基于移動終端的室內(nèi)定位方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著無線通信技術和普適計算技術的快速發(fā)展,基于位置的服務(LBS)逐漸成為人們的熱點需求之一,并廣泛應用于醫(yī)療監(jiān)護、井下救援、智能家居、社交活動等各個領域中。LBS的關鍵在于獲取準確的用戶位置信息。然而,現(xiàn)有的商業(yè)系統(tǒng)可基于全球定位系統(tǒng)(GPS)和基于電信蜂窩網(wǎng)絡(GSM/CDMA/WCDMA)進行用戶位置獲取,但是卻存在室內(nèi)信號難以獲取、隱私保護、耗電量大、定位準確率不夠等諸多不足,大大限制了它們的應用范圍與推廣。
  隨著經(jīng)濟

2、建設的發(fā)展,室內(nèi)場所的面積越來越大,出現(xiàn)了許多大型的商場、辦公場所、娛樂場所。而在日常生活中,人們大部分的活動時間都在室內(nèi),經(jīng)緯度坐標表示的位置信息無法在室內(nèi)環(huán)境中使用。人們對室內(nèi)語義位置服務的需求日益強烈?,F(xiàn)有移動終端上Wi-Fi與藍牙的普及為室內(nèi)語義位置的識別提供了可行途徑。本文基于現(xiàn)有Wi-Fi指紋室內(nèi)定位原理,提出了一種利用隱馬爾可夫模型的室內(nèi)定位方法,能較好地處理室內(nèi)Wi-Fi數(shù)據(jù)因高動態(tài)性呈現(xiàn)出的半異構(gòu)特征,從而可自適應地滿

3、足室內(nèi)環(huán)境高動態(tài)特性的定位需求;同時,本文利用移動終端上另一普遍存在的藍牙傳感器采集動態(tài)的情境信息,建立定位模型,并用該模型來增強Wi-Fi的定位效果。
  具體地,本文主要從基于Wi-Fi無線信號和動態(tài)藍牙信息出發(fā)展開研究,在下述幾方面取得了一定的研究成果:
  首先,對于Wi-Fi數(shù)據(jù)的半異構(gòu)特征,本文提出了基于隱馬爾可夫模型的LocHMM定位方法。該方法將提取到的Wi-Fi信號依據(jù)信號強度轉(zhuǎn)換成序列,利用HMM模型訓練

4、定位模型,在房間級定位中,準確率能達到92.6%。
  其次,選擇了辦公室、會議室、地鐵、餐廳、公園和商場六個常用的語義位置,采集不同語義位置的動態(tài)藍牙信息,分析并提取典型特征,使用決策樹算法訓練定位模型。對這六個語義位置的定位準確率能達到86.8%。
  再次,動態(tài)藍牙信息對某些位置具有極高的區(qū)分度,利用這一特點對Wi-Fi的定位結(jié)果進行修正,使得房間級定位準確率能提升到94.9%,并且藍牙定位不需要依賴任何其它設備,能在

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