基于RSSI和辅助节点协作的Wi-Fi室内定位方法

发布时间：2018-09-19 16:18

【摘要】：随着Wi-Fi的广泛应用,基于RSSI的位置指纹信息的室内定位也越来越受到研究者的关注。针对传统的基于RSSI的指纹匹配定位中只利用单个节点信息的缺陷,提出了一种基于RSSI和辅助节点协作的Wi-Fi室内定位方法,该算法首先基于RSSI序列相似性选择合适的辅助节点,并测量节点间的距离作为辅助信息以提高定位精度,同时还采用了自适应有色噪声卡尔曼滤波减小室内复杂NLOS环境造成的TOF测距误差,最后通过建模搜索以得到节点的精确位置。实验表明,在复杂环境下该算法定位精度优于其他主流方法,适用于基于Wi-Fi的室内定位系统。
[Abstract]:With the wide application of Wi-Fi, more and more attention has been paid to the indoor location of fingerprint information based on RSSI. Aiming at the shortcoming of traditional fingerprint matching location based on RSSI, which only uses single node information, a Wi-Fi indoor location method based on RSSI and auxiliary node cooperation is proposed. The algorithm firstly selects the appropriate auxiliary nodes based on the similarity of RSSI sequences. The distance between nodes is measured as the auxiliary information to improve the positioning accuracy. At the same time, adaptive colored noise Kalman filter is used to reduce the TOF ranging error caused by indoor complex NLOS environment. Finally, the exact location of nodes is obtained by modeling search. The experimental results show that the accuracy of this algorithm is superior to that of other mainstream methods in complex environment, and it is suitable for indoor positioning system based on Wi-Fi.
【作者单位】： 合肥工业大学电气与自动化工程学院;合肥工业大学计算机与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61301114,51304058) 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室开放课题(ACAIM2015105)资助项目
【分类号】：TN92

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2250664