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探讨定位无基础设施WiFi室内定位算法科技论文写作
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
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

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  数据清洗论文本论文由http://www.qqg88.com整理提供,需要 论文可以联系客服人员哦。                                          摘要4-6Abstract6-8目录8-10第1章 绪论10-201.1 选题背景及现实作用10-121.2 相关探讨情况12-171.3 本论文探讨内

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