21189

۲۱۱۸۹

ارائه طرح نوين مكانيابي داخل ساختمان با روش اثر انگشت مبتني بر تنكي گروهي ساختاريافته

كارشناسي ارشد

مخابرات سيستم

۱۳۹۵

1398/4/17

دكتر طباطباوكيلي

برق

ميل جاري نس ت به سر يس اي موقعيتيابي مكان اي سرپوشيده ر به رشد بوده كه منجر به وسعه بسياري از ر ا اي موقعيت يابي مكان اي سرپوشيده شده است.عدم عيين موقعيت دقيق در بسياري از مكان اي سرپوشيده س ب شده ا ر ا اي ديتري مورد وجه قرار ييرند. نچنين در ميان سيتنال ا،سيتنال WiFiبه علت اساقرار فرايير مورد اساق ال قرار يرفاه است.اخيراً ر ا ا كنيك اي زيادي در حوزهي موقعيتيابي 1 WLANمطرح يرديده اما ر ا ا رانتشت WiFiبه صورت خاص بسياري از نظر ا را به خود جلب كرده است، زيرا كه نياز به اندازهييري ضريب خط ديد مساقيم نقاط قابل دسارسي ندارد مي واند قابليت اي كاربردي زيادي در محيط اي سرپوشيده كه داراي ديواره اي بسيار ساند،داشاه باشد. ر ا اي پيشنهاد شده در زمينهي موقعيتيابي بطور كلي به چندين دساه قسيم ميشوند.يكي از اين ر يكرد ا،ر ا مكانيابي نك است كه داراي خطاي مكانيابي كني،نس ت به ساير ر ا اي مكانيابي ميباشد[ .]1با اين حال پيادهسازي ر ا اي حليل سيتنال اي نك مشكلات خاص خود را دارد.عنده- رين مشكل ر ا اي مكانيابي نك اين است كه در پيادهسازي،داراي سرعت پردازا پاييني ساند . براي اين حل اين مشكل يا بايد جهيزات با سرعت پردازا بالا ري به كار برد كه باعث افزايش زينه ميشود يا بايد محاس ات را ساده ر كرد. بطور كلي در مدلسازي يماريِ سيتنال ااي ناك، از اوابع وزيعي كاه واناايي باالايي در نناايش سيتنال نك دارند، اسافاده ميشود. اين وابع وزيع داراي ي يي اي مشاركي ميباشند كه از ين جنله مي اوان عنوان كرد كه اين وابع وزيع حول م دأ بسيار ماراكم ساند.در اين پايان نامه با وجه به ير هبندي بر اساس اين ي يي ا،مدل اي جديدي كه بر م ناي ريرسيون اي بيزين در جهت افزايش سرعت پردازا ساند،ارائه شده است.با وجه به ش يه سازي صورت يرفاه مي وان مشا ده كرد كه سرعت پردازا مكانيابي به صورت چشنتيري افزايش پيدا كرده است در عين حال خطاي مكانيابي قري اً غييري نداشاه است. واژههاي كليدي: حستري فشرده يماري( بيزي ، مكانيابي در ن سازهاي م اني بر ا ر انتشت، ر ا اي مكانيابي در ن سازهاي نك

1398/07/27

A new indoor finger print localization scheme based structured group sparsity

7/8/2019 12:00:00 AM

Business tendency towards indoor positioning services is going through an upward trend, resulting in development of many indoor positioning methods. Lack of accurate indoor positioning in many cases has resulted in attention to be paid to other methods. Also, from among signals, WiFi signal has been welcomed due to comprehensive deployment. Recently, many techniques have been developed in the field of WLAN positioning; however, WiFi fingerprint-based indoor positioning has been specifically taken into consideration. The reason is that it does not require lines of sight of access points to be measured; and, it can have numerous applied capabilities in complex indoor environments. In general, proposed positioning methods are divided into several categories. One of these approaches is sparse positioning with lower positioning error, compared to other positioning methods. However, implementing analyzing method of sparse signals has its own problems. Main problem with sparse positioning methods is that implementing takes place with low processing speed. To solve the problem, either equipments with higher processing speed are required which would be resulted in higher cost; or, computations have to be made simpler. In general, in statistical modeling of sparse signals, those functions with high capability of showing one single sparse signal would be used. These functions have common characteristics including having heavy tail and sharp-pointed peak at source. In the thesis and considering the grouping made based on these characteristic, new models based on Bayesian compressive sensing have been presented, to the aim of increasing processing speed. Considering the simulation performed, it could be observed that positioning processing speed has been considerably increased; meanwhile, almost no change has been made in terms of positioning error. Keywords: Statistical (Bayesian) compressive sensing; fingerprint-base indoor positioning; indoor sparse positioning methods