进入新世纪以来中国社会的汽车保有量一直保持高速增长的态势,各种社会场所、企业单位及居民小区的地下停车场越来越普及。但是大型的地下停车场往往存在着地形复杂,线路不清晰、空余车位难找、反向寻车困难等问题,这些都严重影响着用户的使用体验和停车场的使用效率。而室内定位导航技术的发展为解决这些现实问题提供了一种有效的思路。由于相对封闭而狭小的结构所限,多数建筑物的内部空间中难以接收到足够有效的GPS等定位导航系统的信号,而且室内环境下对定位精度有更高的要求。因此传统的室外定位方法很难扩展到室内。作为室内定位技术可以采用的信号媒介之一,无线局域网(WLAN)中的Wi-Fi信号具有可靠的稳定性和抗干扰能力以及较高的数据传输速度等良好的特性。采用WLAN实现室内定位完全可基于现有的基础设施,Wi-Fi信号的收发功能已经是各类移动智能终端的基本功能,因此不需要任何额外的专用设备,成本低,布设简单,其精度可以满足多数基于位置服务(LBS)的要求,因此完全适合于地下停车场定位导航的应用。几何定位法和场景分析法是基于WLAN的室内定位技术的两种主要算法。几何定位法在室内条件下使用有诸多的不利因素,无线电信号在室内传播时存在严重的反射、散射和多径效应,采用单一的传播模型计算距离会有比较大的误差。场景分析法又可称之为位置指纹法,无需测算距离,不易受特定信号传播模式的影响,则相对更加适宜。本文对传统的位置指纹定位算法做出了积极的改进,以尽可能的提高定位精度和响应速度,满足实际系统应用的要求。在离线的数据库建立阶段,先用高斯滤波方法对原始数据预处理后,再采用核C均值聚类算法对数据库进行合理的分类整理,降低指纹匹配的复杂度和计算量,而且由于该聚类算法的空间变换特性,可以有效地排除奇异参考点的影响。在在线定位阶段,用模糊逻辑的算法取代传统的指纹匹配算法,并将指纹向量间的夹角余弦距离引入到相似度加权系数的计算中,可显著提高定位的精度。最后以加权K近邻算法得出目标点的坐标估计。停车场内的路径一般为较为规则的行车通道,实现车辆的即时定位后,结合路径规划算法即可实现最优停车路径引导和反向寻车功能。在对各种路径规划算法分析、对比后,本文选择更为适合的Dijkstra算法。该算法具备良好的全局收敛性,获得最优路径的准确率是最高的。本文的主要内容包括:1.总结相关的专著和文献,分析、对比现有的室内定位技术,为本文定位方案的选择和优化思路提供依据。2.分析WLAN技术的特点和应用于停车场环境的室内定位的优势。详述位置指纹定位算法的基本原理和实现流程。3.介绍本文的定位导航方案所涉及的理论和算法,主要有高斯滤波算法,核C均值聚类算法、模糊逻辑理论及Sugeno模型和Dijkstra路径规划算法。4.详述本文的定位导航技术方案和算法设计。5.展示仿真试验的方法和结果,验证所采用优化算法的有效性。6.总结全文的工作和创新点,指出目前方案的不足和下一步充实、优化的方向。