基于rssi的无线室内定位系统设计与实现

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4、心带觀邦Ｖ《ｔ，ｖDesignandImplementationofRSSI-BasedWirelessIndoorLocalizationSystemThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByWenXueSupervisor:Prof.SuZhaoFebruary2016摘要近年来，随着无线通信技术的不断发展与基于位置的服务需求不断增长，无线定位技术有了更加广泛的应用。GPS、基站定位等

5、技术虽然已成熟地应用于室外定位领域，但由于室内环境结构复杂多变，这些技术定位精度较低，无法满足室内定位的需求。同时无线局域网在室内环境中覆盖广泛、接入标准统一、接收信号强度稳定，所以基于Wi-Fi的室内定位技术正成为当前的研究热点。然而如何保证室内定位系统的准确性、实时性与能效性，是当前研究领域亟需解决的问题。为了实现室内定位算法的高准确性与定位系统的高效性，本文对室内信号环境、指纹定位算法做了大量研究，设计了一套基于RSSI的室内定位系统，主要研究工作如下：（1）本文以无线室内定位理论为基础，着重研究了基于WiFiRSSI位置指纹的室内定位

6、方法。分别按照指纹库建立和在线定位匹配两个阶段来研究指纹优化算法与匹配算法。分析了无线局域网中RSSI的分布规律，研究AP接入点选择、指纹库去噪以及指纹聚类等影响指纹库精度的因素，并详细分析比较了多种在线匹配算法。（2）针对传统指纹聚类算法的不足，本文提出一种基于自适应聚类的EM隶属度向量匹配算法。为了克服传统聚类算法初始条件难以确定的问题，本文在指纹建库前对指纹进行预处理，计算各参考点的指纹相似度，使用自适应聚类中心算法初步选择准确的聚类初始条件，提高了聚类准确性。此外，传统的位置指纹算法只从信号强度的单一维度考虑指纹的提取和匹配，匹配时容

7、易选取不准确的参考点，从而降低了定位精度，本文对各局部类中RSSI分布建模，考虑参考点对各局部类的隶属度，使用EM算法构建指纹的隶属度向量，实现位置信息的二次提取，实验证明算法提高了参考点选取的准确性，有效减小定位误差。（3）本文设计并实现了一整套基于C/S架构的无线室内定位系统。使用基于新浪云平台部署的PHP云服务器进行存储和处理数据，并针对不同类型的用户分别开发建库客户端与定位客户端，实现了建库与定位分离，在定位阶段，系统采用改进的指纹建库与匹配算法，系统能有效提高定位精度与准确度，实验验证系统的平均误差为1.4米，平均响应时间为155.

8、2ms。关键词:RSSI位置指纹法，WiFi室内定位系统，EM算法，指纹匹配IAbstractWiththerapiddevelopmentofwirelessco