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随着移动互联网技术发展和智能手机的普及,在室内人们对基于位置服务需求越来越多,如商场导航,车库寻车,现场救援,智能家居位置感知等。室内定位可靠性和对环境变化适应性引起研究者关注,同时随着智能设备处理能力提高和内置传感器增多,利用智能设备进行室内定位具备条件。室内定位技术多种多样,其中基于信号强度定位,具有成本低、功耗低、不需要额外硬件等优点,但是由于室内复杂环境影响,导致定位精度较差、可靠性较低、对环境变化适应性较差。惯性测量定位不会受到室内环境影响,但是存在累计误差。针对以上不足本文提出了位置接入点(Access Point,AP)选择算法、相似度加权融合算法提高室内定位精度和可靠性,信号强度模型参数动态计算方法提高定位技术对环境变化适应性。围绕提高室内定位的精度和对环境变化适应性,本文研究内容如下:1)基于信号强度定位方法在定位前需要采集所在室内环境信号强度计算定位模型中参数,但是当室内环境发生变化时参数将过期,因此对环境变化的适应性较差。为提高对环境变化的适应性提出参数动态计算方法,利用AP间相互接收信号强度并结合AP位置信息动态计算参数,该方法能够在室内环境变化时动态的计算模型参数,提高了对环境变化适应性、减小参数过期引起的定位误差。2)通过实验获取室内不同环境因素下信号强度数据可知,室内障碍物、折射、人员流动等对室内定位影响较大,选择不同AP对定位精度和可靠性不同,在信号强度AP选择法基础上提出位置AP选择算法,利用前一定位点坐标选取当前用于定位AP,以减小室内环境影响导致定位误差。3)惯性测量定位不会受到室内环境因素影响,但在定位中存在累计误差,并且无法获取起始点位置。基于信号强度定位方法由于室内环境影响存在误差,但是可以获取起始点位置。结合两种室内定位方法各自优点,本文提出信号相似度加权融合算法,将信号相似度作为加权因子融合两种定位信息,计算定位最终位置坐标。最后通过搭建软硬件环境,开发基于Android室内定位实验系统,将本文提出算法应用在系统中,通过实验结果表明,定位系统在实验环境中的定位精度和性能基本满足室内定位要求。