基于RSSI和惯性导航的融合室内定位算法

发布时间：2018-05-19 18:46

  本文选题：高精度室内定位 + 接收信号强度识别　； 参考：《电信科学》2017年10期

【摘要】：针对目前对高精度室内定位算法的需求,提出一种基于接收信号强度识别(RSSI)和惯性导航的融合室内定位算法。基于无线传感网中Zig Bee节点的RSSI值,采用位置指纹识别算法,对网络中的未知节点进行定位。结合惯性传感单元(IMU)提供的惯性数据,对RSSI定位结果进行融合修正。利用Kalman滤波器,采用状态方程描述待定位节点位置坐标的动态变化规律,从而实现一种以无线传感网络定位为主、IMU为辅的融合定位方法。仿真结果表明,提出的融合定位算法既能改善单独使用RSSI定位受环境干扰较大的问题,又能避免单独使用惯性导航带来的累积误差,极大地提高了定位精度。
[Abstract]:Aiming at the demand of high precision indoor positioning algorithm, a fusion indoor location algorithm based on received signal strength identification (RSSI) and inertial navigation is proposed. Based on the RSSI value of Zig Bee nodes in wireless sensor networks, the location fingerprint identification algorithm is used to locate unknown nodes in the network. Combined with inertial data provided by inertial sensor unit (IMU), the fusion correction of RSSI positioning results is carried out. By using the Kalman filter and the equation of state to describe the dynamic change of the position coordinates of the nodes to be located, a fusion localization method based on the wireless sensor network location is realized. The simulation results show that the proposed fusion localization algorithm can not only improve the problem of environment interference in using RSSI alone, but also avoid the cumulative error caused by the use of inertial navigation alone, and greatly improve the positioning accuracy.
【作者单位】： 东南大学移动通信国家重点实验室;电子科技大学信息与软件工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61471164,No.61201175,No.61601122) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.KYLX16_0222) 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学)开放课题资助项目(No.SKLNST-2016-2-16)~~
【分类号】：TN92;TP212.9

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2 本报记者 吴佳s，

本文编号：1911225