基于RSSI测距的室内定位算法研究及改进

发布时间：2021-03-29 16:04

近年来,随着无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的快速发展,无线定位技术的应用进入了一个崭新的时代。特别是在各种体育馆,复杂的购物商场等大型建筑,室内定位技术显得格外重要。它除了可以为相关人员提供人员、物品的位置信息,对于安全保障工作也起到十分重要的作用。目前,室内定位技术已得到深入研究,但在定位精度方面仍然有待提高。本文在对基于RSSI(接收信号强度指示)测距的室内定位技术研究的基础上,针对其中的缺陷提出了两种优化方案。传统的基于RSSI测距的定位系统中,首先根据RSSI和距离的关系建立信号传播模型,尽可能的拟合出RSSI值随距离的增加而衰减变化。由于室内环境复杂,存在非视距和多径效应的影响,定位误差较大。为此,本文提出在优选采集数据的前提下,利用基于RSSI值加权的线性回归分析方法实时修正模型参数,减小测距误差。并在传统的RSSI测距定位算法上,提出了新的定位算法。通过对实际采集数据训练分析后,首先根据改进后的最大似然估计法得出目标节点估计位置坐标,再结合泰勒(Taylor)级数展开定位算法对其进行修正。因此,提出了改进后的最大似然估计法与Taylor级数展开定位相结合的定位算法。即把改进后的最大似然估计法估计位置坐标代入Taylor级数展开定位算法中,作为迭代初始值。通过Matlab仿真结果表明,和传统的测距定位算法相比,优化后的参数能更好地拟合信号传播曲线,且两种算法的结合也使定位精度大大提高了。
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP212.9;TN929.5

文章目录

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要研究内容

1.4 论文组织结构

第2章室内定位相关技术分析

2.1 基于非测距的定位方法

2.1.1 质心定位算法

2.1.2 DV-Hop算法

2.1.3 APIT定位算法

2.2 基于测距的定位方法

2.2.1 测距技术

2.2.2 基于测距的定位算法

2.3 定位算法研究面临的问题与挑战

2.4 本章小结

第3章基于RSSI测距的室内定位算法研究及改进

3.1 基于RSSI的测距模型

3.1.1 自由空间中的传播模型

3.1.2 对数—常态传播模型

3.1.3 基RSSI的测距定位

3.2 RSSI数据滤波处理

3.2.1 常用滤波方法

3.2.2 卡尔曼滤波

3.3 测距模型参数分析

3.3.1 线性回归分析参数

3.3.2 基于RSSI加权的线性回归分析及参数优化

3.4 Taylor级数展开定位算法对估计位置坐标修正

3.4.1 Taylor级数展开定位算法

3.4.2 改进的最大似然估计法与Taylor级数展开定位相结合的定位方法

3.5 本章小结

第4章仿真与结果分析

4.1 MATLAB仿真实验参数设置

4.2 仿真实验结果及分析

4.2.1 参数优化对测距模型的影响

4.2.2 Taylor级数展开定位算法对定位结果修正

4.3 本章小结

第5章总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间公开发表的论文

【参考文献】