目录
密钥索引摘要............................................................................................................................. I Abstract ............................................................................................................................. II 1 绪论.. (1)
1.1 研究背景及意义 (1)
1.1.1 课题研究背景 (1)
1.1.2 课题研究意义 (2)
1.2 国内外发展及研究现状 (3)
1.2.1 典型的室内定位技术 (3)
1.2.2 WLAN指纹室内定位发展现状 (6)
1.3 基于位置指纹的WLAN定位的主要问题 (8)
1.4 主要研究内容及论文结构 (8)
2 基于位置指纹的WLAN室内定位理论概述 (11)
2.1 WLAN室内定位技术分类 (11)
2.2 WLAN位置指纹室内定位介绍 (14)
2.2.1 基本定位原理 (14)
2.2.2 定位性能评价指标 (15)
2.3 WLAN位置指纹室内定位分类 (15)
2.3.1 确定性定位方法 (15)
2.3.2 概率分布定位方法 (16)222a2
2.4 本章小结 (18)
3 基于位置指纹的WLAN室内定位关键因素分析 (19)
3.1 实验平台 (19)
3.2室内接收信号强度特征分析 (20)
3.2.1 接收信号强度与位置映射关系 (21)
3.2.2 接收信号强度概率分布 (21)
3.2.3 可感测接入点数目的变化 (23)
3.2.4 不同接入点接收信号强度的相关性 (23)
3.3 接收信号强度的影响因素 (25)
3.3.1 采样数目的影响 (25)
3.3.2 人员流动的影响 (27)
3.3.3 不同设备间差异的影响 (27)
3.3.4 设备天线方向的影响 (28)
3.4 影响定位精度因素理论分析 (30)
3.5 本章小结 (32)
4 基于聚类分析的WLAN指纹自适应定位算法 (34)
4.1 问题引出 (34)
4.2 数据预处理 (34)
4.2.1 粗大误差去除 (34)
4.2.2 核密度估计 (36)
4.2.3 异常值检测 (36)
4.3 不同设备接收信号强度补偿校正 (38)
在线销售系统
4.4 基于聚类分析的室内自适应定位算法 (41)溴化丁基橡胶
4.4.1 仿射传播聚类室内区域划分 (41)
4.4.2 室内自适应定位算法 (43)
4.5 算法实验及分析 (45)
4.5.1 数据预处理分析 (45)
4.5.2 设备差异补偿校正实验结果分析 (46)
4.5.3 算法实验结果分析 (48)
4.6本章小结 (50)
5 基于黄蜂响应阈值模型的AP选择算法 (52)
5.1 问题引出 (52)
5.2 现有接入点选择算法介绍 (52)
5.3 基于黄蜂响应阈值模型的AP选择算法 (53)
5.3.1 黄蜂响应阈值模型 (53)
5.3.2 接入点效用函数 (54)
5.4 算法实验及分析 (55)
5.5 本章小结 (57)
结论 (58)
参考文献 (60)
附录A 室内定位实验场景图 (66)
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 (67)
致谢 (68)
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 课题研究背景
压缩木耳
信息时代，蓬勃发展的移动通信技术、感知计算技术和无线网络技术为普适计算（Pervasive Computing）实现物理世界与信息空间融合奠定了坚实的基础，为人们的日常生活提供了广泛的数据计算和高质量的信息服务[1]。近年来，随着人工智能和物联网技术的不断推广，位置服务信息已经成为最基础、最关键的物联感知信息，社会经济价值迅速攀升，预计到2020年其市场商业价值将达到100亿美元[2]。此外随着O2O（Online To Online）与位置服务相映生辉，基于位置的服务（Location Based Service, LBS）[3]已经成为人们生活中必不可少的重要环节。LBS是指通过应用定位技术（如卫星通信、无线蜂窝通信网络，无线局域网络等技术）以获取移动用户的物理位置，并集成相关感知数据为用户或第三方提供基于位置信息的各种服务业务，是解决移动互联网服务“最后一英里”的重要推动力，具有广阔的商业规模和良好的应用前景[4]。 目前在室外环境中，全球定位系统（Global Positioning System, GPS）以及其他类似的全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS），和网络辅助全球卫星定位系统（Assisted Global Positioning System，A-GPS）可以提供定位精度高、响应速度快的室外定位导航服务[5,6]。而在室内环境中，特别是人员活动的密集区域，如超市、养老院、医院、图书馆、大剧院等场所，室内位置服务的信息需求迫在眉睫。LBS已经成为室内紧急导航定位[7]、上下文感知服务[8]、健康护理[9]、无线网络安全与管理[10]等全方位智能服务的重要枢纽，不仅可以为用户提供高质量的室内位置
