【摘 要】
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随着无线通信网络在室内环境的覆盖率持续增长,无线定位技术已成为解决室内区域导航卫星信号不佳、基于位置服务（Location Based Service,LBS）的关键支撑。近年来,基于接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）和信道状态信息（Channel State Information,CSI）的Wi-Fi位置指纹定位算法在室内定位中得到了广泛的研究和应用。目前
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随着无线通信网络在室内环境的覆盖率持续增长,无线定位技术已成为解决室内区域导航卫星信号不佳、基于位置服务（Location Based Service,LBS）的关键支撑。近年来,基于接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）和信道状态信息（Channel State Information,CSI）的Wi-Fi位置指纹定位算法在室内定位中得到了广泛的研究和应用。目前大多数室内定位的研究重点都是针对单楼层,面对广泛存在的多楼层场景,单纯依赖二维平面信息已经无法满足现有的定位需求。为此,本文立足于多楼层识别和楼层内定位的实际应用,针对现有楼层识别技术存在的稳定性低、计算复杂度较高的问题,采用基于RSS波动区间结合改进K-means聚类的方法进行楼层识别;针对楼层内环境中RSS定位精度不高的问题,采用RSS辅助CSI定位的方法。具体研究工作包括:（1）以 Ubuntu14.04.3TLS 系统为基础,利用 Inte15300 网卡、Xiaomi4C 路由器、CSI-tools软件搭建了 CSI采集平台。对比RSS和CSI两种物理量,验证CSI作为指纹信息的优势。（2）针对多楼层识别问题,设计了一种基于RSS波动区间和聚类的多楼层识别方法。离线阶段,对定位区域进行网格划分,采集网格中的Wi-Fi数据,建立位置指纹库,根据RSS的穿墙波动特性划定不同接入点的信号时变区间,采用基于密度峰值的快速聚类算法改善经典K-means聚类的缺陷;在线阶段,结合楼层信号波动区间、聚类中心最短距离和投票机制确定目标所在的楼层。该方法中,只需较少的Wi-Fi指纹信息即能得到目标所在楼层信息,平均识别精度达到98.1%。（3）为弥补Wi-Fi单一特征定位精度较低,采用同源异构特征融合的层内定位方法。首先借助RSS信息确定目标的粗略位置,根据半径阈值筛选出目标周围一定范围内参考点构建CSI子指纹库,利用核函数融合两种信号特征,生成位置指纹进行定位。实验结果表明,融合方法的平均定位误差为1.64m,96.4%的定位误差在2.5m内,相比仅采用RSS的方法,平均定位精度提升21.2%。图[36]表[10]参[83]
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