题目：步行状态下基于Wi-Fi的智能终端室内定位系统的设计与实现

随着生活水平的提高，大型购物中心和大型超市大量出现。虽然这些场所能够极大的满足顾客的物质需求，但也造成了一定困扰。用户难以在大范围空间内准确确定自己的位置，从而难以获取便捷的路径。管理者也无法实时了解楼层内情况，以及时应对突发情况。室内无线定位是基于无线局域网(WLAN)技术的一项重要应用，它主要应用于无线网络覆盖范围较多且全球定位系统(GPS)定位效果较差的区域。其优点在于高覆盖率和低附加成本，适用于各种室内环境，成为近年来位置感知领域的一个研究热点。

论文以基于Wi-Fi的室内定位技术为研究对象，在对现有算法优缺点的深入研究的基础上，结合大型室内场所中用户多处于步行状态的事实，根据用户在定位的准确性、实时性上的需求，采用人工智能和数据挖掘理论，提出了相应的解决方案，设计并实现了步行状态下基于Wi-Fi的智能终端室内定位系统。通过各种定位算法比较和实验分析，证明了方案的有效性和可行性。本文取得的主要成果如下：

(1)针对步行状态下Wi-Fi信号强度不稳定的特点，提出并实现了一种数据筛选算法，提高了原始数据的质量。

(2)针对待定位空间较大，影响定位效率的情况，提出了基于改进的K-Means的空间聚类算法。即将待定位空间划分为多个子区域，保证每个子区域内信号空间的分布特征相似。

(3)针对如何分类和匹配各种类型的问题，提出了一个基于SVM的定位方法。先通过粗粒度定位将移动终端映射到某个子区域中，再在该子区域内进行细粒度定位，精确估计移动终端所处位置。

(4)设计并实现了一种步行状态下基于Wi-Fi的智能终端室内定位系统。并在实际的无线局域网环境下对上述方法进行了实验。实验结果表明，论文提出的方案在保证定位准确度的同时，还能降低定位算法的计算量，增强了定位系统的实时性。