基于蓝牙信标和智能手机的室内位置服务关键技术研究

基于位置的服务作为移动互联网领域的基础服务之一,逐渐渗透到人们的日常生活中。室内位置服务作为位置服务在室内环境下的延伸,弥补了 GPS位置服务的不足,成为当下热门的研究领域。室内位置服务的核心是室内定位技术,目前应用最为广泛的室内定位技术有基于WiFi的室内定位技术和基于蓝牙的室内定位技术。基于WiFi的室内定位技术己非常成熟,拥有众多成功的应用案例。而基于蓝牙的室内定位技术仍处在初级阶段,现有的研究多数停留在基于蓝牙的室内定位算法实现上,没有从科学的角度对定位算法作出适当改进,也没有在定位算法的基础上将理论研究与应用进行有效结合。本文基于蓝牙信标和智能手机的室内位置服务关键技术研究,针对目前基于蓝牙的室内定位技术存在的问题,从多个方面展开研究,取得了一定的创新成果。论文的主要工作和创新点如下:一、针对传统的RSSI测距方法精度不高的问题,提出了基于高斯分布的信号过滤技术,得到了具有较高精度的测距模型。以该测距模型为基础,实现了基于RSSI测距的多点定位算法,并通过融合步态检测、卡尔曼滤波等技术,提出了改进的多点定位算法,将平均定位误差由原来的3米减小到1.5米左右。同时,针对室内走廊等无法实现多点定位的特殊区域,提出了两点定位算法,扫除了多点定位算法应用上的盲区。二、分别采用NN算法、KNN算法和WKNN算法实现了基于位置指纹的室内定位,并通过对比实验证明出WKNN算法具有更为良好的定位精度。对于传统的指纹匹配过程需要遍历整个指纹数据库,在大规模室内场景下计算量较大、耗时较长的问题,提出了针对大规模室内场景的指纹匹配方案,在保证定位精度的同时有效缩短了指纹匹配的时间。三、在上述理论研究的基础之上,将定位算法投入到实用中,解决了与之相关的一些问题。研发了轻量级的地图框架SvgMap,提出了基于位置的信息推送方案,并将这些应用级的研究成果与定位算法相结合,设计实现了一套完整的具有低成本、低功耗、大规模、大众化特点的室内位置服务系统,为室内位置服务的应用研究提供了新的思路。

位置服务; 步态检测; 卡尔曼滤波; 随机森林; 室内定位;

方维维;

TN925

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