基于多传感器网络的室内定位与跟踪研究

发布时间：2017-04-11 00:32

  本文关键词：基于多传感器网络的室内定位与跟踪研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基于位置的服务(Location-based Services,LBS)在生活、生产、医疗和军事等诸多领域都有应用需求。如何实现成本和复杂度较低且在任何环境和条件下都具有稳健性的无缝定位系统是LBS亟待解决的问题。全球定位系统(Global Positioning System,GPS)在天气状况良好的室外环境下具有良好的定位性能,但卫星定位系统在天气状况恶劣的地方和室内都不能使用。因此,室内定位与跟踪系统成为近几年的研究热点。本文对无线多传感器网络(合作网络)中的目标定位和跟踪问题进行了两方面的研究。第一部分内容以Zig Bee网络为实验平台,研究了对数正态模型的衰减系数修正问题,提出一种参数动态修正的RSSI室内定位算法,研究着眼点偏重于无线信道,前提假设为先验概率统计,应用场景设定为锚节点传感器密度较大、位置长期固定不变,目标节点传感器低速移动。第二部分内容以来自惯性测量装置(Inertial Measurement Unit,IMU)的步行模拟数据为基础,研究了将步行惯性导航和测距定位结果相融合的室内位置跟踪问题,提出了一种利用卡尔曼滤波作为融合工具的新算法,研究着眼点偏重于信息融合,前提假设为后验概率统计,应用场景设定为锚节点传感器密度较小、位置临时快速部署,不限制目标节点传感器移动速度。这两部分内容具有内在联系,前一部分研究的结果可作为后一部分中滤波状态向量中位置变量的初始估计值。此外,第三部分内容还进一步设计了无线多传感器网络中的定位系统软硬件实现方案,并在真实应用场景中使用该原型系统进行了大量定位和跟踪实验。外场实验结果表明,第一部分研究所提出的修正信道衰减系数方法能够跟随环境变化实时改变信道参数,与传统方法相比,可以获得稳健的目标位置估计值。其次,数值实验表明,第二部分研究所提出的信息融合方法能够有效结合惯性导航系统定位结果的连续性与测距定位结果的无累积误差性,与非融合方法相比,可以获得稳健的目标跟踪结果。最后,根据第三部分所搭建的原型系统进行的实验表明,该系统在形状规则的建筑内部使用时,具有很好的实用效果,它还可作为研究第二部分所提出的信息融合算法的实验平台。
【关键词】：卡尔曼滤波 融合定位 跟踪系统 多传感器网络
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P228.4;TP212.9
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 课题研究背景9
• 1.2 室内定位系统概述9-12
• 1.3 课题研究目的、内容及意义12-13
• 1.4 本文结构安排13-14
• 2 参数动态修正的RSSI室内定位算法与实现14-27
• 2.1 RSSI定位系统距离估计模型14-15
• 2.2 基于测距的定位算法15-21
• 2.3 距离估计模型误差分析与仿真21-22
• 2.4 PLE动态修正算法22-24
• 2.5 实验测试与结果分析24-26
• 2.6 小结26-27
• 3 利用步行惯性导航的室内融合定位算法27-41
• 3.1 ZUPT辅助步行惯性导航27-33
• 3.2 基于测距的定位算法33-34
• 3.3 融合定位算法34-36
• 3.4 算法仿真36-40
• 3.5 小结40-41
• 4 多传感器网络室内定位系统原型设计与实现41-52
• 4.1 定位系统方案设计41-42
• 4.2 系统硬件平台介绍42-43
• 4.3 系统软件设计43-48
• 4.4 定位实验48-51
• 4.5 小结51-52
• 5 总结与展望52-54
• 5.1 全文总结52
• 5.2 研究展望52-54
• 参考文献54-59
• 致谢59-60
• 在校期间的科研成果60

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