基于位置指纹识别的wifi室内定位算法研究与实现

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3、人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加化际注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育化构的学位或证书而使用过的树料。一与我同工作的同志对本研究所做的任何贵献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学拉论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。研究生签名：喘取蔽日期：抑－引南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可ｔｉｌ保

4、留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档；化许论文被查阅和借阅；可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可＾＾１采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇編本学位论文。本文电子文档的内容和纸质一论文的内容巧致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。＇４．少研究生签名：愚妓导师签名：漱仪日期；兴引TheResearchandimplementationofWiFiindoorlocationalgorit

5、hmbasedonlocationfingerprintrecognitionThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByChenSiminSupervisor:Prof.ZhangLiyunMarch2016摘要传统的GPS等定位技术在室外已经能够实现米级的精确定位，但在室内环境下难以精确定位。随着移动智能终端的普及和室内广泛覆盖的WiFi为低成

6、本、高精度的室内定位技术提供了可能。其中基于位置指纹识别的WiFi室内定位以其实现简单、成本低、定位精度高等优势成为室内定位技术的研究热点。本文深入的研究了基于位置指纹识别的WiFi室内定位算法，为了进一步提高该算法的定位精度和定位速度，从离线阶段和在线阶段提出算法的改进。离线阶段，随着室内定位环境的增大，采集的指纹点也相应增多，在线阶段的匹配计算量就会大大增加。考虑到定位的实时性，将数据挖掘中的聚类算法应用到离线阶段数据库的处理。本文提出对二分Kmeans聚类算法进行改进，改进算法将聚类相似度

7、定义为信号强度与坐标两者欧氏距离的乘积。通过该算法聚类后，有效改善了聚类后指纹对应坐标个别离散的情况，改善了聚类的效果，提高了定位精度。在线阶段，本文提出了基于加权欧氏距离的自适应K值的WKNN算法。该算法对检测到待定位点的AP的信号强度加权，然后计算待定位点的指纹与数据库中指纹的加权欧氏距离，筛选出K个邻近点后去除其中的离散点，对剩下的点进行加权求平均。本文还针对聚类边界定位点提出改进算法，有效改善了聚类边界定位点的定位精度。实验结果表明，通过这两个阶段对算法的改进，有效的改善了定位精度，减小

8、了定位时的计算量。改进后算法平均定位误差为1.24米，相比于传统的WKNN，定位误差减小了0.47米，可获得27.2%以上的定位误差的改善。匹配指纹数据量减小了(Q-1)/Q，定位时间相应的缩短(Q-1)/Q，Q是聚类的数量。最后本文将提出的算法应用到车库导航系统中，其中定位系统模块采用C/S架构，包括客户端，服务器，数据库三个模块的设计与实现。本文的研究可以为基于位置指纹识别的WiFi定位算法的进一步研究提供理论支持，同时也为各大定位及导航系统中确定当前位置提供相应的算法支持。关键词:WiFi