基于低功耗蓝牙的优化RBF神经网络室内定位算法研究
发布时间：2021-08-25 09:58
人工智能和物联网的高速发展推动了室内定位技术和无线信号、智能算法的紧密结合。人们对位置服务的需求日益增加,尤其在复杂的室内环境中常需获得物体的位置信息。因此,低成本、高性能的室内定位算法成为本文的研究目标。本文主要在低功耗蓝牙的基础上进行室内定位算法的优化研究,并分别进行了仿真实验验证和实验分析。文章首先分析几种常用室内定位算法的优缺点,选择采用位置指纹算法进行位置估计,并使用径向基（Radical Basis Function,RBF）神经网络作为其在线定位阶段的匹配算法。通过RBF神经网络优秀的自主学习能力将复杂的非线性问题快速转化为简单的线性问题,最终拟合出“指纹”对应的函数关系模型。并根据RBF神经网络的原理公式引出需要优化的参数——扩展速度（spread）。接下来文章选择引入粒子群优化算法（Particle Swarm Optimizition,PSO）,利用其结构简单、寻优机制可维持群体多样性的优势,结合遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优秀的全局寻优能力,提出使用混合粒子群算法（PSO-GA）经过有限次迭代后,搜索出spread最优值。由此避免粒子寻优过...
【文章来源】：桂林理工大学广西壮族自治区
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
iBeacon基站电路原理图
桂林理工大学硕士学位论文39主装置从装置广播扫描请求扫描响应连接请求连接响应发现装置建立通信图4.3主从装置建立通信4.2.1iBeacon基站功能开发CC2640的程序是在CodeComposerStudio(CCS)集成开发环境下进行编译的，CCS是TI公司主推的免费编译器，其编程使用的是C语言，支持ANSIC标准[63]。首先安装蓝牙协议栈和CCS，导入工程进CCS，设置仿真器型号、ARM编译器版本、优化等级、功耗配置、开发板型号和芯片型号后，在stack库中编译程序。蓝牙协议栈开发界面如图4.4所示。图4.4软件开发界面
桂林理工大学硕士学位论文41离和强度也较大。协议栈默认功率为0dB对应的RSSI值为-47dB~-51dB，通过调用HCI_EXT_SetTxPowerCmd设置发射的功率值。在工程中需要调整功率的地方加入HCI_EXT_SetTxPowerCmd(HCI_EXT_TX_POWER_MINUS_21_DBM)格式的命令即可。主从装置之间的通信时间通过连接参数设置，其中有最大连接间隔和最小连接间隔等，不合理的设置会导致通信中断。在主从装置建立连接时，若从装置禁止参数更改，则连接参数的值是主装置默认的。若允许修改，则在连接建立的几秒后，从装置向主装置请求连接参数更改；若符合主装置标准则更改，反之则不更改。连接参数更改时需注意最大和最小连接间隔之间需相差20ms，连接超时时间小于6s。连接超时参数更改程序如图4.7所示：图4.7连接超时参数更改程序从装置请求更改的程序如图4.8所示：图4.8从装置请求更改程序iBeacon基站启动后会进行信号发射，发射的数据分组在程序中的定义如图4.9所示：图4.9信号发射数据分组定义
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Mean-Shift和加权K近邻的UWB指纹定位算法[J]. 李世银,王晓明,陈炜翰,朱媛. 传感器与微系统. 2020(02)
[2]基于ZigBee的移动机器人定位研究[J]. 徐柳坡,韩英哲,马放. 自动化仪表. 2019(10)
[3]基于改进遗传算法的RBF神经网络结构优化研究[J]. 文常保,马文博,刘鹏里. 计算机工程与科学. 2019(05)
[4]遗传算法在优化问题中的应用综述[J]. 李岩,袁弘宇,于佳乔,张更伟,刘克平. 山东工业技术. 2019(12)
[5]粒子群算法的改进与比较研究[J]. 武少华,高岳林. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2019(02)
[6]多径干扰对精密测距系统测距误差的影响分析[J]. 徐飞,刘小龙. 现代导航. 2019(01)
[7]基于Wi-Vi指纹的智能手机室内定位方法[J]. 黄刚,胡钊政,蔡浩,陶倩文,李祎承. 自动化学报. 2020(02)
[8]室内无线定位算法研究现状与发展趋势[J]. 史云飞,郝永生,刘德亮,王波. 电讯技术. 2018(10)
[9]基于LMBP神经网络的无线室内定位方法[J]. 邹自明,何文斌,杨小平. 桂林理工大学学报. 2018(03)
[10]基于蓝牙微功耗的室内定位检测系统[J]. 窦昱钦,张峰,许寅曦,白志帅. 自动化与仪表. 2018(03)
博士论文
[1]基于无线局域网的室内定位系统研究[D]. 赵永翔.武汉大学 2010
硕士论文
[1]室内环境下的三维定位技术研究[D]. 田龙彬.南京邮电大学 2019
[2]基于ZigBee技术的优化神经网络室内定位算法研究[D]. 李福敏.桂林理工大学 2019
[3]基于蓝牙4.0的亚米级室内定位技术研究[D]. 张娟娟.杭州电子科技大学 2018
[4]基于RSSI的低功耗蓝牙4.0室内定位技术研究[D]. 吴奇轩.浙江大学 2018
