**題目基於rssi的非繫結室內定位相關研究
一、研究內容簡介（300～）
無線定位研究（簡稱定位研究）按照定位的粒度分為以gps為代表的戶外定位研究和室內定位研究，按照被定位者是否攜帶pda或tag等訊號接收或反饋裝置分為繫結或非繫結性定位，按照定位原理可分為基於幾何的定位和基於received signal strength index（rssi）的定位，按照定位手段可分為紅外線室內定位、超聲波定位、藍芽定位、rfid定位、超寬頻定位、wlan定位、wsn定位以及慣導定位等，具體見下表：
indoor(local)bluetooth
uwbintraredpersonalareanetworks
indoor/outdooroutdoor(global)
wifizigbee
gsm(2g)umts(3g)
gpswlan
satel-lite
bound free or bound based
bound based
目前國內外對wlan定位的研究主要集中於boundbased方面，比較成功的定位系統有wham!定位系統，ekahau定位系統、radar定位系統、nibble系統、horus定位系統、horus系統和rice系統，各種定位系統的特徵見下表：
系統名稱提出時間精度radarnibblehorusriceekahauwham！
200020012004200420062007
2-3m較高1m較低1m較低
定位方式
位置指紋+傳播模型貝葉斯網路位置指紋分割槽定位位置指紋分割槽定位
採集量特點rssisnrrssirssirssirssi
傳播模型降低訓練量使用感測器融合使用聚類技術訓練工作量很低需要知道無線電場強依靠訊號相對強度定位
而本人研究的是基於wlan的boundfree的定位，其主要應用場景為智慧型空間環境，特別是智慧型家居與智慧型辦公環境，其特點在於定位物件不攜帶任何裝置，在提高便捷性，降低成本的同時，也犧牲了定位精準度，研究的重點在於如果降低噪音，提高定位精度。
二、研究工作進展（已完成的主要工作及已取得的成績。不超過）
在上屆師兄研究的基礎上，採集了15種情況下60組rssi訊號強度資料（40000多數據點），對ap點個數的最優區間和訊號過濾方法進行了一定分析和研究，提出了一些不同意見，並通過實驗獲得初步驗證。
1、ap點個數最優區間問題
在最初研究的時候，對ap點的個數和分布並沒有乙個理性的認識，只是覺得ap點不能少於3個，且ap越多資料量越充分，因為ap越多，指紋資訊就越豐富，匹配就更容易。但在實際研究中發現，在其他條件不變的情況下，同一點上單ap所採集到的rssi的統計性質是與多ap時對應ap所採集的rssi稍有不同的，其數學期望顯示當ap增加時，採集到的rssi值會少量增加，分析其原因，應該是無線ap的自增益功能導致的，即對某個ap而言，其他ap發射的無線訊號是干擾，當ap增加時，相當於增加了環境噪音，那麼為了保持其固有的訊雜比，該ap必然增大其發射功率，這樣也就使得rssi增加。
但隨之而來的問題是，引入其他ap所帶來的雜訊干擾，是否會對定位產生影響，如果產生了影響，就說明單純增加ap在一定情況下會降低定位精度。因此，對純淨環境中不同ap個數的情況下採集到的資料進行了f-雙樣本方差分析，分析結果顯示增加ap後，資料擾動（方差）變化是明顯的，而在純淨環境下，唯一的干擾就是其他ap的雜訊，因此可見，一定情況下，增加ap不僅不能提高定位精度，反而因為ap間的相互干擾，降低定位精度。
同時，必須注意的是，即使資料擾動不明顯，但由於匹配時需要計算歐氏距離，因此當維度過高（ap數過多）時，會使不在輔平面上的兩個相鄰點的歐氏距離過大，所以增加ap數量不是提高定位精度的最佳選擇。
根據實驗資料，本人認為，4-5個ap是比較合適的，如果少了，則很難排除異常訊號，如果多了，則增加環境雜訊，容易降低定位精度。
2、訊號過濾方法研究
由於非繫結wlan定位自身的原因，採集到的訊號往往包含較多的噪音和異常，在不改變定位思路的情況下，訊號過濾是提高定位精度最關鍵，最有效的手段。
最初的方法是通過削峰的辦法處理明顯異常的訊號，但明顯粗糙；後來提出使用均值代替異常值，但這有個問題，就是在純淨環境下效果很好，但是當人處於運動狀態時，使用均值意味著抹殺了人的運動資訊；後來有兩位師弟分別用蒙特卡洛演算法和卡爾曼濾波進行處理，取得了一定效果，但是不夠理想。
在總結他們經驗的基礎上，進一步認真分析了採集到的資料，得出了關於異常點分布的初步設想，即異常點既不服從一維平均分布，也不服從高斯正態分佈，而是近似服從泊松分布。同時異常情況的發生具有「短暫出現、集中發生」的特點。因此，使用基於平均概率的蒙特卡洛演算法和基於高斯白噪音的卡爾曼濾波是不理想的。
假設正常移動所產生的干擾不會使訊號功率變化達到3倍以上，即rssi變化不應超過5dbm，即設5為閾值，凡連續變化超過5dbm則認為出現異常情況，而後根據上下文環境確認異常點，使用牛頓差值地方法擬合異常點或異常區間。
三、下一步的工作計畫
1、鑑於目前實驗為主，缺乏理論深度，轉博后進一步研讀定位方向**，挖掘理論點。
2、目前ap數量最優化問題的實驗論證還是顯單薄，需要進一步加強實驗，增強ap數量最優化問題的實驗依據，並考慮進一步研究ap位置最優化的研究。3、尋找異常點出現的數學模型，或者變換到頻域進行處理。
4、進一步完善異常點的處理演算法，尤其是類似略小於閾值的連續跳變異常處理。
四、指導教師評語
基於wlan的非繫結室內定位在智慧型空間場景中具有廣泛的應用，選題具有較好的研究背景和應用價值。在研究中，該生進行了較為充分的探索性實驗和一定的資料分析，但是進度較為落後，需要在後期加快。
就具體課題而言，提出ap數量與定位精度存在反向關係具有一定新意，但還需補充實驗加以說明；提出的演算法通過個別實驗顯示出較好的甄別效果，但演算法有效性與可靠性尚待進一步檢驗，是否具有普適性需要進一步論證。
**選題合理，符合專業培養目標，工作量較為充分，實驗較為豐富，同意參加中期答辯。
簽名：日期：年月日
五、中期考核結果（請在相應等級後的「（）」內打「√」，並給出評語和修改意
見）考核結果：優秀（90分）（）;良好（8089分）（）;
中等（6079分）（）；不合格（60分）（）
評語：修改意見：
中期考核專家小組簽名：組長
成員時間：年月日
中期檢查總結
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