【摘 要】
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物理世界的数字化和物联网(Internet of Things,IoT)技术的发展刺激了室内定位的广泛应用需求,室内定位技术蓬勃兴起。近年来,基于WiFi的指纹室内定位技术由于其成本较低,精度较高的特点而备受关注。虽然现有的室内定位方案不再依赖于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号,但依然存在定位方案实现成本高或者定位实时性不够好等
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物理世界的数字化和物联网(Internet of Things,IoT)技术的发展刺激了室内定位的广泛应用需求,室内定位技术蓬勃兴起。近年来,基于WiFi的指纹室内定位技术由于其成本较低,精度较高的特点而备受关注。虽然现有的室内定位方案不再依赖于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号,但依然存在定位方案实现成本高或者定位实时性不够好等缺点,为此该论文提出了DF-A UWIFI定位系统,旨在构建一个成本低、精度高、实时性比较好的普适性的定位系统。本文共有三点创新,具体描述如下:(1)针对离线构建指纹数据库人力成本较大以及接收信号强度值随环境动态变化的问题,本文提出了基于RPL-MRTI模型的指纹数据库自动构建和更新方案。在该方案中通过所提出的基于区域路径损耗模型的自适应指纹数据库构建算法FPAC-RPL来自动构建指纹数据库,并在构建过程中分区域并行执行,大大节省了指纹数据库构建时间。另外,论文中提出了基于多频混合无线电层析成像(MRTI)技术的指纹数据库自动更新算法FPAU-MRTI来监测障碍物的动态变化,以触发指纹数据库的动态更新。(2)针对现有定位模型在大数据场景中无法提供很好支持的问题,本文提出了算法LightRF。该算法在原有PV-Tree算法的基础上引入了随机特性,并通过集成学习的机制构建了LightRF算法。在定位系统中,论文将LightRF算法应用于指纹增强模块,使得模型可以应对大数据量的场景,并且降低了模型过拟合的风险。实验表明LightRF算法可以有效应对大数据场景,并提升定位模型的定位精度。(3)针对定位准确率和定位实时性无法兼顾的问题,本文提出了一种基于深度指纹森林(DeepFPF)的自适应WiFi指纹室内定位系统:DF-AUWiFi,它采用基于云的计算平台并行进行模型训练和定位预测。该系统包含三大部分,分别是离线DeepFPF模型训练、在线位置决策和定位模型的自动重构。其中DeepFPF定位模型借鉴了深度森林的实现机制,将模型分为指纹增强模块和级联森林模块。该自适应WiFi指纹室内定位系统结合了随机森林(RF)的低训练成本和对噪声数据不敏感的优点,并且通过级联森林的机制使模型具有了深度学习的表征学习能力。系统在指纹增强模块中采用深度森林的多粒度扫描机制和LightRF算法,提出了指纹增强模块FA构建算法。特别的,定位系统中加入了定位模型自动重构机制,以应对变化的环境。实验表明与现有的神经网络室内定位方案相比,DF-AUWiFi室内定位系统在定位精度,时效性和成本方面可以取得更高的性能。
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