【摘要】：隨著科學技術的發(fā)展以及人們生活水平的提升,室內(nèi)定位導航技術已經(jīng)成為目前人們生活中不可缺少的一種技術。無線定位技術和航跡推算等都是目前室內(nèi)定位方向的研究熱點。前者實現(xiàn)成本低,但是定位精度和可靠性無法滿足需求;后者可以實現(xiàn)高精度的導航,但是需要已知初始位置,且誤差會隨時間增大。因此人們對于室內(nèi)定位的需求不能得到滿足。本文對融合的室內(nèi)定位技術進行深入分析后,實現(xiàn)了基于無跡卡爾曼濾波算法(unscented kalman filter,UKF)的WiFi指紋定位和航跡推算融合的室內(nèi)定位。本文首先完成基于無跡卡爾曼濾波的融合定位模型,接著在該模型的基礎上,對模型的預測更新、測量更新以及模型參數(shù)三個方面進行誤差分析。根據(jù)分析結果,本文對預測更新和測量更新數(shù)據(jù)源的WiFi指紋定位和航跡推算兩種算法進行了優(yōu)化,分別采用卡爾曼濾波、基于方向的指紋庫和多閾值峰峰值步態(tài)檢測解決信號波動、人身遮擋和方向估計誤差大等問題。其后根據(jù)實際測試中WiFi定位和航跡推算的誤差調(diào)整融合模型參數(shù)。根據(jù)以上優(yōu)化后實現(xiàn)基于客戶端和服務端的定位系統(tǒng),提升了系統(tǒng)的易用性和可拓展性。實際測試中,該定位系統(tǒng)可以實現(xiàn)90%以上的定位點誤差在2米以內(nèi),累積誤差在1.3米內(nèi),而且能夠保證平均的定位時間間隔在1.3秒以內(nèi),能夠滿足本文在設計時提出的要求。本文基于無跡卡爾曼濾波算法的WiFi和航跡推算融合的室內(nèi)定位系統(tǒng)實現(xiàn)了設計時的功能,達到了設計的性能指標,對于室內(nèi)定位系統(tǒng)的設計有一定的工程實用價值。
【圖文】：

標 為 ( ) ， 三 圓 心 交 點 , , , , 和( ) ( ) ( ) ( )。圓心與 M 點的關系 ( ) ( ) = ( ) ( ) = ( ) ( ) = 滿足公式 2.3 的三個等式： 直線 = 直線 = 直線 = 式子，可以計算六個交點的坐標，，以 為例，聯(lián)立公式 2.到公式 2.4，式中( )為坐標： ) = ( √( ) ( ) √( ) ( ) )

圖 2.4 指紋定位示意圖2.1.3 WiFi 指紋定位實現(xiàn)分析上述兩種通過 WiFi 實現(xiàn)的定位方法，基于測距的方法由于需要完善的傳播模型并不適合于環(huán)境較為復雜的室內(nèi)情況，目前所在的實驗場所內(nèi)不僅有桌椅，還有很多同為 2.4GHz 頻段的其他信號，基于測距的傳播模型實現(xiàn)更是難上加難，因而采用非測距的方案。質(zhì)心定位法需要廣播可接入點的位置，實驗中采用的路由器不具備這種廣播功能，因此舍棄。對于 WiFi 指紋定位方案，不需要建立傳播模型，同時也不需要可接入點的廣播數(shù)據(jù)，缺點是需要提前進行數(shù)據(jù)的采集，用于實時定位時的匹配。應對稍復雜的室內(nèi)環(huán)境，指紋定位的方案也是可以較好處理，且不需要針對環(huán)境考慮復雜的建模，實現(xiàn)更為容易。因此本文將采用 WiFi 指紋定位技術，接下來介紹離線階段和在線階段的具體實現(xiàn)。1） 離線階段離線階段也可以被稱為校準階段，其作用是創(chuàng)建所在實驗場所的特征指紋點，用于在線階段的匹配。該階段收集特征指紋 f 通常由平面坐標( )和收集到的 RSSI 向量 = ě ě ě 組成。根
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN92;TN713

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5 吳文p

本文編號：2593350