本文關(guān)鍵詞： 狹長空間 人體穿透損耗 RSSI測距 組合定位　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2016年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：狹長空間定位問題普遍存在于室內(nèi)定位應(yīng)用場景中,雖然傳統(tǒng)基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)測距的定位方法簡便易行,但是狹長空間RSS的波動性以及人體對無線信號的遮擋會嚴(yán)重降低人員定位精度。本文在分析了人體穿透損耗對狹長空間定位影響的基礎(chǔ)上,提出將RSSI測距與擴(kuò)展卡爾曼濾波定位算法組合實(shí)現(xiàn)定位,即在中等尺度(5λ~50λ)內(nèi)采用基于人體穿透損耗模型的RSSI測距方法定位,在大尺度(50λ)內(nèi)采用基于人體遮擋修正模型的擴(kuò)展卡爾曼濾波算法定位。實(shí)驗(yàn)表明該方法在狹長空間的定位精度明顯優(yōu)于RSSI測距定位方法。
[Abstract]:The problem of long and narrow space location is widely used in indoor positioning applications, although the traditional location method based on RSSI(Received Signal Strength indicator is simple and convenient. However, the volatility of RSS in long and narrow space and the occlusion of wireless signal by human body will seriously reduce the positioning accuracy. This paper analyzes the influence of human penetration loss on the location of long and narrow space. In this paper, the combination of RSSI ranging and extended Kalman filter (EKF) localization algorithm is proposed, that is, the RSSI ranging method based on the human body penetration loss model is used to locate the location in the medium scale (5 位 ~ (50 位)). The extended Kalman filter (EKF) algorithm based on human occlusion correction model is used to locate the location in large scale (50 位). The experimental results show that the location accuracy of this method is obviously better than that of RSSI method in long and narrow space.
【作者單位】： 公安部第一研究所公安部警務(wù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1526119