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近年来,各界纷纷提出“智慧”的理念,和谐、可持续发展是城市建设的愿景,“智慧城市”成为城市建设的首要选择。基于目标的位置信息服务在其中发挥着至关重要的作用,如机场导航系统和博物馆智能导游等。随着移动智能终端和互联网技术的广泛普及,高精度室内外定位导航的应用需求日益增加。尤其是智能移动终端和基于位置服务的深度结合,逐渐改变了人们现有的生活方式和商业模式,并正在发挥着重要的基础支撑作用。目前,节能、降低能耗的绿色WLAN为WIFI室内定位系统的主要发展方向,为了实现功率最小化,用户根据实际的通信需求自适应地或人为的开启关闭AP(Access Point),同时,由于室内环境的变化,人员的流动和障碍物的阻碍等影响,所接收到来自某些AP的WIFI信号中可能含有大量的噪声,导致构建的Radio Map不完整且含有噪声干扰。本文结合绿色AP的发展方向,提出了在以绿色WLAN为通信环境的室内定位系统中,基于Matrix Completion与SVD相关理论的Radio Map填充与恢复算法,从而在大幅度降低AP能耗和射频辐射的同时,提高在线定位精度。(1)针对AP关闭导致Radio Map信号空间缺失的问题,本文提出了一种IALM-MC填充算法,该算法能够对有缺失元素的Radio Map进行有效填充,填充后的Radio Map可以与在线阶段接收的RSS(Received Signal Strength)信号进行可靠地映射,进而提高了在线定位精度。目前,对于不完整的Radio Map的传统处理办法是直接填入最小值,但这种处理方式导致定位误差过大,本文所提方法可以精确的填充不完整的Radio Map以达到减小在线定位误差的目的。(2)针对室内复杂的电磁环境和室内人员活动等客观条件对Radio Map引入噪声的问题,本文提出了一种基于SVD-Hankel矩阵的Radio Map恢复算法,该算法能够通过设置阈值门限的方式划分Radio Map中的噪声空间和RSS空间,有效地对Radio Map进行去噪处理。本文所提出的方法可以解决离线阶段构建Radio Map时接收信号强度含有噪声的问题,恢复含有噪声的Radio Map以达到提高定位精度的目的。