融合wlan和bluetooth的室内位置指纹定位技术研究

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4、N和Bluetooth的室内位置指纹定位技术研究工程领域:电子与通信工程研究生:刘志建校内指导教师:关维国教授校外指导教师:张屹高级工程师辽宁工业大学电子与信息工程学院二〇一六年三月MasterThesisStudyonIndoorFingerprintPositioningTechnologyBasedonWLANandBluetoothSpeciality:ElectronicsandCommunicationEngineeringCandidate:LIUZhi-jianSupervisors:ProfessorGUANWei-guoSeniorEn

5、gineerZHANGYiLiaoningUniversityofTechnologyJinzhou,121001,ChinaMarch2016摘要辽宁工业大学硕士学位论文摘要随着WLAN网络和无线传感器网络覆盖率的不断提升，以及人们对于位置服务的要求越来越高，基于各类无线网络的室内定位系统逐渐成为研究热点，在紧急救助、物流存储、信息推送等领域显示出巨大的应用潜力。而在复杂多变的室内信道环境下，单一的无线网络定位技术往往难于保证定位信号的有效覆盖和高精度定位性能，因此本文研究了以WLAN位置指纹定位技术为核心，融合Bluetooth网络的室内定位技术与方法

6、，主要研究工作包括以下三个方面。首先，在WLAN位置指纹定位技术的离线阶段，针对建立位置指纹数据库工作量庞大的问题，提出了一种融合信号衰减因素的普通克里金空间插值建库算法，来提高建库效率。该算法利用球状模型拟合出空间变异函数，采用普通克里金插值法对其它位置的信号强度进行估值并生成相应的位置指纹库数据，构建高精度、大容量的位置指纹数据库，有效减小位置指纹参数采集的工作量。仿真结果表明，该算法在保证定位精度的前提下，降低了40%左右的工作量。其次，为了提高WLAN位置指纹定位技术在线阶段的匹配定位精度，提出了一种数据划分KNN_filter匹配定位算法。将改进

7、的K均值数据划分、有效AP选取与KNN匹配相结合，完成精确定位估计。仿真结果表明，算法提高定位精度的同时，减少数据冗余，降低了匹配复杂度。最后，为了进一步提高系统定位精度，充分利用网络资源，提出了一种基于WLAN位置指纹和Bluetooth自适应APIT的融合定位算法，实现室内异构系统融合定位。算法采用改进型APIT自适应定位算法对待测点位置进行预估计，并与WLAN位置指纹定位算法位置估计进行加权平均，最终确定待测点的优化位置估计。仿真结果表明，融合网络环境下，基于融合网络定位算法的定位效果优于基于单一网络定位效果，提高了定位精度。关键词：WLAN；Blu

8、etooth；室内定位；克里金空间插值算法；K均值；APIT自适应