文档主要内容
文档类型：硕士学位论文，适用于无线通信、室内定位技术领域的研究人员、工程师及相关专业学生。
文档核心内容：该论文聚焦于WLAN室内定位系统中Radio-map（无线信号地图）的构建方法与性能优化，提出了一套兼顾构建效率与定位精度的改进算法。研究指出，在基于指纹的WLAN定位系统中，离线阶段建立的Radio-map是系统运行的基础，其质量直接影响在线阶段的定位准确性。论文首先介绍了基于位置指纹的定位算法基本原理，并采用KNN算法作为不同Radio-map性能的验证工具。通过对实测参考点数据的稳定性分析，论文提出了一种异常数据过滤算法，将同一参考点的所有RSS样本视为整体并建立分布模型，以剔除异常样本，构建更可靠的过滤Radio-map。实验表明，该过滤算法能有效降低定位误差。同时，为确定RSS样本的主值，论文还提出了一种分组算法。针对传统Radio-map构建耗时的问题，论文提出了一种网格插值Radio-map构建算法，但插值数据与实测数据间的位置信息损失会导致定位误差增加。为解决这一矛盾，论文进一步提出了基于异常数据过滤的网格插值Radio-map构建算法，在保持定位精度的同时大幅缩短了建图时间。实验结果证明，该综合算法能够完全满足应用需求，为WLAN室内定位系统的建立提供了理论与技术支撑。
文档解决的问题：该文档系统解决了WLAN指纹定位系统中Radio-map构建的两个核心矛盾：一是如何通过数据过滤提升Radio-map的可靠性，二是如何在保证定位精度的前提下通过网格插值技术减少建图所需的人力和时间成本。对于需要部署或优化室内定位系统的开发者而言，该研究提供了从数据预处理到建图策略的完整技术方案，具有直接的工程参考价值。
核心结论：基于异常数据过滤的网格插值Radio-map构建算法，能够在显著缩短建图时间的同时，维持与全实测Radio-map相当的定位精度。该算法通过先过滤异常RSS样本再执行网格插值的流程，有效弥补了单纯插值带来的位置信息损失，是平衡建图效率与定位性能的有效方法。
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