1、隨著移動智能終端和無線網(wǎng)絡(luò)的快速普及與發(fā)展，基于位置的服務(wù)受到了廣泛的關(guān)注。基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)由于只需測量接收信號強(qiáng)度，無需額外的無線基礎(chǔ)設(shè)施，使其作為一種室內(nèi)定位的解決方案而被廣泛應(yīng)用。但是隨著室內(nèi)環(huán)境越來越復(fù)雜，接收信號強(qiáng)度表現(xiàn)出高度的復(fù)雜性與多變性，因而僅利用單一信號強(qiáng)度進(jìn)行定位，其定位精度嚴(yán)重受到影響。針對這一問題，本文利用圖像輔助進(jìn)行射頻（RF）指紋室內(nèi)定位，并在提高定位精度和降低計算量方面做了詳細(xì)的研究與分析。

2、>　　首先，基于契比雪夫距離提出了一種改進(jìn)的K近鄰法。研究發(fā)現(xiàn)，該定位算法的平均誤差在2.10m，基本可以達(dá)到K近鄰法的定位精度。由于計算契比雪夫距離只需加減法運(yùn)算，與K近鄰算法相比，其計算復(fù)雜度較低。同時，該算法的定位精度高于傳統(tǒng)的MaD算法、CBD算法和VaS算法。
　　其次，基于WLAN的射頻指紋室內(nèi)定位技術(shù)，提出了均勻圖像輔助的射頻指紋室內(nèi)定位系統(tǒng)。研究圖像采集裝置的擺放位置對定位精度的影響以及計算工作量的變化情況。測試結(jié)

3、果表明，圖像采集裝置位于定位區(qū)域正前方時，定位誤差為1.61m;位于定位區(qū)域正上方時，定位誤差為1.26m，后者比前者的定位精度提高了22％。兩種情況下的平均定位誤差分別比僅利用射頻指紋定位的提高了約0.55m和0.85m。由于使用均勻圖像輔助，用戶只需與其所在區(qū)域內(nèi)的參考指紋進(jìn)行匹配計算，因而計算工作量也大幅減少。
　　最后，考慮到圖像采集裝置位于教室前方的普遍性。因此，為提高裝置位于教室前方的均勻圖像輔助的射頻指紋定位算法的精

4、度，提出了基于非均勻指紋庫的均勻圖像輔助技術(shù)?；舅枷胧墙⒎蔷鶆蛑讣y數(shù)據(jù)庫，其中的指紋密度隨著距離的增加而增加?；诰鶆驁D像輔助的射頻指紋定位算法，利用均勻和非均勻的指紋數(shù)據(jù)庫對用戶位置進(jìn)行匹配計算。測試結(jié)果表明，當(dāng)圖像采集裝置位于教室前方時，在均勻圖像輔助下，利用非均勻指紋庫的算法精度達(dá)到了1.35m，比利用均勻指紋庫提高了約0.30m。當(dāng)然，計算工作量也會隨參考指紋數(shù)增加而相應(yīng)地增加。
　　圖像輔助的射頻指紋室內(nèi)定位技術(shù)的平