本文關(guān)鍵詞：基于RSSI信號(hào)的室內(nèi)定位算法研究

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【摘要】：當(dāng)前,基于衛(wèi)星信號(hào)的定位系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用在室外定位跟蹤中,由于衛(wèi)星信號(hào)不容易穿透建筑物,所以基于衛(wèi)星信號(hào)的定位系統(tǒng)無(wú)法適用室內(nèi)定位跟蹤。近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和日趨成熟,一些科技巨頭如微軟、谷歌、蘋(píng)果、百度以及許多世界上著名的大學(xué)也都著手研究室內(nèi)定位技術(shù),人們對(duì)在室內(nèi)環(huán)境下獲取自身位置信息的需求與日俱增,使得室內(nèi)定位技術(shù)成了廣泛研究的熱點(diǎn),本文對(duì)這一熱點(diǎn)完成以下幾點(diǎn)工作：針對(duì)在有干擾噪聲環(huán)境中采樣到的RSSI RSSI(Received Signal Strength Indication)信號(hào)中含有大量野值的問(wèn)題,在卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上,根據(jù)信息對(duì)其增益和預(yù)測(cè)值進(jìn)行自適應(yīng)控制,并由此得到一種自適應(yīng)KF抗野值算法,該方法可以對(duì)動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)中的野值信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)和剔除。針對(duì)運(yùn)用歐式距離來(lái)衡量?jī)蓚�(gè)RSSI信號(hào)向量的相似程度,在一定程度上放大了RSSI信號(hào)向量中較大分量在距離測(cè)度中的作用的問(wèn)題,本文改運(yùn)用Dice系數(shù)來(lái)衡量?jī)蓚�(gè)RSSI信號(hào)向量的相似程度,并由此得到一種基于Dice系數(shù)的WKNN定位算法。定義了一種性能評(píng)估指標(biāo),該指標(biāo)能夠在線反映出KF(Kalman Filter)、 EKF(Extended Kalman Filter)、UKF(Unscented Kalman Filter)或PF(Particle Filter)算法的跟蹤性能。定義了KF與UKF算法之間的正向切換門(mén)限條件,并由此得到一種KF+UKF目標(biāo)跟蹤算法,該方法以KF算法為主導(dǎo),當(dāng)KF算法的跟蹤性能變差到一定程度時(shí),并達(dá)到切換門(mén)限條件,則將KF算法切換到UKF算法,這樣一來(lái)可以使得該算法既可以發(fā)揮KF算法的實(shí)時(shí)性又能保持UKF算法的容錯(cuò)性。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 接收信號(hào)強(qiáng)度 信號(hào)處理 目標(biāo)跟蹤
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景與意義14
• 1.2 相關(guān)研究工作14-18
• 1.2.1 RSSI信號(hào)濾波預(yù)處理技術(shù)的研究14-15
• 1.2.2 基于RSSI信號(hào)的定位算法研究15-16
• 1.2.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的研究16-18
• 1.3 論文的創(chuàng)新點(diǎn)18
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 基于RSSI的典型定位技術(shù)20-27
• 2.1 基于RSSI的定位技術(shù)概述20
• 2.2 基于RSSI的傳播距離損耗模型定位技術(shù)20-22
• 2.2.1 信號(hào)強(qiáng)度的傳播距離損耗模型20-21
• 2.2.2 三邊定位法21
• 2.2.3 最大似然定位法21-22
• 2.3 基于RSSI信號(hào)的位置指紋定位技術(shù)22-26
• 2.3.1 近鄰法(Nearest Neighbor,NN)23-24
• 2.3.2 K近鄰法(K Nearest Neighbor,KNN)24
• 2.3.3 加權(quán)K近鄰法(Weighted K Nearest Neighbor,WKNN)24
• 2.3.4 貝葉斯概率法24-25
• 2.3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 RSSI信號(hào)預(yù)處理技術(shù)研究27-35
• 3.1 典型的RSSI信號(hào)預(yù)處理技術(shù)27
• 3.2 自適應(yīng)KF抗野值算法27-34
• 3.2.1 算法提出27-31
• 3.2.2 修正原理31-32
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)仿真32-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 第四章 室內(nèi)定位算法研究35-58
• 4.1 基于Dice系數(shù)的WKNN定位算法35-37
• 4.1.1 算法介紹35
• 4.1.2 算法提出35-36
• 4.1.3 Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)36
• 4.1.4 實(shí)驗(yàn)仿真36-37
• 4.2 室內(nèi)目標(biāo)跟蹤定位算法37-46
• 4.2.1 卡爾曼濾波算法37-38
• 4.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法38-39
• 4.2.3 粒子濾波算法39-40
• 4.2.4 無(wú)跡卡爾曼濾波算法40-41
• 4.2.5 實(shí)驗(yàn)仿真41-46
• 4.3 KF+UKF目標(biāo)跟蹤算法46-57
• 4.3.1 算法介紹46
• 4.3.2 性能評(píng)估指標(biāo)46-48
• 4.3.3 KF切換到UKF48-53
• 4.3.4 切換門(mén)限的改進(jìn)53-55
• 4.3.5 定位流程55-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第五章 結(jié)束語(yǔ)58-60
• 5.1 總結(jié)58
• 5.2 展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況65

【相似文獻(xiàn)】

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