室内定位技术的多源数据融合算法研究

发布时间：2018-12-07 19:34

【摘要】：RSSI与TOF是当前处理室内定位问题的两种应用较为广泛的技术,但是其适用性受到限制且精度不高。针对室内复杂环境跟踪定位问题,采用基于RSSI和TOF两种节点测距算法进行融合计算以提高测距精度。对两种测距算法分别进行分析,建立系统运动模型,通过卡尔曼滤波对采集数据进行有效的噪音过滤;在统一的实验平台实现3种融合算法,分别为平均法,加权法和神经网络法,对仿真图形进行分析对比。实验结果表明,神经网络法收敛速度快,拟合程度高,优化结果非常理想,有利于室内定位技术精度的提高。
[Abstract]:RSSI and TOF are two widely used technologies to deal with indoor positioning problems, but their applicability is limited and the accuracy is not high. Aiming at the problem of indoor complex environment tracking and locating, two node ranging algorithms based on RSSI and TOF are adopted to improve the ranging accuracy. The two ranging algorithms are analyzed, the system motion model is established, and the collected data are filtered by Kalman filter. Three fusion algorithms are implemented on the unified experimental platform, which are the average method, the weighted method and the neural network method. The simulation graphics are analyzed and compared. The experimental results show that the neural network method has the advantages of fast convergence, high fitting degree and ideal optimization results, which is beneficial to the improvement of the precision of indoor positioning technology.
【作者单位】： 北方工业大学机电工程学院现场总线及自动化重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61174116) 北京市教委科研计划课题基金项目(KM201110009012)
【分类号】：TP391.45;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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3 曾U喺，

本文编号：2367727