【摘 要】
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位置服务在人们日常的生活中扮演着重要角色,在目标定位、灾害预防、紧急救援、商业广告、道路辅助等领域都展现了巨大的发展前景。目前,基于位置指纹的WiFi室内定位技术具有部署成本低、普适性强、覆盖范围广等优势,成为了室内定位领域的研究热点。然而,在复杂的室内环境中,WiFi信号的时变性以及WiFi指纹与物理位置的复杂非线性映射,使得设计高精度、低复杂度、低成本的WiFi指纹定位方案仍然面临诸多挑战。本
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位置服务在人们日常的生活中扮演着重要角色,在目标定位、灾害预防、紧急救援、商业广告、道路辅助等领域都展现了巨大的发展前景。目前,基于位置指纹的WiFi室内定位技术具有部署成本低、普适性强、覆盖范围广等优势,成为了室内定位领域的研究热点。然而,在复杂的室内环境中,WiFi信号的时变性以及WiFi指纹与物理位置的复杂非线性映射,使得设计高精度、低复杂度、低成本的WiFi指纹定位方案仍然面临诸多挑战。本文主要针对WiFi室内定位精度不高以及室内定位中因环境变化带来的精度下降问题,提出了相应的改进算法,并在此基础上开发了一套基于机器学习的室内定位系统,论文的主要工作如下:针对现有算法定位精度不高的问题,引入一种新的集成学习基于极限梯度提升（XGBoost）定位算法,建立其定位算法模型,并通过实验测试,从算法的效率、精度、稳定性三个方面验证了算法的性能。为解决因环境变化带来的定位精度下降问题,提出一种基于XGBoost的定位误差补偿算法,该算法只需在环境变化的区域内采集少量的RSS样本并利用XGBoost定位算法计算定位坐标和误差,然后利用多项式回归将定位坐标作为输入,定位误差作为输出,建立误差模型。在线定位时,首先利用XGBoost定位模型计算粗估计位置,将粗估计位置输入已经训练的误差模型得到定位误差,并根据定位误差去补偿粗估计位置,得到更加精确的定位。另外设计实际场景实验,实验结果表明,利用提出的基于XGBoost的定位误差补偿算法明显改善因环境变化带来的定位精度的影响。同时,相比更新全部的位置指纹库,极大地降低了 RSS样本采集的工作量。从实际应用角度考虑,综合在基于室内定位技术方面所做的工作,设计并实现一套基于机器学习的WiFi室内定位系统,该系统是以C/S框架为基础的三层结构,包括Android客户端、Tomcat服务器、MySQL数据库。可以实现位置指纹库的建立、不同机器学习算法的定位以及最佳路径的导航等功能。此外建立一个实验场景,对该系统的功能进行测试,测试结果表明了该定位系统的实用性,借助于该系统可有效完成对不同算法的性能分析。
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