基于室内空间WIFI信号的用户定位.doc

本科毕业设计（论文）学院(部)计算机科学与技术学院题目基于室内空间WIFI信号的用户定位年级2014级专业信息管理与信息系统班级14级信管班学号1427402012姓名胡晓娇指导老师许佳捷职称副教授论文提交日期2018/5/18苏州大学本科生毕业设计（论文）II目录前言3第一章绪论51.1研究背景及其意义51.2室内定位技术概述51.3WIFI定位技术研究现状61.3.1基于信号传播模型的定位方法61.3.2基于位置指纹识别的定位方法71.4研究目标91.5研究内容91.6论文结构10第二章相关技术与工具112.1相关技术112.1.1KNN112.1.2RandomForest112.1.3xgboost122.2相关工具13第三章问题定义143.1基本概念143.2位置指纹定位方法15第四章基于RF和xgboost的融合定位算法174.1基于多分类的定位算法174.1.1位置指纹库构建174.1.2随机森林算法184.1.3RF模型训练214.2基于二分类的定位算法224.2.1候选集构建224.2.2特征工程234.2.3xgboost算法244.2.4xgboost模型训练254.3多分类和二分类的融合定位算法274.3.1训练阶段274.3.2定位阶段28第五章实验与结果分析295.1实验场景295.2实验数据295.2.1.训练集305.2.2.测试集315.2.3.定位结果315.3数据分析325.4实验过程335.5实验参数335.6实验结果34第六章总结与展望366.1总结366.2展望37参考文献38致谢4040苏州大学本科生毕业设计（论文）5摘要如今，随着无线网络和计算技术进入快速发展阶段，在日常生活中人们对于具体位置信息的需求也愈加迫切，基于位置的服务和应用由此应运而生。随着基于位置的服务的流行，定位技术也逐渐成为了科研热点。现阶段，GPS技术被广泛应用于室外定位领域。而室内环境普遍狭窄，障碍物较多，这些都会对GPS造成干扰，使得GPS出现定位错误。因此，GPS无法实现人们对室内定位的需求。与其他定位技术相比，WIFI具有传输速度快，覆盖范围广，部署成本低，便于移动，在非视距的条件下仍然可以传播等优势，这使得WIFI技术在众多无线定位技术中脱颖而出。在日常生活中，当用户在商场中使用支付宝付费时，我们可以通过用户的手机获得用户当前的GPS定位，接收到的WIFI信息以及（二维码）所在的商店信息。在基于这些信息进行必要的数据挖掘和机器学习训练后，利用WIFI定位算法精确定位出用户所在的店铺。在用户付费前向其推送相关的商品或优惠券，这可以有效促进用户的消费，改善用户的购物体验。为实现在商场中对用户的精确定位，本文基于位置指纹识别算法，设计了一个针对性的集成模型。首先利用基于随机森林的多分类模型和基于xgboost的二分类模型进行定位，然后通过对上述模型的有效融合提出了一个基于随机森林和xgboost的融合定位算法。在基于真实数据集对本文所提出的集成学习模型和融合模型进行评测后，我们发现，本文所提出的WIFI定位算法在静态情况下的定位准确度可以达到91%。相较于传统的定位算法，其定位精度得到了有效的提高。关键字：室内定位；WIFI技术；位置指纹；机器学习AbstractToday,wirelessnetworksandcomputingtechnologyaremovingintorapiddevelopment.Atthesametime,people'sdemandforspecificlocationinformationbecomesmoreandmoreurgentindailylife,thelocation-basedservicesandapplicationsemergeaccordingly.Withthepopularityoflocation-basedservices,positioningtechnologyhasgraduallybecomearesearchhotspot.Atpresent,GPSiswidelyusedinthefieldofoutdoorpositioning.Theindoorenvironmentisgenerallynarrowandcomplicated,whichinterfereswithGPSandmakesGPSpositioningerror.Therefore,GPScannotmeettheneedsofindoorpositioning.Comparedwithotherpositioningtechnologies,WIFIhasmanyadvantages,suchasfasttransmissionspeed,widecovera