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1、基于位置的服務(wù)作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的基礎(chǔ)服務(wù)之一,逐漸滲透到人們的日常生活中。室內(nèi)位置服務(wù)作為位置服務(wù)在室內(nèi)環(huán)境下的延伸,彌補(bǔ)了GPS位置服務(wù)的不足,成為當(dāng)下熱門的研究領(lǐng)域。室內(nèi)位置服務(wù)的核心是室內(nèi)定位技術(shù),目前應(yīng)用最為廣泛的室內(nèi)定位技術(shù)有基于WiFi的室內(nèi)定位技術(shù)和基于藍(lán)牙的室內(nèi)定位技術(shù)?;赪iFi的室內(nèi)定位技術(shù)已非常成熟,擁有眾多成功的應(yīng)用案例。而基于藍(lán)牙的室內(nèi)定位技術(shù)仍處在初級(jí)階段,現(xiàn)有的研究多數(shù)停留在基于藍(lán)牙的室內(nèi)定位算法實(shí)現(xiàn)上
2、,沒有從科學(xué)的角度對(duì)定位算法作出適當(dāng)改進(jìn),也沒有在定位算法的基礎(chǔ)上將理論研究與應(yīng)用進(jìn)行有效結(jié)合。本文基于藍(lán)牙信標(biāo)和智能手機(jī)的室內(nèi)位置服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究,針對(duì)目前基于藍(lán)牙的室內(nèi)定位技術(shù)存在的問題,從多個(gè)方面展開研究,取得了一定的創(chuàng)新成果。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
一、針對(duì)傳統(tǒng)的RSSI測(cè)距方法精度不高的問題,提出了基于高斯分布的信號(hào)過濾技術(shù),得到了具有較高精度的測(cè)距模型。以該測(cè)距模型為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)了基于RSSI測(cè)距的多點(diǎn)定位算法
3、,并通過融合步態(tài)檢測(cè)、卡爾曼濾波等技術(shù),提出了改進(jìn)的多點(diǎn)定位算法,將平均定位誤差由原來的3米減小到1.5米左右。同時(shí),針對(duì)室內(nèi)走廊等無法實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)定位的特殊區(qū)域,提出了兩點(diǎn)定位算法,掃除了多點(diǎn)定位算法應(yīng)用上的盲區(qū)。
二、分別采用NN算法、KNN算法和WKNN算法實(shí)現(xiàn)了基于位置指紋的室內(nèi)定位,并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明出WKNN算法具有更為良好的定位精度。對(duì)于傳統(tǒng)的指紋匹配過程需要遍歷整個(gè)指紋數(shù)據(jù)庫,在大規(guī)模室內(nèi)場(chǎng)景下計(jì)算量較大、耗時(shí)較長(zhǎng)
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