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近年来,随着移动终端设备和无线通信技术的广泛普及,基于终端的位置服务(Location Based Service,LBS)越来越受到人们的关注,其在人们日常的工作、生活、出行、公司的商业发展以及应对自然灾害等方面都得到了广泛的应用。室外环境下,全球定位系统(Global Positioning System,GPS)可以实时提供高精度的定位服务,室内环境下,由于受到建筑物的遮挡导致移动终端无法较好的接收到卫星信号,从而造成定位精度严重下降。同时,用于满足室内移动通信的分布式天线系统(Distributed Antenna Systems,DAS)已实现大规模覆盖,故基于DAS的室内定位技术成为近年来的一个的研究热点。DAS环境下,用户在一定区域内的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power,RSRP)值具有相同天线阵元标识,因此对于该单维信号强度数据,无法采用传统的指纹算法进行定位。基于此,本文设计了DAS下基于相关性测序室内定位算法,克服单维指纹难以定位的问题,同时利用微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)传感器辅助DAS实现动态指纹数据库的构建,进而解决DAS定位系统单维指纹难以定位以及指纹数据库的建库成本高等问题。因此,本文主要从以下几点进行研究:1)研究骨架提取算法,用于寻找目标场景的核心路径,进而缩减离线指纹库的建库开销。首先,绘制出定位场景的拓扑图;然后,将拓扑图进行二值图像处理,对处理后的二值图像利用细化算法找出骨架;此骨架作为目标场景的核心路径,以此核心路径进行数据采集构建运动序列数据库。2)研究相关性测序算法,用于解决DAS下单维信号难以定位的问题。首先,计算序列间的匹配度矩阵,确定备选定位序列集;然后,利用回溯法寻找匹配片段并计算相关系数及平均欧氏距离;最后,利用投票法对匹配度、相关系数及平均欧氏距离进行自适应选择,确定最优匹配序列从而实现对目标的位置估计。3)在算法设计的基础上,搭建DAS定位系统,并在多种场景下验证算法的可行性和有效性。本系统利用现有的公网信号以及硬件设备来实现跨楼层定位,且平均定位精度约为3m,具有较好的实际推广价值。