基于android的室内定位系统研究与实现

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1、硕士学位论文（工程硕士）基于Android的室内定位系统研究与实现INDOORPOSITIONINGSYSTEMDESIGNANDIMPLEMENTATIONBASEDONANDROID宋欢哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号：TN925.93学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文基于Android的室内定位系统研究与实现硕士研究生：宋欢导师：王学东教授申请学位：工程硕士学科：电子与通信工程所在单位：中国联合网络通信集团有限公司哈尔滨市分公司答辩日期：2016年6月授予

2、学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex：TN925.93U.D.C：621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringINDOORPOSITIONINGSYSTEMDESIGNANDIMPLEMENTATIONBASEDONANDROIDCandidate：SongHuanSupervisor：Prof.WangXuedongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：Electro

3、nicsandCommunicationEngineeringAffiliation：HarbinBranchofChinaUnicomDateofDefence：June,2016Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要目前，在人们的日常生活当中，和位置服务（LocationBasedServices,LBS）有关的应用有很多，可以说是十分的普遍，情景也很好，位置服务相关的技术所具有的发展空间也十分的

4、巨大广泛。与LBS密切相关的定位技术也得到迅速的发展。可靠的室内定位技术是LBS实现的重要前提。尤其是互联网技术和Android平台的普及和应用，为基于位置服务的室内应用设计带来技术上的优势。本论文重点研究了用于室内环境的定位技术，分析与室内环境相关的技术的国内外研究现状，和这些技术未来的发展趋势，分析各种定位技术的所存在的优势，以及它们在应用中的不足之处。在本论文接下来的工作中，将定位技术进行分类，研究每一个类别的特点，对它们进行研究和比较。接下来分析研究Android开发，对平台的特点，发展状况、开发语言

5、进行介绍，对所涉及到的一些技术，对Android系统的原理和使用安装方法进行研究。然后本论文对位置指纹定位技术进行比较深入的探索研究，对位置指纹定位技术中的位置指纹算法进行研究，常用的比较传统的算法有最近邻法（NN），还有对NN的改进方法，也就是所谓的KNN定位算法，以及改进方法K加权近邻法等几种，所研究的比较新颖的方法是基于压缩感知的定位方法。本文重点研究了一种改进的位置指纹算法，该算法基于KNN算法和最小二乘支持向量机，论文中对几种方法进行仿真实验，给出实验比较性能分析。接下来本论文所做的工作是定位系统的

6、开发设计，这个系统是在Android平台的基础上来进行设计的。本系统的工作原理是系统通过带有Android系统的移动终端，如智能手机，来进行收集WiFi信号，然后由计算机终端进行生成指纹数据库，之后让客户端和服务器端来进行交互的作用，从而来实现进行室内定位的功能。当用户有定位需求的时候，就会发出请求的信号，读取来自不同无线路由器的信号强度，服务器端所用到的算法是采用于最近邻法（KNN）和最小二乘支持向量机相结合的方法来完成定位任务，并且系统能够将定位结果信息进行传送，返回给移动终端。经过系统测试，本论文所设计

7、实现的定位系统定位的平均误差为1.8m，最大误差为5m，3m内的准确率超过80%。关键词：室内定位；位置指纹；Android平台；最小二乘支持向量机-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractAtpresent,theapplicationsofLocationBasedService(LBS)arethroughoutallaspectsofpeoplelifeandproduction;ithasahugemarketprospectsanddevelopmentspace.Thelocation

8、technologythatiscloselyrelatedtoLBShasalsobeendevelopedrapidly.ReliableindoorpositioningtechnologyisanimportantprerequisiteforachievingLBS.EspeciallythepopularizationandapplicationoftheInternettechnolo