多传感器融合定位技术研究与实现

发布时间：2019-09-02 06:33

【摘要】：随着无线通信技术的飞速发展,无线定位技术已经在各个领域扮演了重要角色。近几年,移动互联网催生出了一大批基于位置的服务,使无线定位成为了一个研究热点。为了提高无线定位的精度和鲁棒性,本文在研究和改进了几种无线定位技术的基础上,提出了多传感器融合定位技术,旨在充分利用多种传感器数据,取长补短,从而搭建一个比传统单一无线定位更稳定可靠的定位平台。本论文主要研究的内容分为以下三个部分:首先,提出了基于SVM(Support Vector Machine)分类和回归的WiFi室内定位方法。本方法首先将室内区域划分为多个小的区域,通过对三角定位原理进行改进,在无须事先明确参考节点位置的情况下,建立每个区域RSSI和位置的非线性关系,再利用SVM强大的分类和回归能力来实现定位。其次,在手持设备上实现行走航位推算。通过对人体行走模型进行分析,明确了行走过程中加速度变化和行走计数及步长计算的关系,通过将传感器加速度进行三维坐标投影和分解、使用SMA(Simple Moving Average)算法对数据进行平滑及参考分界值及参考阈值等参数的动态设置,减小了干扰数据对行走计数和步长计算的影响。最后使用卡尔曼滤波器进一步提高了传统步长计算算法的性能,确保了整个定位系统能够在普通的手持设备上实现。最后,基于多传感器融合技术,实现多传感器数据融合定位。通过对人的运动进行建模,再使用联邦卡尔曼滤波器对WiFi定位结果和行走航位推算结果进行有效的融合,从而搭建一个比单传感器定位更有效的定位平台。
【图文】：

双曲线,定位原理,原理,参考节点

第一章绪论基于 RSS 的定位技术利用了无线信号在空间传播时其信号强度会随着传播离衰减的原理，定位时，根据设备获取到的信号强度，再结合路径损耗模型和影衰减模型即可估计出两个节点之间的距离，此后即可使用三角定位来确定目点的位置。基于到达角的定位方法在参考节点上安装方向天线或者天线阵列，过检测无线信号达到的角度来确定信号源的方向，因此它只需要两个基站就可定位目标位置，其原理如图 1-3(a)所示。基于到达时间的定位方法通过无线信号空间传播的时间来确定节点之间的距离，然后再通过三角定位来确定目标位置TODA 通过测量信号从目标节点到两个参考节点之间的传播时间差来确定目标点的位置，因为目标节点位于以两个参考节点为焦点的双曲线上，，因此只要求双曲线的交点即可确定目标位置，如图 1-3(b)所示。

示意图,单点定位,参考节点,示意图

14可以在二维平面沿任意方向运动三角定位法在参考点不共线的情在二位平面的坐标，其定位原理标点距参考节点距离都已知时，2 2 22 2 22 2 2( ) ( )( ) ( )( ) ( )a a ab b bc c cx x y y rx x y y rx x y y r 参考节点， {a , b , c}的位置坐标可以得到目标的二维坐标为：
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【共引文献】