基于点聚类的LBS定位纠偏算法设计

基于点聚类的LBS定位纠偏算法设计(论文13000字)
摘要：手机定位服务功能(LBS)是智能手机众多应用的基础，而定位精度则是定位服务最为核心的参数。当前LBS实现的方式主要有GPS定位与网络基站定位这二种方式。其中网络基站定位的精度比较低，会出现定位点漂移的现象。定位点漂移大多发生在定位对象静止的状态下由网络定位产生的随机定位偏差，给基于LBS服务的应用带来了影响。针对该问题，本文首先利用k-means算法来对定位的数据点进行聚类，将定位点划分成不同的集合，用以区分出哪些是定位对象移动时定位的数据，哪些是静止时漂移偏差产生的点，再利用求期望来获得相对准确的定位信息，实现一定程度的纠正定位漂移的偏差。本文基于android平台，调用基本高德定位API获取定位服务，将定位数据通过greenDao组件存储于手机数据库中，作为采集的定位点，此外还有数据分享功能等。本文再进一步针对采集的定位数据进行了实现了k-means算法，验证上述思想，取得了一定的效果。
关键字：手机定位服务；k-means算法；android；高德定位API

Design and implementation of corrective algorithm based on LBS anchor clustering
ABSTRACT:Positioning accuracy is the mosr core parameters of mobile location services (LBS).The current way to achieve the LBS mainly consist of GPS positioning and network base station positioning.Further more,network base station positioning accuracy is relatively low, and will be an anchor point drift phenomenon.Anchor point drift occurs mostly in a random positioning error locating objects under stationary state generated by the network positioning had an impact on LBS services to the application.To solve this problem, this paper firstly use k-means clustering algorithm to locate the data point, the anchor point is divided into different sets, to distinguish what is a mobile positioning an object data, which is stationary bias drift generated at the point, and then use the expectation to obtain relatively accurate positioning information, to achieve a certain degree of correct positioning drift bias.Based on the android platform, calling Gordo Location API positioning location-based services, the positioning data via greenDao components stored in the phone database, as an anchor point acquisition, in addition to data sharing functions.This article is further positioned for data collection were realized the k-means algorithm to verify these ideas, and achieved certain results.
Keywords:Mobile location services; k-means algorithm; android; Gordo Location API

目 录
1 背景概述    1
  1.1定位服务    1
    1.1.1定位服务定义    1
    1.1.2定位服务的主要功能以及具体应用    1
    1.1.3定位服务的意义    2
  1.2手机定位    2
    1.2.1 手机定位定义及分类    2
    1.2.2手机定位现状    3
    1.2.3手机定位基本原理    3
  1.3定位服务偏差    4
    1.3.1定位服务偏差    4
    1.3.2定位服务偏差原因    4
    1.3.3定位漂移    4
  1.4研究目标与内容    5
    1.4.1研究目标    5
    1.4.2研究内容    5
2 定位纠偏及相关核心技术    6
  2.1聚类算法及其在本文中的应用    6
    2.1.1聚类算法     6
    2.1.2 k-means算法    6
    2.1.3聚类算法实现定位数据区分    7
  2.2 ANDROID系统中定位的实现    7
    2.2.1基于GPS的定位    8
    2.2.2 基于网络基站的定位    10
    2.2.3几中定位方式的对比    11
    2.2.4高德定位    11
  2.3定位数据的期望模型    12
  2.4纠偏思想    12
3 定位数据采集程序设计与实现    13
  3.1 定位数据结构以及基于高德定位API实现定位数据采集    13
    3.1.1定位数据结构    13
    3.1.2 基于高德定位API实现定位数据采集    14
  3.2基于GREENDAO实现的定位数据存储    14
  3.3定位数据的读取与数据文件发送    18
  3.4程序整体设计    19
    3.4.1程序主体功能    19
    3.4.2主要流程    21
4 实验分析    22
5 结束语    26
参考文献    27
致谢    28