信息，而且可以根据用户所在位置以及周围环境推断出用户可能的信息需求，并推送相关的热点服务[11]，极大提升了人们的生活品质，促进了WLAN市场信息服务的商业化发展[12]。
相较于室外环境，室内环境空间复杂，人员流动密集，GPS信号无法很好地渗入室内环境，因此应用现有GPS定位技术实现室内定位难以满足用户的位置服务需求。为此国内外学者提出多种定位技术[13]用于实现高精度的室内定位，主要包括：超声波定位、红外线（Infrared Ray，IR）定位、蓝牙定位、ZigBee定位、超宽带（Ultra Wideband，UWB）定位、无线电射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）定位、光学定位、声学定位等。其中某些定位技术在特定区域定位精度甚至已经限制在1m以内，但是用户端与服务器端都需要特殊的设备支持，而且传感器部署范围对定位精度影响极大，室内
基于位置指纹的WLAN室内自适应定位技术研究
定位推广受到较大限制。因此，建立精确可靠、便捷实用的室内定位系统成为国内外研究热点课题。图1.1展示了典型位置服务体系构成。
图 1.1典型位置服务体系结构
Fig. 1.1 Typical location service architecture
随着IEEE 802.11标准不断地修订和完善，基于该标准的WLAN[14]传输速率可以达到300Mbps，同时有大约10%的实际频率调制效率提升，传输速度可超过1Gbps，可以满足室内高速稳定的无线网络应用需求。此外WLAN具有传输速度快，无需添加额外设备等优势[15]，现已广泛部署于室内各个区域，用户只需手持便携移动设备（如手机，iPad等），便可随时随地掌握身边优质的服务信息，为WLAN室内位置信息化的发展奠定了良好的信息基础，受到学术界与工业界持续广泛的关注[16,17]。基于位置指纹的WLAN室内定位是通过建立无线接入点（Access Point，AP）的接收信号强度（Received Signal Strength，RSS）与用户物理位置的空间关联特性，采用模式识别和机器学习理论实现室内位置估计[18]。该方法传输速度快，部署成本低，非视距环境仍具有较高的室内定位精度，可以实现大规模推广应用，现已经成为LBS位置服务中重要的发展方向[19]。
1.1.2 课题研究意义
随着移动互联网与智能终端的高速发展，WLAN室内定位技术在生活服务、公共安全、工业生产、医疗救援、游戏娱乐等领域得到了广泛的应用。在生活服务领域，室内定位系统可以根据顾客商场浏览偏好，推送相关产品的位置信息，不仅让顾客享受优质
便捷的导购服务，而且可以促进市场产品信息化的迅速发展。在公共安全领域，如遇到化工厂危险气
有源带通滤波器体泄漏、地震、火灾、矿井灾难等紧急情况，精确室内定位技术可以提供受困者的具体位置以及周围的环境情况，及时做出相应的补救措施，最大程度地规避风险，降低受困者和营救人员的受伤几率。在工业生产领域，室内定位系统让整个生产流水线可视化、可追踪化、可监督化，保障了人机的高效协作，提高了产品的生产效率和产业化质量，为实现“工业4.0”自动化工业生产提供了可靠的技术支持。此外还可用于监测设备的工作状态，降低工业事故风险的同时，减少设备故障及设备失窃引发的巨额财产损失。在医疗救助领域，针对失智老人等特殊患者，室内定位系统可以提供实时监测、位置导航以及跟踪护理等服务。一旦发生意外情况，能够及时发现患者所在位置和身体状况，并制定相应地应急措施，有效提升患者的救助几率。在游戏娱乐领域，随着信息光感时代的到来，基于二维定位或三维定位的VR主题游戏越发引人入胜[20,21]，为降低3D晕动症的影响，高精度室内定位技术呼之欲出，精确的位置感应可以提高用户游戏位置同步交互的沉浸感，切实感受虚拟游戏的乐趣。
除了上述应用领域之外，高精度的位置服务信息已经成为“智慧城市”中不可或缺的重要元素，没有位置信息所感知一切信息都失去意义。基于位置指纹的WLAN室内定位技术是实现位置感知服务的基础和前提，具有重要现实意义和应用价值。
1.2 国内外发展及研究现状
1.2.1 典型的室内定位技术
（1）红外线室内定位技术
红外线室内定位技术通过光学传感器探测室内的红外射线实现定位。典型的红外线室内定位系统是由剑桥大学AT&T的Roy Want等人研发的Active Badge系统[22]。用户携带有唯一ID的主动红外标签（badge），该标签能周期性（10s/次）广播自己的独立ID。通过室内撒布的光学传感器接收红外信号并传送到中心服务器，粗略地实现房间区域定位。另一个典型的室内定位系统是Firefly[23]，该系统包括密集的红外线传感器、光学照相机和一个识别控制器，通过接收身体不同部位红外线标记发射的红外信号，模拟出人体三维立体位置。在室内环境中，定位精度可以达到3mm左右，但是所需设备昂贵，不适用于实际场景部署扩展。
红外线定位技术可以得到精确室内定位精度，但红外线属于短距离视距传播，穿透性极差，易受外界灯光、烟雾等环境因素影响，设备部署和维护费用较高，定位精度在非视距环境中受到极大限制。
（2）超声波室内定位技术
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