【摘 要】
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目前，各种智能设备的发展和使用日新月异。定位技术作为底层和基础，得到空前的关注和研究。考虑到Wi-Fi技术的广泛使用，依托Wi-Fi技术这个巨大的平台实现机器人定位，是个十分令人激动的研究方向。因为依托Wi-Fi技术进行定位，无需多余的设备，只需利用已经存在的Wi-Fi收发设备即可实现定位的目的，这得本系统将会有着良好的泛用性。 本文对基于位置指纹的Wi-Fi定位算法和位置指纹数据库的更新机制进
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目前，各种智能设备的发展和使用日新月异。定位技术作为底层和基础，得到空前的关注和研究。考虑到Wi-Fi技术的广泛使用，依托Wi-Fi技术这个巨大的平台实现机器人定位，是个十分令人激动的研究方向。因为依托Wi-Fi技术进行定位，无需多余的设备，只需利用已经存在的Wi-Fi收发设备即可实现定位的目的，这得本系统将会有着良好的泛用性。
本文对基于位置指纹的Wi-Fi定位算法和位置指纹数据库的更新机制进行了研究。通过对比分析多种匹配定位算法，最终采用基于马氏距离的WKNN匹配算法实现定位，最终取得理想结果。针对机器人定位信息的滤噪问题，通过对多种滤波拟合算法的对比分析，确定了采用高斯过程回归模型(GPR)滤波的降噪方法，结果理想。通过系统仿真验证了基于单目视觉的位置指纹数据的更新机制的有效性。主要的关注点集中在位置指纹数据采集时的预处理、位置指纹数据库的构建、位置指纹数据库的更新机制以及匹配定位算法等方面。在采集RSSI数据时通过高斯滤波对数据进行预处理，获取定位区域内Wi-Fi信号强度分布曲面，再通过高斯过程回归模型(GPR)进行插值，最后采用基于马氏距离的WKNN的匹配算法实现定位。
本文较为全面的整理和分析了目前主流的Wi-Fi定位算法，对涉及到的技术的基本原理和优缺点进行了梳理和对比分析。对位置指纹数据库的更新机制进行了研究，在确定位置指纹数据库是否需要更新的问题上以及如何更新位置指纹数据库的问题上，给出了工程上的解决方法，采用基于单目视觉的位置指纹数据库的更新方法，并通过系统仿真实验验证本方法的有效性。
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