本文關(guān)鍵詞： 室內(nèi)定位系統(tǒng) PDR算法 接收信號(hào)強(qiáng)度指示 動(dòng)態(tài)路徑衰減指數(shù) 動(dòng)態(tài)區(qū)間粒子濾波　出處：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2015年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：構(gòu)建了基于無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)的行人航跡推算(PDR)系統(tǒng),通過(guò)RSSI定位為其提供絕對(duì)定位信息。在RSSI定位中,提出基于PDR方位信息的自適應(yīng)Flip-Flop RSSI信息預(yù)處理機(jī)制和RSSI指紋信息融合動(dòng)態(tài)路徑衰減指數(shù)的定位算法,以改善RSSI定位算法的抗噪聲干擾能力。在多信息融合粒子濾波環(huán)節(jié)中,針對(duì)傳統(tǒng)算法中濾波精度與濾波實(shí)時(shí)性很難同時(shí)得到改善的問(wèn)題,提出基于PDR信息與RSSI定位信息的動(dòng)態(tài)區(qū)間粒子濾波算法,通過(guò)PDR方位信息自適應(yīng)控制區(qū)間衍生粒子數(shù)量以提高濾波實(shí)時(shí)性,并將建筑地圖信息、RSSI定位信息及其可信度因子融入粒子權(quán)值計(jì)算中以提高定位精度。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,提出的算法在RSSI定位抗噪聲能力方面,以及融合定位精度和濾波實(shí)時(shí)性方面都取得了良好的效果,與傳統(tǒng)算法相比最大定位誤差由3.16 m降低到1.81 m,濾波時(shí)間也由7.21 s降至7.01 s。
[Abstract]:A pedestrian track estimation system based on wireless sensor network (WSN) is constructed, which provides absolute positioning information through RSSI positioning. In RSSI positioning, An adaptive Flip-Flop RSSI information preprocessing mechanism based on PDR azimuth information and a location algorithm based on dynamic path attenuation index of RSSI fingerprint information fusion are proposed to improve the anti-noise ability of RSSI location algorithm. Aiming at the problem that it is difficult to improve both the filtering accuracy and the real-time performance of the traditional algorithm, a dynamic interval particle filter algorithm based on PDR information and RSSI location information is proposed. Adaptive control of the number of interval derived particles based on PDR azimuth information is used to improve the real-time filtering, and the location information and its reliability factor of building map information are incorporated into the particle weight calculation to improve the positioning accuracy. The proposed algorithm has achieved good results in anti-noise capability of RSSI localization, fusion positioning accuracy and real-time filtering. Compared with the traditional algorithm, the maximum localization error is reduced from 3.16 m to 1.81 m, and the filtering time is also reduced from 7.21 s to 7.01 s.
【作者單位】： 上海大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1522038