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近几年,随着近场通信技术逐渐成熟,尤其是苹果公司提出的iBeacon近场通信技术,基于蓝牙4.0低功耗的室内定位技术已经开始逐渐进入人们的日常生活中。基于BLE (Bluetooth Low Energy)4.0协议的高精度室内定位技术逐渐成为室内定位领域中研究的新热点。本课题的研究是基于传统蓝牙高精度室内定位的先前理论,在现有研究的基础之上,对于特定的基于测距定位,提出了一种基于对角iBeacon技术动态计算模型参数的算法,并在此算法之上改进了实时信号过滤处理。在室内定位算法上采用了基于泰勒级数的定位法则。本课题并在此定位理论基础之上,实现了一整套基于蓝牙4.0低功耗室内定位系统解决方案。其中在算法上,主要从三个方面对基于蓝牙4.0协议测距室内定位算法进行创新与改进。第一,对于RSSI转化距离传播模型参数训练阶段,引入了基于动态iBeacon测量获得实时房间参数进行训练过程；第二,对于实时定位阶段,采用滑动滤波器以及卡尔曼滤波器对其信号进行过滤平滑；第三,对于最后定位阶段,采用基于泰勒级数展开方式进行纠正。本研究课题在实现部分上包括了iOS客户端定位APP、离线定位算法,以及轻量级室内定位地图解析工具；在服务器端,实现了传播参数训练模型框架,以及基于LBS的轻量级云检索平台。本课题主要工作是设计出基于iBeacon技术室内定位的改进算法,在此算法基础上实现了一整套基于iBeacon室内定位解决方案,其中包括：提供第三方的室内定位SDK (soft developer Kit) GFIndoorLocation>室内定位APP、在线训练模型、在线iBeacon云检索、在线室内LBS云服务。其中在室内定位APP中首次引入室内定位路径规划算法以及轻量级室内地图专用解析框架。本课题算法贡献在于提出一种基于RSSI测距模型参数动态测算算法,本课题实现贡献在于提出一整套基于iBeacon定位的轻量级定位解决方案,并提供第三方开发者一整套基于iBeacon技术高精度、低功耗、可配置、高性能iOS客户端定位SDK-GFIndoorLocation。另外,本课题研究开发了一种基于室内定位特殊需求的轻量级室内定位地图解析工具,以及首次创新性利用A*算法解决室内定位导航特殊需求。