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1、ADissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityfortheDegreeofMasterResearchofindoorpositioningtechnologybasedonsmartterminalsAuthor:WangFanSpecialty:CommunicationandInformationSystemAdvisor:Prof.XinbingWangSchoolofElectronicsandElectricEngineering
2、ShanghaiJiaoTongUniversityShanghai,P.R.ChinaDecember,2013萬方數據萬方數據萬方數據上海交通大學學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權上海交通大學可以將本學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。保密□，在_____年解密后適用本授權書。本學位論文屬于不
3、保密□。（請在以上方框內打“√”）學位論文作者簽名：指導教師簽名：日期：年月日日期：年月日萬方數據上海交通大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經注明引用的內容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結果由本人承擔。學位論文作者簽名：日期：年月日萬方數據上海交通大學碩士學位論文摘要基于智能終端的室內定位技術研究
4、摘要作為基于位置服務（LocationBasedService,LBS）核心技術之一的定位技術隨著智能終端的迅速普及，已經成為當今移動互聯網技術中的研究熱點。其需求也從基于GPS的室外定位發(fā)展到高精度、低延遲的室內外無縫定位。為了滿足各種用戶、企業(yè)的定位需求，針對定位方法的研究也正不斷地深入。特別是基于智能終端的室內定位技術，由于基于測距的傳統(tǒng)定位方法需要額外的硬件支持和較高的部署成本，新型定位手段如利用IP地址、指紋庫查詢等非測距方法逐漸被人關注。在最近的研究中，利用WLAN信號強度建立定位指
5、紋庫的方法由于其低成本、覆蓋區(qū)域廣等優(yōu)點成為了最具潛力的移動終端室內定位方法。不少利用WLAN指紋的新型定位方法被提出與推廣，其中主要是從兩個方面做出創(chuàng)新和研究：一方面從指紋庫的魯棒性考慮，即建立更加有效的指紋庫進而提升定位系統(tǒng)的性能；另一方面是從定位匹配算法來考慮，即使用更加有效的手段從有限的指紋數據中分析得到更準確的定位結果。本文針對基于智能終端的室內定位技術，分別從指紋庫的魯棒性和定位匹配算法的高效性兩個方面展開了研究，主要提出了以下創(chuàng)新點：第一，本文針對傳統(tǒng)的接收信號強度（RSS）作為室
6、內定位指紋的缺陷，提出了一種基于信道估計的新型定位指紋設計方法，并實現了一套基于云平臺的室第I頁萬方數據上海交通大學碩士學位論文摘要內定位系統(tǒng)對其方法進行了實驗驗證；第二，本文進一步提出利用核密度估計的方法進行室內定位指紋的采集和提取，有效地實現了在保證定位精度和穩(wěn)定性的同時，多種不同型號的設備共用同一套室內定位指紋庫及定位系統(tǒng)；第三，本文提出了一種基于指紋聚類的室內定位方法，通過在定位系統(tǒng)的離線模式下對指紋庫中的指紋數據做分類預處理，有效的降低了定位反應時間并提高定位精度。針對基于Wi-Fi指
7、紋的定位系統(tǒng)，如何減少指紋庫建立的成本并降低其維護的難度？傳統(tǒng)的指紋室內定位系統(tǒng)需要在定位系統(tǒng)運作的前期做大量的指紋采集的工作。由此，本文的第一個研究方向是針對上述問題的Wi-Fi指紋定位的系統(tǒng)設計，并進一步的提出了利用信道估計以及核密度估計的方法對傳統(tǒng)的指紋數據采集和提取的方法做出了改進。信道估計的定位指紋采集方法主要解決了移動終端在采集指紋過程中，接收信號強度RSS在室內多徑信道下的不穩(wěn)定性；而核密度估計的指紋采集與提取方法主要解決了多型號的移動終端所采集到的RSS指紋的差異性問題。本文分別
8、利用提出的兩種指紋采集方法進行了實驗驗證，仿真和實驗都證實了新型指紋數據具有更強的魯棒性，有效地解決了室內環(huán)境和移動終端多樣性問題。在指紋數據足夠準確的前提下，如何更有效的利用指紋數據，將精確的定位結果在很短的時間內計算并反饋給用戶？定位解算的算法的優(yōu)劣極大的影響到定位響應延遲，定位計算復雜度，進一步影響到用戶的在線體驗。已有的很多研究成果針對定位匹配算法做出了很多的改進，包括傳統(tǒng)的K-最近鄰居法（K-NN算法），模糊匹配算法，圖案匹配算法等等；但是，在一個包含大量指紋數據的指紋庫中查找并匹配計
