【摘 要】
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随着物联网相关技术的发展,基于位置服务(Location based Service,LBS)的相关业务日渐增多并展现出了巨大的应用市场空间。基于RSSI的位置指纹室内定位技术相比较于其他室内定位技术具有定位精度高、成本低、功耗低、可靠性高等优势,满足大多场合的定位要求,目前在室内定位领域已被广泛应用。但复杂的室内环境使得RSSI信号的强度波动较大,严重影响定位的精度和稳定性。因此,能否减小随机误
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随着物联网相关技术的发展,基于位置服务(Location based Service,LBS)的相关业务日渐增多并展现出了巨大的应用市场空间。基于RSSI的位置指纹室内定位技术相比较于其他室内定位技术具有定位精度高、成本低、功耗低、可靠性高等优势,满足大多场合的定位要求,目前在室内定位领域已被广泛应用。但复杂的室内环境使得RSSI信号的强度波动较大,严重影响定位的精度和稳定性。因此,能否减小随机误差,降低室内环境带来的影响对于提升室内定位跟踪算法的性能起着至关重要的作用。本文对基于自适应卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)的RSSI室内定位跟踪算法进行研究和改进。由于卡尔曼滤波在行人运动状态改变(如转弯)时状态变量无法及时更新,状态变量中的速度变量和协方差参数无法跟随实际状态实时变化引起卡尔曼增益不准确,从而导致最终定位跟踪误差较大。因此本课题应用轨迹判断公式分析运动轨迹的角度变化,分析判断运动转弯情况,再根据轨迹判断结果实时更新误差协方差,利用粒子群算法求解协方差的最优值并求出状态的最优估计。在定位阶段利用隐马尔科夫模型的位置指纹定位方法提供初值。本文基于CC2640蓝牙芯片和上位机设计实现15m×10m范围内的定位系统,通过系统验证本文的软硬件平台及改进算法。在搭建好的系统中进行测试验证,实验数据显示行走轨迹在行走过程中在转弯处成功判断并减小了最终定位误差,跟踪定位区域内定位平均误差小于2m,平均误差标准差稳定小于1m,定位最大误差小于4m。本文的基于自适应卡尔曼滤波的RSSI室内定位跟踪算法在功能和性能方面均满足设计指标,可实现室内行人的轨迹跟踪,对于应用RSSI的室内定位跟踪系统有一定的工程应用价值。
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