【摘要】：RSSI與TOF是當(dāng)前處理室內(nèi)定位問題的兩種應(yīng)用較為廣泛的技術(shù),但是其適用性受到限制且精度不高。針對室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境跟蹤定位問題,采用基于RSSI和TOF兩種節(jié)點(diǎn)測距算法進(jìn)行融合計算以提高測距精度。對兩種測距算法分別進(jìn)行分析,建立系統(tǒng)運(yùn)動模型,通過卡爾曼濾波對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的噪音過濾;在統(tǒng)一的實(shí)驗(yàn)平臺實(shí)現(xiàn)3種融合算法,分別為平均法,加權(quán)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,對仿真圖形進(jìn)行分析對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法收斂速度快,擬合程度高,優(yōu)化結(jié)果非常理想,有利于室內(nèi)定位技術(shù)精度的提高。
[Abstract]:RSSI and TOF are two widely used technologies to deal with indoor positioning problems, but their applicability is limited and the accuracy is not high. Aiming at the problem of indoor complex environment tracking and locating, two node ranging algorithms based on RSSI and TOF are adopted to improve the ranging accuracy. The two ranging algorithms are analyzed, the system motion model is established, and the collected data are filtered by Kalman filter. Three fusion algorithms are implemented on the unified experimental platform, which are the average method, the weighted method and the neural network method. The simulation graphics are analyzed and compared. The experimental results show that the neural network method has the advantages of fast convergence, high fitting degree and ideal optimization results, which is beneficial to the improvement of the precision of indoor positioning technology.
【作者單位】： 北方工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院現(xiàn)場總線及自動化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61174116) 北京市教委科研計劃課題基金項(xiàng)目(KM201110009012)
【分類號】：TP391.45;TN929.5

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