹的方法存在指纹库构建的高人力投入的问题。在上述背景下,本文分析并研究了现有的国内外研究工作的优缺点,并针对室内地图构建中的存在的高开销问题,提出基于群智感知结合室内巡航技术,在低人力成本下构建室内地图的方法。在群智感知技术研究方面,指出了其面临的挑战以及现有的工作存在的问题,提出了构建室内地图的低人为交互群智感知技术。同时,针对群智感知数据在空间分布上的稀疏性,提出一种基于区域信号模型的室内信号地图构建算法。在基于智能手机的室内巡航技术方面,针对移动设备内置传感器的低精度问题,提出一种基于传感器融合估计行人步行方向的算法。另外,指出传统的基于加速度幅度的计步算法的不足,并提出了一种基于频率的低算法复杂度计步算法。最后,针对所提出的基于群智感知室内地图构建和定位算法实现了系统原型并对系统进行了实验评估。本文从室内数字地图构建出发,结合群智感知和移动计算技术,在构建好室内结构地图的同时完成室内信号地图的构建,而得到的信号地图又可以进行室内定位。通过本系统可以在低开销的情况下得到室内地图和室内的位置指纹数据库从而进行室内定位工作。为了验证了系统相关子算法的有效性,本文分别对每个算法都进行对比实验比较。最后,通过系统级实验评估验证了所提算法和系统原型的有效性。