基于角度射线投影的室内WLAN众包协作定位算法
Angel Ray Projection Based Crowdsourcing Collaboration for Indoor WLAN Positioning Algorithm
无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)技术自诞生以来,在无线通信领域一直处于快速发展状态.智能终端和移动互联网的迅速普及以及室内WLAN接入点(Access Point,AP)的广泛布置为室内WLAN定位技术的研究带来了巨大便利.用户在不需要增加额外设备的情况下,即可以较低成本方式满足定位导航需求.目前室内WLAN定位算法中普遍使用的是指纹定位法,但指纹定位法的主要问题有两个:一是离线阶段指纹数据库的建立费时费力;二是在线阶段室内信号传播的复杂性导致定位匹配准确度不高.本文正是针对这两个问题展开研究,在指纹定位算法的基础上,提出一种基于角度射线投影的室内WLAN众包协作定位算法,在稀疏参考点条件下达到高精度定位的目的.本文算法分为离线阶段与和在线阶段两个部分.离线阶段包含两个步骤:指纹数据库的构建与预处理.在指纹数据库构建阶段,本文提出一种基于虚拟AP的室内WLAN指纹数据库构建.通过对离线阶段的稀疏指纹数据库进行线性回归分析得到总均方误差最小的最佳虚拟AP位置,进而利用多方向信号传播模型对每个虚拟AP进行多方向指纹数据库的构建,从而将稀疏的指纹数据库扩建成多方向混合指纹数据库,在保证定位精度的前提下,减小了离线阶段的建库开销.在指纹数据库预处理阶段,本文利用基于Tanimoto相似度的仿射传播聚类对多方向混合指纹库进行预处理,形成聚类中心,减小在线阶段定位匹配时间,提高算法的实时性.在线阶段包括三个步骤:首先,众包协作点利用离线阶段形成的聚类中心进行粗定位和K近邻定位算法进行精定位得到自身的估计位置;其次,通过移动终端微机电系统的磁力计计算得到众包协作点相对于待定位点的角度信息;最后,构建基于角度射线投影的室内WLAN众包协作定位模型得到待定位点最终估计位置.本文通过将众包协作点相对待定位点的角度信息和待定位点的接收信号强度信息结合起来,从而达到高精度定位的目的.并且在重庆邮电大学逸夫楼5楼实验环境中进行验证,本文算法在3米内累积误差概率达到89.54%,平均定位误差达到1.69米,从而验证了算法的有效性.
- 作者：
- 史瑞康
- 学位授予单位：
- 重庆邮电大学
- 专业名称：
- 信息与通信工程
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2016年
- 导师姓名：
- 周牧
- 中图分类号：
- TN925.93
- 关键词：
- 室内WLAN；虚拟AP；仿射传播聚类；众包；协作定位
- Indoor WLAN; Virtual AP; Affinity Propagation Clustering; Crowdsourcing; Collaborative Localization;