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随着科学技术的迅速发展,人民生活水平的不断提高,高精度、高稳定性、高覆盖率的室内定位服务需求日益增大。然而,由于室内建筑物结构复杂多样,信号易受到障碍物遮挡等原因,对于室内定位来说,目前室外常用的GPS或蜂窝网定位系统均存在着一定的缺陷。同时,现有的基于无线局域网、无线传感器网络的室内定位系统也由于网络的局限性及操作的复杂性,不易向广域推广。为了提高室内定位精度,本文对室内定位系统及算法进行了深入研究,提出了一种融合时延差与场强的室内无线定位算法及一种基于卡尔曼滑动估计的粒子滤波室内定位修正算法,并通过实验及仿真分析了其性能优势,设计开发了室内定位终端软件。本文的主要工作有以下几个方面:首先,本文针对现有的室内无线定位技术及系统进行了深入研究,对室内定位环境下的定位特征进行了分析,提出了一种融合时延差与场强的室内无线定位算法及一种自适应的权值选择方法,并通过仿真及搭建的实验平台分析了算法的性能,验证了本算法比单独使用TDOA或RSSI具有更高的定位精度,可以有效改善单独使用TDOA或RSSI定位的不足。其次,本文针对室内定位技术中常用的滤波技术进行了深入的研究和分析,针对强测量噪声下的室内行走模式提出了一种基于卡尔曼滑动估计的粒子滤波室内定位修正算法。利用九组常见的室内行走模式,对算法中涉及的参数进行了仿真分析,并就该算法与标准卡尔曼、扩展卡尔曼及无迹卡尔曼滤波算法进行了分析比较,验证了该算法较卡尔曼滤波算法有更好的滤波效果。最后,本文基于项目搭建的实验平台,设计开发了融合时延差与场强的室内定位软件,给出了室内定位终端的高精度定位解决方案。