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基于自適應(yīng)矢量粒子濾波的多源融合定位算法研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-12-18 11:05
  隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,位置服務(wù)(Location based services,LBS)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于公共安全、緊急救援、智能交通、位置跟蹤與監(jiān)控、大數(shù)據(jù)分析等方方面面。LBS的發(fā)展需要高精度高可靠的位置信息提供支撐。目前衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)在室外開闊環(huán)境下可以為人們提供高精度定位,但在室內(nèi)環(huán)境下無(wú)法實(shí)現(xiàn)樓宇、建筑內(nèi)部等小尺度空間的高精度定位,所以亟需研究高精度高可靠的室內(nèi)定位技術(shù)以滿足日益增長(zhǎng)的位置服務(wù)需求。本文面向高精度高可靠的室內(nèi)定位技術(shù)需求,針對(duì)無(wú)線信號(hào)等單源定位技術(shù)信息不完備導(dǎo)致定位精度低、魯棒性差的問(wèn)題,重點(diǎn)開展基于粒子濾波的無(wú)線信號(hào)、行人航位推算(Pedestrian dead reckoning,PDR)和地圖信息的融合定位方法研究,提出了無(wú)線信號(hào)指紋定位的改進(jìn)算法和自適應(yīng)矢量粒子濾波算法,并設(shè)計(jì)了基于自適應(yīng)矢量粒子濾波的多源融合定位系統(tǒng),能夠有效提高定位性能。具體的研究工作如下:1.針對(duì)無(wú)線信號(hào)指紋定位技術(shù)中離線階段和在線階段的環(huán)境波動(dòng)導(dǎo)致兩個(gè)階段測(cè)量值匹配度不高的問(wèn)題,本文提出一種模型校準(zhǔn)在線接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength Indicati... 

【文章來(lái)源】:北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于自適應(yīng)矢量粒子濾波的多源融合定位算法研究與實(shí)現(xiàn)


無(wú)線信號(hào)定位技術(shù)分類

原理圖,指紋,定位算法,原理圖


本章將以RSSI作為指紋進(jìn)行闡述指紋定位算法的基本原理。指紋定位算法??是根據(jù)每個(gè)位置接收到來(lái)自每個(gè)AP的RSSI值或多或少是唯一的進(jìn)行定位的%],??該算法主要包括兩個(gè)階段:離線階段和在線階段,如圖2-1所示。在離線階段,??將室內(nèi)區(qū)域劃分為一系列參考點(diǎn)(ReferencePoint,RP),記錄RP的位置坐標(biāo),??并且記錄在每個(gè)RP處收到來(lái)自每個(gè)可用AP的RSSI值,記錄所有RP位置坐標(biāo)??和接收到的RSSI值組成指紋數(shù)據(jù)庫(kù);在線階段,目標(biāo)測(cè)量來(lái)自每個(gè)AP的RSSI??值,找到與離線指紋庫(kù)中最匹配的指紋,并利用離線指紋相關(guān)聯(lián)的RP位置來(lái)估??計(jì)目標(biāo)的位置t511。??t1??API??????^?a?a?r-?—?(xi,yi)?RSSIg.i)?RSSI(U)??RSSInx)??g?^f\??指紋庫(kù)?(X2,k)?jssig?丨r?RSSI(2r?…?飛SSIol)??P介?AP2??—?—?11!?11;???tn.?.?_?...?(Xn,yn)?RSSI,n.i)?RSSI(n.l)?...?RSSIduL)??fk?*??—?—n????fT?_?_?J????匹?

示意圖,運(yùn)動(dòng)模型,算法,示意圖


7=傳統(tǒng)的指紋定位算法雖然具有成本低、無(wú)需布設(shè)額外設(shè)備、方法簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn),??但是在復(fù)雜的室內(nèi)動(dòng)態(tài)環(huán)境中,指紋算法的離線階段和在線階段的環(huán)境容易波動(dòng),??導(dǎo)致離線指紋庫(kù)和在線測(cè)量值的匹配度不高,進(jìn)而降低指紋定位的定位精度。文??獻(xiàn)[19]針對(duì)此問(wèn)題,對(duì)離線指紋和在線RSSI建立線性模型,通過(guò)建立的模型和??在線階段的RSSI恢復(fù)出離線階段的RSSI,并利用恢復(fù)后的RSSI作為離線指紋??數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配估計(jì)目標(biāo)的位置,提高無(wú)線信號(hào)指紋的定位精度,但是該方法對(duì)于??RSSI選取的線性模型不能完善的表征離線階段和在線階段環(huán)境的變化規(guī)律。本??文根據(jù)文獻(xiàn)[19]的啟發(fā),創(chuàng)新的將不同AP到達(dá)目標(biāo)的時(shí)間差參數(shù)引入到無(wú)線信??號(hào)指紋定位中,建立離線RSSI和在線TDOA的信號(hào)傳播模型,并利用該模型校??正離線階段和在線階段RSSI測(cè)量值的波動(dòng)差異,提高指紋定位的定位精度。??2.2?PDR定位技術(shù)??PDR技術(shù)基于智能手機(jī)終端內(nèi)置的加速度計(jì)、陀螺儀和地磁傳感器,利用行??人走路的特征,估計(jì)步長(zhǎng)、步態(tài)和航向角,進(jìn)而通過(guò)計(jì)算相對(duì)位移來(lái)估計(jì)用戶的??位置PDR的運(yùn)動(dòng)模型示意圖如圖2-2:??

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)綜述[J]. 鄧中亮,尹露,唐詩(shī)浩,劉延旭,宋汶軒.  導(dǎo)航定位與授時(shí). 2018(03)
[2]面向信息物理融合能源系統(tǒng)的大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率隨機(jī)特性分析模型與算法[J]. 吳江,靳晶新,管曉宏,謝棟,盧春明.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2016(15)
[3]動(dòng)態(tài)環(huán)境中的WiFi指紋自適應(yīng)室內(nèi)定位方法[J]. 陳斌濤,劉任任,陳益強(qiáng),劉軍發(fā),蔣鑫龍,劉定俊.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(05)
[4]基于TC-OFDM體制的室內(nèi)定位系統(tǒng)[J]. 鄧中亮,尹露.  電信網(wǎng)技術(shù). 2015(03)
[5]基于空域的網(wǎng)格匹配定位算法[J]. 劉雯,徐連明,李智峰,鄧中亮.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(03)

碩士論文
[1]基于支持向量機(jī)算法的室內(nèi)無(wú)線定位系統(tǒng)[D]. 李廣.長(zhǎng)春理工大學(xué) 2018
[2]基于多源數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)無(wú)線定位與跟蹤方案[D]. 毛鈺超.西安電子科技大學(xué) 2018
[3]基于ZigBee的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)在室內(nèi)定位系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 王朔.華北電力大學(xué) 2018



本文編號(hào):3542260

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