基于多源數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)定位算法的研究

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3、電大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明１。本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)Ｋ進巧的研究１：作及取得的硏光成果盡我所知，臨了文中特別化示注和致謝的地方外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過，也不包含南它教的學(xué)位或用過的料。的研成果郵電大學(xué)或其育機構(gòu)證書而使材巧為獲得京一與我同工作的同志對本研究所做的任何貢獻巧己在論文中作了明確的說明并表示丫謝意。一，。人學(xué)位論文及涉及相關(guān)愿意承擔(dān)切的法資料若有不實相關(guān)律責(zé)任本．，ＡＷｄｊｌ．Ａ研巧生簽名：曰期：弘－是南京郵電大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明

4、ｌＡ固ｎ或的印本人授權(quán)南郵電大學(xué)可ｉ保留并向家有關(guān)部機構(gòu)送交論文復(fù)件和電子文京可Ｌ進巧檢檔文閱和閒；：！的全部或部分內(nèi)容編入巧關(guān)數(shù)據(jù)庫索；；允許論被普借將學(xué)位論義、內(nèi)容和紙可？印或描等復(fù)制手段保存、匯學(xué)位論文。本文電子文檔的質(zhì)＾采用影印縮掃編本－－授權(quán)南論文敏。論文的公布包括刊登京郵電大學(xué)研究生院辦理。的內(nèi)容相（）密學(xué)位論文在密后適用本授權(quán)書。涉解師簽曰期：Ｗ心：Ｘ．名；研究生簽名導(dǎo)ResearchonIndoorLocalizationAlgorithmsbasedonM

5、ulti-DataFusionThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYijinWangSupervisor:Prof.XiaolongXuFebruary2016II南京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文摘要定位技術(shù)是基于位置的服務(wù)(LocationBasedService,LBS)的關(guān)鍵技術(shù)之一，定位系統(tǒng)的精度、功耗和魯棒性等因素都對基于定位技術(shù)的LBS應(yīng)用產(chǎn)

6、生巨大影響。在現(xiàn)代的城市化環(huán)境中，越來越多的人類活動發(fā)生在室內(nèi)，傳統(tǒng)的衛(wèi)星定位已不能滿足室內(nèi)LBS應(yīng)用的需求，專業(yè)的室內(nèi)定位技術(shù)至關(guān)重要。一方面，“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的提出帶動了室內(nèi)LBS產(chǎn)業(yè)的興起；另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)的繁榮也使得室內(nèi)LBS與其的關(guān)系越發(fā)密切，這兩方面的發(fā)展都需要室內(nèi)定位技術(shù)的支持。室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)在還處于初級階段，高精度、低功耗、低成本的室內(nèi)定位技術(shù)依然是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究的熱點。本文針對多源定位技術(shù)展開研究，希望通過多種定位技術(shù)融合定位的方式提高定位的精度，降低定位的成本。對此，本文研

7、究了以下內(nèi)容：(1)基于Wi-Fi和射頻識別(RadioFrequencyIdentification,RFID)數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)定位方案用按需部署的RFID標簽配合少量的Wi-Fi路由進行融合定位，從而消除定位盲區(qū)，降低定位成本，再結(jié)合提出的室內(nèi)定位算法降低室內(nèi)噪聲對Wi-Fi信號的干擾，實現(xiàn)復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中的高精度的實時室內(nèi)定位。經(jīng)實驗驗證，本文提出的基于Wi-Fi與RFID數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)定位方案在噪聲區(qū)間為[35dB,65dB]的室內(nèi)環(huán)境中，定位精度比基于標準Kalman濾波器的室內(nèi)定位算法提升了13%~

8、28%。(2)基于慣性測量單元(InertialMeasurementUnit,IMU)定位的室內(nèi)行人定位模型對智能移動終端中IMU采集的傳感數(shù)據(jù)進行校正和計算，對行人步行方向和行人步長距離建立相應(yīng)的模型，并結(jié)合提出的自糾正粒子群優(yōu)化算法(AutocorrectParticleSwarmOptimization,APSO)進行室內(nèi)定位，提高定位精度，糾正定位邏輯錯誤。實驗結(jié)果表明，基于本文提出的室內(nèi)行人定位模型，