【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及人們生活水平的提升,室內(nèi)定位導(dǎo)航技術(shù)已經(jīng)成為目前人們生活中不可缺少的一種技術(shù)。無線定位技術(shù)和航跡推算等都是目前室內(nèi)定位方向的研究熱點(diǎn)。前者實(shí)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(shí)現(xiàn)高精度的導(dǎo)航,但是需要已知初始位置,且誤差會隨時(shí)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(shù)進(jìn)行深入分析后,實(shí)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(chǔ)上,對模型的預(yù)測更新、測量更新以及模型參數(shù)三個(gè)方面進(jìn)行誤差分析。根據(jù)分析結(jié)果,本文對預(yù)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(jìn)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(jì)誤差大等問題。其后根據(jù)實(shí)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(shí)現(xiàn)基于客戶端和服務(wù)端的定位系統(tǒng),提升了系統(tǒng)的易用性和可拓展性。實(shí)際測試中,該定位系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)90%以上的定位點(diǎn)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(shí)間間隔在1.3秒以內(nèi),能夠滿足本文在設(shè)計(jì)時(shí)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(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)時(shí)的功能,達(dá)到了設(shè)計(jì)的性能指標(biāo),對于室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)有一定的工程實(shí)用價(jià)值。
【圖文】：

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

圖 2.4 指紋定位示意圖2.1.3 WiFi 指紋定位實(shí)現(xiàn)分析上述兩種通過 WiFi 實(shí)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(fù)雜的室內(nèi)情況，目前所在的實(shí)驗(yàn)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(shí)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(diǎn)的位置，實(shí)驗(yàn)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(shí)也不需要可接入點(diǎn)的廣播數(shù)據(jù)，缺點(diǎn)是需要提前進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，用于實(shí)時(shí)定位時(shí)的匹配。應(yīng)對稍復(fù)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(fù)雜的建模，實(shí)現(xiàn)更為容易。因此本文將采用 WiFi 指紋定位技術(shù)，接下來介紹離線階段和在線階段的具體實(shí)現(xiàn)。1） 離線階段離線階段也可以被稱為校準(zhǔn)階段，其作用是創(chuàng)建所在實(shí)驗(yàn)場所的特征指紋點(diǎn)，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(biāo)( )和收集到的 RSSI 向量 = ě ě ě 組成。根
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN92;TN713

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5 吳文p

本文編號：2593350