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基于ZigBee的位置指纹法室内定位技术研究

作　者: 李方
导　师: 王铁成; 佟为明
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 电机与电器
关键词: 位置指纹法 ZigBee 空间变异理论聚类技术证据理论粒子滤波
分类号: TN92
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着全球定位系统（GPS）在室外定位中的成功应用，对定位服务在人们日常活动的室内场所得以广泛开展的渴求日渐突出。在现有室内定位技术中，位置指纹法由于定位成本低、方法实现灵活而逐渐成为研究的热点。然而，室内无线信号的时变性也给位置指纹法实现精确定位带来很大的难度。因此，提高位置指纹法在室内复杂环境下的定位性能和实用性不仅具有重要的理论价值，而且也成为加快对其由理论研究向实际应用转变的关键。本文以ZigBee无线网络为应用平台，对位置指纹法完成定位所需的两个阶段中涉及的相关技术进行研究。在分析国内外研究现状及进展的基础上，指出了位置指纹法目前存在的三大问题，即构建位置指纹数据库的工作量问题、位置指纹的匹配效率问题和室内定位与跟踪的实现方法问题。然后，从分析信号强度作为场景特征所表现出的数据特性入手，针对以上问题分别提出相应的解决方法。为分析信号强度作为场景特征所表现出的数据特性，利用ZigBee网络环境中测得的信号强度样本，采用理论分析与实验验证相结合的手段对数据特性的表现形式和成因进行了研究。在此基础上构建了一个用于估计位置指纹法平均定位误差的概率模型，并分析了采样位置间距、网络接入设备数量和位置等因素对位置指纹法定位性能的影响，从而为定位系统实际部署过程中相关参数的合理选取提供一定的理论指导。为降低离线阶段信号强度采样的工作量，提出了一种基于空间变异理论的位置指纹数据库构建方法。给出了一个典型的信号强度样本变异函数计算流程。提出了一种基于加权最小二乘法的信号强度理论变异函数拟合算法。根据拟合得到的模型趋势项和随机项反映出的信号强度在空间上的连续性和变异性关系，采用普通克里金技术对待估位置信号强度进行最优线性无偏估计。实验结果表明，该方法对信号强度的估计精度好于距离反比加权算法，基于该方法建立的位置指纹数据库可在降低采样工作量的同时保证定位精度。为提高位置指纹的匹配效率，提出了两种基于改进k-means算法的位置指纹聚类方法。分析了传统k-means算法对位置指纹分类效果不佳的原因，并从寻找新的位置指纹二次特征提取方法及采用“软划分”技术两方面加以改进。其中，FC-ID-FKM法将位置指纹归为区间值数据，在由区间中值和大小张成的特征空间中，利用模糊k-means算法对其进行聚类。FC-KFKM法将位置指纹归为一种服从正态分布的区间值数据，通过区间中值和大小确定的正态分布函数将位置指纹映射为特征空间中的一点,并在该空间中采用基于核方法的模糊k-means算法对其进行聚类。实验结果表明，基于两种方法得到的位置指纹集合聚类趋势更为明显，对位置指纹的分类效果好于k-means算法。为解决室内复杂环境下的定位实现问题，提出了一种基于D-S证据理论的位置指纹室内定位方法。构造了信度分配的mass函数，建立了一个基于pignistic概率的信度分配冲突程度评价指标。根据指标大小，采用信度打折的证据预处理方法消除定位过程中出现的合成悖论现象。为降低信任区间重叠时的决策风险，根据合成后焦元获得的信任区间确定分布函数，将两焦元信度在并集区间上降序排列的概率作为最终的决策依据。实验结果表明，该方法具有收敛速度快，决策风险低的优点。在证据间高冲突时的定位精度好于贝叶斯推理法。此外，针对基于位置指纹法的室内跟踪问题，提出了一种改进的粒子滤波跟踪算法。建立了二维平面内跟踪问题的状态空间模型，并根据本文提出的信号强度估计方法完成粒子权值的求解。实验结果表明，该方法对实际移动路线的跟踪精度好于KNN法和Kalman滤波器。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-14
第1章绪论  14-31
  1.1 课题背景及研究的目的和意义  14-16
    1.1.1 课题背景  14-15
    1.1.2 课题研究的目的和意义  15-16
  1.2 国内外研究现状及发展动态分析  16-24
    1.2.1 现有室内定位技术的分类  16-21
    1.2.2 室内定位系统国内外研究现状  21-24
  1.3 位置指纹法在室内定位中面临的问题  24-29
    1.3.1 构建位置指纹数据库的工作量问题  24-26
    1.3.2 位置指纹的匹配效率问题  26-27
    1.3.3 室内定位与跟踪算法的实现问题  27-29
  1.4 论文主要研究内容  29-31
