基于蓝牙mesh的室内定位技术研究

发布时间：2020-06-01 08:29

【摘要】：在互联网、物联网等各种行业快速崛起的时候,基于位置信息服务(LBS)时时刻刻都充当着主要角色,怎么做到定位是LBS的首要任务。因为人们百分之七八十的时间都是在室内,所以室内定位作为定位技术的“最后一米”关键技术,受到了广大的学者和机构的高度关注。虽然人们对精度的要求较为严格,但是由于复杂的室内环境,使得实现室内的高精度定位一直是定位领域的很大难题。在目前众多的定位技术当中,蓝牙BLE(Bluetooth Low Energy,低功耗蓝牙)具有成本低、功耗低、覆盖广、连接快、稳定性好等优势,并因为可以集成于智能设备终端而获得了认可和推广。本文以蓝牙mesh组网技术为基础,研究了一种利用其信号指示强度的指纹来进行室内定位的方法,主要研究不同的组网方式,以及怎么实现组网,并针对指纹定位时离线阶段采集指纹时存在噪声点的问题,以及在线阶段匹配效率、实时性、定位精度问题进行研究。论文所做的主要工作如下:1.在蓝牙mesh室内定位系统定位精度不高的问题上,提出了DBSCAN_kmeans混合定位算法,用该算法进行室内定位。该算法首先对传统DBSCAN的实时性不高的问题做了研究,再融合改进的kmeans聚类算法。定位算法主要使用位置指纹定位算法,在离线阶段对数据库的采集做预处理,其次在在线匹配阶段使用该融合定位算法,最后完成定位过程。2.对蓝牙整体框架的开发,提出了多种组网方式,分析了蓝牙mesh在所有技术中发展优缺点,并设计了适合本系统的蓝牙组网方案。3.在iOS客户端的协助下,主控芯片采用Silicon Libs的EFR32,在室内布置一定的数量的ibeacon基站,将EFR32和开发的ibeacon基站进行组网,测试网络状况,采集数据建立离线指纹库,在蓝牙mesh的基础上,利用本文提出的新的融合算法进行定位,最后分析系统的稳定性和可行性。
【图文】：

图 2-1 定位节点的计算方法：(a)三边测量 (b)三角测量 (c)极大似然估计[20] 基于非测距的定位算法测距算法不直接测量距离，，常见实现方式有行人航位推算和指纹定位[6]。

IMU位置节点计算
【学位授予单位】：河南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN925

【参考文献】

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本文编号：2691219