融合多滤波器的iBeacon室内定位方法研究与实现

发布时间：2020-05-05 04:15

【摘要】：随着导航等基于位置服务(LBS)的快速发展,人们对包括商场、博物馆、地下室等室内精确定位的需求也与日俱增,各种各样的定位技术被应用于室内定位,例如蓝牙、Wi-Fi、地磁等。而自从2013年iBeacon技术被提出以来,凭借其功耗低、信号传输距离远等优点成为近年来研究的热点并被广泛应用于基于无线传感器网络(WSN)的定位系统中。本文在分析室内定位特点的基础上结合当前最新发展趋势,提出了一种融合多滤波器的iBeacon室内定位方法,然后利用实验室现有设备设计开发了一套定位精度高、成本低、可靠性好的室内定位系统,最后成功将该系统部署于作者所在课题项目的试点单位。本文主要研究内容如下:(1)针对iBeacon室内定位系统在信标节点部署密度较低时定位误差较大的问题,采用了适用于本实验环境的改进加权质心定位算法,实验结果表明,即使信标节点的部署密度为本文设定的最低值,系统定位误差在1米以内、1.5米以内、2米以内的比例分别能达到55%、91%、97%。(2)针对移动定位过程中由于人员的移动以及多径效应的影响导致的定位结果跳变问题,提出了一种对移动定位结果进行优化的方法,即在iBeacon室内定位系统中引入卡尔曼滤波算法和递推平均滤波算法对移动定位结果进行两次滤波优化处理,以提高定位结果的连续性和稳定性。(3)利用已有的设备设计开发了一套简便易用的室内定位系统,并在实际环境中测试使用。定位服务器端利用MyEclipse开发,主要完成了定位算法模块的实现和对定位结果的滤波优化;移动客户端利用Android Studio开发,主要实现定位过程中iBeacon信号的采集、解析、排序以及地图展示等功能。
【图文】：

质心算法,算法,估计位置,距离信息

点的位置信息后，取这些邻近信标节点的质心作为该节点的估计位置。传统的质逡逑心算法（ＣｅｎｔｒｏｉｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）是一种基于连接性的，无需距离信息的简单定位算逡逑法［５１］。传统质心算法的基本原理如图２．２所示：逡逑１３逡逑

示意图,质心定位,节点坐标,算法

Ａ逡逑Ａ邋（Ｘａ．ｙｓ）逦Ｂ邋（ｘｈ，ｙ0）逡逑图２．１邋ＡＯＡ算法示意图逡逑但是该算法通常需要额外的硬件设备，例如天线阵列，从而导致定位系统的逡逑开销较大，而且该算法要求待定位设备能够测量出接收信号的角度，而多径效应逡逑的存在使得待定位设备通常无法准确测量信号的角度，因此在实际环境中应用受逡逑限较多。逡逑２．３．４质心算法逡逑（一）传统质心定位算法：逡逑质心算法是由南加州大学的Ｂｕｌｕｓｕ等人提出，在未知节点收到邻近信标节逡逑点的位置信息后，取这些邻近信标节点的质心作为该节点的估计位置。传统的质逡逑心算法（ＣｅｎｔｒｏｉｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）是一种基于连接性的，，无需距离信息的简单定位算逡逑法［５１］。传统质心算法的基本原理如图２．２所示：逡逑１３逡逑
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN713;TN925

【参考文献】