第2章 ZigBee 信号强度作为场景特征时的数据特性研究  31-52
  2.1 引言  31-32
  2.2 ZigBee 网络实验平台的构建  32-34
  2.3 ZigBee 信号强度测距的可行性分析  34-39
    2.3.1 信号强度测距原理  34-36
    2.3.2 室内信号强度与传播距离的关系  36-37
    2.3.3 接收信号强度与采样位置对应关系的可重现性  37-39
  2.4 ZigBee 信号强度的时变性分析  39-45
    2.4.1 信号强度的概率分布特性  40-41
    2.4.2 不同网络接入设备信号强度采样间的相关性  41-43
    2.4.3 人员因素对信号强度采样的影响  43-44
    2.4.4 可感测网络接入设备的时变性  44-45
  2.5 信号强度采样方式对位置指纹法定位性能的影响  45-50
    2.5.1 位置指纹法定位误差概率模型  46-47
    2.5.2 采样方式与定位性能关系的仿真验证  47-50
  2.6 本章小结  50-52
第3章基于空间变异理论的位置指纹数据库构建方法  52-76
  3.1 引言  52-53
  3.2 ZigBee 信号强度的空间变异结构分析  53-65
    3.2.1 信号强度样本变异函数的计算  53-61
    3.2.2 信号强度样本变异函数的可靠性评估  61-64
    3.2.3 信号强度理论变异函数的拟合  64-65
  3.3 基于普通克里金算法的信号强度估计方法  65-69
    3.3.1 任意位置信号强度的点估计  65-67
    3.3.2 待估权值系数矩阵的求解  67-69
  3.4 实验验证  69-75
    3.4.1 统计波动因素对理论变异函数优选过程的影响  69-71
    3.4.2 ZigBee 信号强度点估计结果分析  71-74
    3.4.3 基于不同位置指纹数据库的定位结果分析  74-75
  3.5 本章小结  75-76
第4章基于聚类技术的位置指纹分类方法  76-101
  4.1 引言  76-77
  4.2 基于 k-means 算法的位置指纹聚类  77-87
    4.2.1 数据集 k 划分的数学模型  77
    4.2.2 硬 k 聚类的目标函数  77-79
    4.2.3 k-means 算法在位置指纹聚类中遇到的问题  79-87
  4.3 基于区间值数据模糊 k-means 算法的位置指纹聚类方法  87-89
    4.3.1 基于区间值数据的位置指纹二次特征提取  87-88
    4.3.2 特征提取后的位置指纹模糊 k-means 聚类  88-89
  4.4 基于模糊核 k-means 算法的位置指纹聚类方法  89-93
    4.4.1 基于正态分布的位置指纹二次特征提取  89-91
    4.4.2 特征提取后的位置指纹模糊核 k-means 聚类  91-93
  4.5 实验验证  93-100
    4.5.1 特征提取后的位置指纹聚类趋势分析  93-97
    4.5.2 不同聚类方法下的位置指纹分类结果比较  97
    4.5.3 位置指纹聚类对位置指纹法定位性能的影响  97-100
  4.6 本章小结  100-101
第5章基于多源信息融合技术的室内定位跟踪算法  101-125
  5.1 引言  101-102
  5.2 基于 D-S 理论的位置指纹室内定位算法  102-110
    5.2.1 D-S 理论融合网络接入设备证据的数学模型  102-104
    5.2.2 证据间的高冲突对定位结果的影响  104-106
    5.2.3 基于焦元信度打折的改进 D-S 融合规则  106-108
    5.2.4 基于概率排序的 D-S 决策规则  108-110
  5.3 基于粒子滤波的位置指纹室内跟踪算法  110-113
    5.3.1 二维平面内跟踪问题的状态空间模型  110-111
    5.3.2 基于信号强度点估计的粒子权值求解  111-113
  5.4 实验验证  113-124
    5.4.1 证据间高冲突时的 D-S 合成  113-116
    5.4.2 命题信任区间重叠时的 D-S 决策  116-117
    5.4.3 室内定位实验  117-120
    5.4.4 室内跟踪实验  120-124
  5.5 本章小结  124-125
结论  125-127
参考文献  127-138
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果  138-140
致谢  140-141
个人简历  141

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