基于移动终端的室内定位方法研究.pdf

Research on Mobile Device based Indoor
Localization Method



Candidate Hu Kun
Supervisor Prof. Chen Yiqiang
College College of Information Engineering
puter Science and Technology
Specialization puting
Degree Master of Engineering
University Xiangtan University
Date April 18th, 2012
湘潭大学
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作者签名: 日期: 年月日


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作者签名: 日期: 年月日

导师签名: 日期: 年月日
摘要
随着无线通信技术和普适计算技术的快速发展,基于位置的服务(LBS)逐渐成为
人们的热点需求之一,并广泛应用于医疗监护、井下救援、智能家居、社交活动等各个
领域中。LBS 的关键在于获取准确的用户位置信息。然而,现有的商业系统可基于全球
定位系统(GPS)和基于电信蜂窝网络(GSM/CDMA/WCDMA)进行用户位置获取,
但是却存在室内信号难以获取、隐私保护、耗电量大、定位准确率不够等诸多不足,大
大限制了它们的应用范围与推广。
随着经济建设的发展,室内场所的面积越来越大,出现了许多大型的商场、办公场
所、娱乐场所。而在日常生活中,人们大部分的活动时间都在室内,经纬度坐标表示的
位置信息无法在室内环境中使用。人们对室内语义位置服务的需求日益强烈。现有移动
终端上 Wi-Fi 与蓝牙的普及为室内语义位置的识别提供了可行途径。本文基于现有 Wi-Fi
指纹室内定位原理,提出了一种利用隐马尔可夫模型的室内定位方法,能较好地处理室
内 Wi-Fi 数据因高动态性呈现出的半异构特征,从而可自适应地满足室内环境高动态特
性的定位需求;同时,本文利用移动终端上另一普遍存在的蓝牙传感器采集动态的情境
信息,建立定位模型,并用该模型来增强 Wi-Fi 的定位效果。
具体地,本文主要从基于 Wi-Fi 无线信号和动态蓝牙信息出发展开研究,在下述几
方面取得了一定的研究成果:
首先,对于 Wi-Fi 数据的半异构特征,本文提出了基于隐马尔可夫模型的 LocHMM
定位方法。该方法将提取到的 Wi-Fi 信号依据信号强度转换成序列,利用 HMM 模型训
练定位模型,在房间级定位中,准确率能达到 %。
其次,选择了办公室、会议室、地铁、餐厅、公园和商场六个常用的语义位置,采
集不同语义位置的动态蓝牙信息,分析并提取典型特征,使用决策树算法训练定位模型。
对这六个语义位置的定位准确率能达到 %。
再次,动态蓝牙信息对某些位置具有极高的区分度,利用这一特点对 Wi-Fi 的定位
结果进行修正,使得房间级定位准确率能提升到 %,并且蓝牙定位不需要依赖任何
其它设备,能在 Wi-Fi 信号没有覆盖的区域继续提供定位服务。
最后,设计并实现了一个基于位置的移动商品信息互动原型系统,还建立了含有
Wi-Fi 的位置样本库及对应的商品信息,为从事相关领域的研究人员使用。

关键词:室内定位;Wi-Fi;蓝牙;语义位置

I
Abstract
With the rapid development of munication technology and pervasive
computing technology, location based service (LBS) has gradually e one of hot topics,
and is widely used in various fields of he