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时间:2019-11-26
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1、论文题目基于RSSI的非绑定室内定位相关研究一、研究内容简介(300-500字)无线定位研究(简称定位研究)按照定位的粒度分为以GPS为代表的户外定位研究和室内定位研究,按照被定位者是否携带PDA或Tag等信号接收或反馈设备分为绑定或非绑定性定位,按照定位原理可分为基于几何的定位和基于ReceivedSignalStrengthIndex(RSSI)的定位,按照定位手段可分为红外线室内定位、超声波定位、蓝牙定位、RFID定位、超宽带定位、Wlan定位、WSN定位以及惯导定位等,具体见下表:Indoor
2、('Local)Indoor/OutdoorOutdoor1(Global1)GSM(必GJUMTS('3G')GPSBluetoothUWBWiEiZigBeeIntraredPersonalAreaNetworksWlanWirelessAd-HocNetworksWirelessSensor:NetworksTelecommu-nicationNetworksSatel-liteBoundBasedBoundFreeorBoundBased目前国内外对Wlan定位的研究主要集中于BoundBas
3、ed方面,比较成功的定位系统有WHAM!定位系统,Ekahau定位系统、RADAR定位系统、Nibble系统、Horus定位系统、Horus系统和Rice系统,各种定位系统的特征见下表:系统名称提出时间精度定位方式采集量特点RADAR20002-3m位置指纹+传播模型RSS1传播模型降低训练量Nibble2001较高贝叶斯网络SNR使用传感器融合Horus2004lm位置指纹RSSI使用聚类技术Rice2004较低分区定位RSSI训练工作量很低Ekahau2006lm位置指纹RSSI需要知道无线电场强
4、WHAM!2007较低分区定位RSSI依靠信号相对强度定位而本人研究的是基于Wlan的BoundFree的定位,其主要应用场景为智能空间环境,特别是智能家居与智能办公环境,其特点在于定位对象不携带任何设备,在提高便捷性,降低成本的同时,也牺牲了定位精准度,研究的重点在于如果降低噪音,提高定位精度。%1.研究工作进展(已完成的主要工作及已取得的成绩。不超过1000字)在上届师兄研究的基础上,采集了15种情况下60组RSSI信号强度数据(40000多数据点),对AP点个数的最优区间和信号过滤方法进行了一定
5、分析和研究,提出了一些不同意见,并通过实验获得初步验证。1、AP点个数最优区间问题在最初研究的时候,对AP点的个数和分布并没有一个理性的认识,只是觉得AP点不能少于3个,且AP越多数据量越充分,因为AP越多,指纹信息就越丰富,匹配就更容易。但在实际研究中发现,在其他条件不变的情况下,同一点上单AP所采集到的RSSI的统计性质是与多AP时对应AP所采集的RSSI稍有不同的,其数学期望显示当AP增加时,采集到的RSSI值会少量增加,分析其原因,应该是无线AP的自增益功能导致的,即对某个AP而言,其他AP发
6、射的无线信号是干扰,当AP增加时,相当于增加了环境噪音,那么为了保持其固有的信噪比,该AP必然增大其发射功率,这样也就使得RSSI增加。但随之而来的问题是,引入其他AP所带来的噪声干扰,是否会对定位产生影响,如果产生了影响,就说明单纯增加AP在一定情况下会降低定位精度。因此,对纯净环境中不同AP个数的情况下采集到的数据进行了F-双样本方差分析,分析结果显示增加AP后,数据扰动(方差)变化是明显的,而在纯净环境下,唯一的干扰就是其他AP的噪声,因此可见,一定情况下,增加AP不仅不能提高定位精度,反而因为
7、AP间的相互干扰,降低定位精度。同时,必须注意的是,即使数据扰动不明显,但由于匹配时需要计算欧氏距离,因此当维度过高(AP数过多)时,会使不在辅平面上的两个相邻点的欧氏距离过大,所以增加AP数量不是提高定位精度的最佳选择。根据实验数据,本人认为,4-5个AP是比较合适的,如果少了,则很难排除异常信号,如果多了,则增加环境噪声,容易降低定位精度。2、信号过滤方法研究由于非绑定Wlan定位自身的原因,采集到的信号往往包含较多的噪音和异常,在不改变定位思路的情况下,信号过滤是提高定位精度最关键,最有效的手段
8、。最初的方法是通过削峰的办法处理明显异常的信号,但明显粗糙;后来提出使用均值代替异常值,但这有个问题,就是在纯净环境下效果很好,但是当人处于运动状态时,使用均值意味着抹杀了人的运动信息;后来有两位师弟分别用蒙特卡洛算法和卡尔曼滤波进行处理,取得了一定效果,但是不够理想。在总结他们经验的基础上,进一步认真分析了采集到的数据,得出了关于异常点分布的初步设想,即异常点既不服从一维平均分布,也不服从高斯正态分布,而是近似服从泊松分布。同时异常情况的发生具有“短暂
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