摘要：随着现代生活的飞速进展，定位已经成为各行各业的普遍需求。室外定位方面，GPS（Global Positioning System）无疑佼佼者。然而室内定位方面，受地理环境的影响，GPS显得软弱无力。随着无线网络技术的进展，无线网络的覆盖范围越来越广泛，WiFi无线定位被提上日程，成为室内定位的普遍选择。传统的WiFi定位技术，对基础设施的依赖过高，需要额外的硬件和软件支持才能实现。基于信号传输模型的定位,虽然在某种程度上摆脱了硬件的束缚，由于信号传输路径的复杂性，定位效果不佳。基于信号强度RSS（Received SignalStrength）的定位，虽然定位方式简单，但是由于基于信号数据的匹配，必须提前测量定位地区的信号强度，需要花费大量的时间和人力，而且也容易受环境变化的影响。虽然有些某些基于RSS的系统通过利用GPS和传感器，减轻了数据库的构建工作，但是需要涉及用户的参与，操作复杂。为了克服以上缺点，本论文提出了一种基于RSS的无基础设施WiFi无线室内定位算法。它无需借助任何其它的基础设施，只利用WiFi实现。同时，它的操作简单，不涉及用户的任何参与。而且，它避开了基于RSS静态构建数据库的弊端，将数据的采集动态地转交给需要定位的用户，通过数据挖掘的策略完成数据库的构建。然后，利用二分图匹配，动态的实现信号数据与物理空间的匹配，并且只需借助少许的人工辅助，就能纠正匹配错误，实现高度准确的定位。另外，它还具有数据清洗机制，以适应不断变化的环境。实验结果表明，在物理空间有效划分的情况下，本论文算法定位的准确度能达到90%，而且受环境变化的影响很小。当然，该算法也有不足之处，在于需要一些人工辅助来保证虚拟空间与物理空间的正确匹配，不能完全实现自动化。 关键词：无基础设施论文 WiFi室内定位论文 RSS论文 数据挖掘论文 二分图匹配论文 数据清洗论文
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摘要4-6

Abstract6-8

目录8-10

第1章 绪论10-20

1.1 选题背景及现实作用10-12

1.2 相关探讨情况12-17

1.3 本论文探讨内容17-18

1.4 论文组织结构18-20

第2章 WIFI 定位的相关论述20-28

2.1 无线接入点 WAP20-21

2.2 WIFI 定位的分类21-22

2.3 数据挖掘的聚类算法22-23

2.4 二分图匹配23-28

第3章 无基础设施 WIFI 定位28-50

3.1 定位算法概述28-29

3.2 定位区域浅析29-30

3.3 客户端定位程序30-32

3.4 服务器端32

3.5 收集信号构建数据库32-33

3.6 构建虚拟空间33-37

3.7 构建虚拟空间的连通性37-40

3.8 映射虚拟空间与物理空间40-42

3.9 纠正错误的匹配42-45

3.10 数据清洗机制45-46

3.11 适应动态变化的环境46-47

3.12 算法总结47-50

第4章 实验及数据浅析50-62

4.1 阀门大小的影响50-51

4.2 虚拟空间连通性的影响51-53

4.3 人工辅助的影响53

4.4 数据清洗的影响53-55

4.5 物理空间划分的影响55-56

4.6 对动态环境的适应性56-57

4.7 准确度57-58

4.8 精确度58-60

4.9 实验总结60-62

第5章 总结与展望62-64

5.1 探讨成果62

5.2 将来的工作62-64

参考文献64-69

致谢69