提出一種融合小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基于Wi Fi的RSSI室內(nèi)測(cè)距算法,該方法通過(guò)小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)RSSI數(shù)據(jù)、路徑損耗模型進(jìn)行修正。利用小波分解與單支重構(gòu)方法,只對(duì)低頻的近似部分進(jìn)行單支重構(gòu),舍棄高頻細(xì)節(jié)部分,同時(shí)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練特定環(huán)境下的路徑損耗模型。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證表明,該算法最大測(cè)距誤差、最小測(cè)距誤差、平均測(cè)距誤差分別為1.206、0.037、0.692 m;平均測(cè)距誤差比路徑損耗模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別提高了1.846、0.469 m。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪通報(bào). 2020,(01)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

為驗(yàn)證本文算法的有效性，選擇一間典型實(shí)驗(yàn)室作為試驗(yàn)場(chǎng)，實(shí)驗(yàn)室長(zhǎng)、寬分別為10.5、7.5 m。該試驗(yàn)場(chǎng)人員走動(dòng)頻繁，桌椅、電腦較多，因此環(huán)境復(fù)雜多變，信號(hào)易受干擾，適合驗(yàn)證本文算法的環(huán)境適應(yīng)能力。試驗(yàn)場(chǎng)中共布設(shè)3個(gè)無(wú)線錨節(jié)(anchor point,AP)點(diǎn)，試驗(yàn)時(shí)選擇FAST-AC0C無(wú)線錨節(jié)點(diǎn)進(jìn)行。本文算法試驗(yàn)MAC地址、頻道為:0CD86C87AC0C、13，以構(gòu)建的Wi Fi試驗(yàn)場(chǎng)中固定的AP作為信號(hào)發(fā)射器，手機(jī)作為信號(hào)接收器，利用自編的RSSI數(shù)據(jù)采集軟件，對(duì)試驗(yàn)場(chǎng)中固定AP每隔1 m采集一次數(shù)據(jù)，在1～9 m范圍內(nèi)采集的RSSI數(shù)據(jù)如圖2所示。3.2 對(duì)數(shù)路徑損耗模型試驗(yàn)

對(duì)AP取d0=1 m、Pr(d0)=-28 dBm，將采集的數(shù)據(jù)代入式(2)計(jì)算得到參數(shù)n=-1.535、m=-0.024，據(jù)此建立對(duì)數(shù)路徑損耗模型(如圖3所示)。圖4為由構(gòu)建路徑損耗模型計(jì)算的RSSI數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)RSSI數(shù)據(jù)的差異。由圖3、圖4可知，對(duì)數(shù)路徑損耗模型誤差較大，不能很好地反映信號(hào)傳播時(shí)衰減的真實(shí)情況。距離AP點(diǎn)較近時(shí)，路徑損耗模型計(jì)算結(jié)果與真實(shí)值接近;隨著距離的增加，信號(hào)強(qiáng)度逐漸減弱，路徑損耗模型的計(jì)算結(jié)果偏離真實(shí)值。圖4 實(shí)測(cè)信號(hào)強(qiáng)度與對(duì)數(shù)路徑損耗模型的差異

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)粒子濾波的室內(nèi)自適應(yīng)定位算法[J]. 胡東海,邵元,陳瑩,夏士雄.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(09)
[2]聯(lián)合區(qū)域疊加濾波法與小波變換去除GPS站坐標(biāo)時(shí)間序列噪聲[J]. 馬俊,周曉慧,朱兆涵.  測(cè)繪通報(bào). 2017(12)
[3]基于智能手機(jī)的室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)[J]. 陳銳志,陳亮.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[4]和聲搜索算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位[J]. 付思源,王華東.  南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[5]基于GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ZigBee室內(nèi)定位算法研究[J]. 鄧胡濱,許峰,周潔.  華東交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[6]LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在泥頁(yè)巖地層橫波波速擬合中的應(yīng)用[J]. 呂晶,謝潤(rùn)成,周文,劉毅,尹帥,張沖.  中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(03)
[7]基于灰色-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳播損耗模型訓(xùn)練[J]. 李麗娜,梁德骕,馬俊,涂志.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2016(08)
[8]基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)無(wú)線定位方法[J]. 劉曉晨,張靜.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2016(06)
[9]北斗高精度無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)在農(nóng)村土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)確權(quán)項(xiàng)目中的應(yīng)用[J]. 胡龍華,王向忠,崔貴彥.  測(cè)繪通報(bào). 2016(04)
[10]基于RSSI抗差濾波的WiFi定位[J]. 李楨,黃勁松.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2016(03)



本文編號(hào)：3500117