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狭长空间基于人体穿透损耗模型的组合定位方法

发布时间:2018-02-23 04:26

  本文关键词: 狭长空间 人体穿透损耗 RSSI测距 组合定位 出处:《传感技术学报》2016年04期  论文类型:期刊论文


【摘要】:狭长空间定位问题普遍存在于室内定位应用场景中,虽然传统基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)测距的定位方法简便易行,但是狭长空间RSS的波动性以及人体对无线信号的遮挡会严重降低人员定位精度。本文在分析了人体穿透损耗对狭长空间定位影响的基础上,提出将RSSI测距与扩展卡尔曼滤波定位算法组合实现定位,即在中等尺度(5λ~50λ)内采用基于人体穿透损耗模型的RSSI测距方法定位,在大尺度(50λ)内采用基于人体遮挡修正模型的扩展卡尔曼滤波算法定位。实验表明该方法在狭长空间的定位精度明显优于RSSI测距定位方法。
[Abstract]:The problem of long and narrow space location is widely used in indoor positioning applications, although the traditional location method based on RSSI(Received Signal Strength indicator is simple and convenient. However, the volatility of RSS in long and narrow space and the occlusion of wireless signal by human body will seriously reduce the positioning accuracy. This paper analyzes the influence of human penetration loss on the location of long and narrow space. In this paper, the combination of RSSI ranging and extended Kalman filter (EKF) localization algorithm is proposed, that is, the RSSI ranging method based on the human body penetration loss model is used to locate the location in the medium scale (5 位 ~ (50 位)). The extended Kalman filter (EKF) algorithm based on human occlusion correction model is used to locate the location in large scale (50 位). The experimental results show that the location accuracy of this method is obviously better than that of RSSI method in long and narrow space.
【作者单位】: 公安部第一研究所公安部警务物联网应用技术重点实验室;
【分类号】:TN911.7

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本文编号:1526119

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