融合差分改正的RSSI指纹库室内定位研究

发布时间：2024-07-06 22:21

　　基于RSSI指纹库的室内定位中,由于受到室内复杂环境的影响,实时采集的指纹数据会存在一定的误差,将其直接用于定位,必将降低室内定位的精度。考虑定位区域内接收的不同RSSI信号值具有相关性,采用RSSI差分改正的方式提高定位精度。误差改正数的计算与定位是本算法的关键,直接决定了定位的准确率。而选择不同数量与不同位置的参考点都将影响误差改正数的结果。泰森多边形能构建整体角度最大化的多边形网络,并在空间信息领域具有广泛的应用。为此,运用泰森多边形的空间邻接性质选择用于误差改正数计算的参考点,设计定位区域坐标改正数和RSSI向量元素改正数的计算方法,得到共用误差,并应用到指纹数据的校正与定位。最后,在Eclipse编程环境下,配合PostgreSQL/PostGIS空间数据库与Mybatis数据库映射工具,开发了实验原型系统,并对提出的融合差分改正的算法进行实验测试,从实验结果得出相较于未差分改正前,定位准确率有一定的提高。

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【文章目录】：
1 基于泰森多边形的参考点选择
2 误差改正数计算
    2.1 坐标改正数
    2.2 RSSI向量元素改正数计算
3 融合差分改正的RSSI指纹库定位
    3.1 基于坐标改正数的定位
    3.2 基于RSSI向量元素改正数的定位
4 实验及分析
    4.1 实验场景及数据准备
    4.2 实验过程
    4.3 实验效果及分析
5 结论



本文编号：4002712