[5]群体智能优化算法—粒子群算法的研究和改进[D]. 朱达祥.江南大学 2017
[6]基于量子粒子群优化算法的Web服务组合机制研究[D]. 严骐.南京邮电大学 2016
[7]基于RSSI的无线室内定位系统设计与实现[D]. 薛雯.南京邮电大学 2016
[8]基于RSSI的室内无线定位与跟踪技术研究[D]. 张佩琪.西安电子科技大学 2016
[9]高效可配的低功耗蓝牙协议栈软件设计[D]. 梅玲琪.浙江大学 2016
[10]基于低功耗蓝牙的室内定位技术研究[D]. 石志京.宁波大学 2015
本文编号：3361900
【文章来源】：桂林理工大学广西壮族自治区
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
iBeacon基站电路原理图
桂林理工大学硕士学位论文39主装置从装置广播扫描请求扫描响应连接请求连接响应发现装置建立通信图4.3主从装置建立通信4.2.1iBeacon基站功能开发CC2640的程序是在CodeComposerStudio(CCS)集成开发环境下进行编译的，CCS是TI公司主推的免费编译器，其编程使用的是C语言，支持ANSIC标准[63]。首先安装蓝牙协议栈和CCS，导入工程进CCS，设置仿真器型号、ARM编译器版本、优化等级、功耗配置、开发板型号和芯片型号后，在stack库中编译程序。蓝牙协议栈开发界面如图4.4所示。图4.4软件开发界面
桂林理工大学硕士学位论文41离和强度也较大。协议栈默认功率为0dB对应的RSSI值为-47dB~-51dB，通过调用HCI_EXT_SetTxPowerCmd设置发射的功率值。在工程中需要调整功率的地方加入HCI_EXT_SetTxPowerCmd(HCI_EXT_TX_POWER_MINUS_21_DBM)格式的命令即可。主从装置之间的通信时间通过连接参数设置，其中有最大连接间隔和最小连接间隔等，不合理的设置会导致通信中断。在主从装置建立连接时，若从装置禁止参数更改，则连接参数的值是主装置默认的。若允许修改，则在连接建立的几秒后，从装置向主装置请求连接参数更改；若符合主装置标准则更改，反之则不更改。连接参数更改时需注意最大和最小连接间隔之间需相差20ms，连接超时时间小于6s。连接超时参数更改程序如图4.7所示：图4.7连接超时参数更改程序从装置请求更改的程序如图4.8所示：图4.8从装置请求更改程序iBeacon基站启动后会进行信号发射，发射的数据分组在程序中的定义如图4.9所示：图4.9信号发射数据分组定义
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Mean-Shift和加权K近邻的UWB指纹定位算法[J]. 李世银,王晓明,陈炜翰,朱媛. 传感器与微系统. 2020(02)
[2]基于ZigBee的移动机器人定位研究[J]. 徐柳坡,韩英哲,马放. 自动化仪表. 2019(10)
[3]基于改进遗传算法的RBF神经网络结构优化研究[J]. 文常保,马文博,刘鹏里. 计算机工程与科学. 2019(05)
[4]遗传算法在优化问题中的应用综述[J]. 李岩,袁弘宇,于佳乔,张更伟,刘克平. 山东工业技术. 2019(12)
[5]粒子群算法的改进与比较研究[J]. 武少华,高岳林. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2019(02)
[6]多径干扰对精密测距系统测距误差的影响分析[J]. 徐飞,刘小龙. 现代导航. 2019(01)
[7]基于Wi-Vi指纹的智能手机室内定位方法[J]. 黄刚,胡钊政,蔡浩,陶倩文,李祎承. 自动化学报. 2020(02)
[8]室内无线定位算法研究现状与发展趋势[J]. 史云飞,郝永生,刘德亮,王波. 电讯技术. 2018(10)
[9]基于LMBP神经网络的无线室内定位方法[J]. 邹自明,何文斌,杨小平. 桂林理工大学学报. 2018(03)
[10]基于蓝牙微功耗的室内定位检测系统[J]. 窦昱钦,张峰,许寅曦,白志帅. 自动化与仪表. 2018(03)
博士论文
[1]基于无线局域网的室内定位系统研究[D]. 赵永翔.武汉大学 2010
硕士论文
[1]室内环境下的三维定位技术研究[D]. 田龙彬.南京邮电大学 2019
[2]基于ZigBee技术的优化神经网络室内定位算法研究[D]. 李福敏.桂林理工大学 2019
[3]基于蓝牙4.0的亚米级室内定位技术研究[D]. 张娟娟.杭州电子科技大学 2018
[4]基于RSSI的低功耗蓝牙4.0室内定位技术研究[D]. 吴奇轩.浙江大学 2018
[5]群体智能优化算法—粒子群算法的研究和改进[D]. 朱达祥.江南大学 2017
[6]基于量子粒子群优化算法的Web服务组合机制研究[D]. 严骐.南京邮电大学 2016
[7]基于RSSI的无线室内定位系统设计与实现[D]. 薛雯.南京邮电大学 2016
[8]基于RSSI的室内无线定位与跟踪技术研究[D]. 张佩琪.西安电子科技大学 2016
[9]高效可配的低功耗蓝牙协议栈软件设计[D]. 梅玲琪.浙江大学 2016
[10]基于低功耗蓝牙的室内定位技术研究[D]. 石志京.宁波大学 2015
本文编号：3361900
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