本文選題：接收信號強(qiáng)度指示　切入點(diǎn)：室內(nèi)定位　出處：《計算機(jī)工程與科學(xué)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：室內(nèi)定位在公共安全、健康監(jiān)護(hù)、定位服務(wù)等領(lǐng)域具有重要價值,提高定位精度和模型對環(huán)境的適應(yīng)性已經(jīng)成為室內(nèi)定位的核心問題。其中通過接收信號強(qiáng)度指示RSSI值來獲取距離是比較通用的方法。針對室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境中傳統(tǒng)的對數(shù)距離損耗路徑模型適用性不高的情況,提出了一種情境自適應(yīng)的RSSI分段異構(gòu)擬合定位方法。該方法利用信號在不同應(yīng)用情境下傳播損耗的差異性,將RSSI數(shù)據(jù)分為多個不同的擬合段,根據(jù)RSSI數(shù)據(jù)的區(qū)分特性尋找最優(yōu)的分段擬合點(diǎn),并為每個分段選擇最優(yōu)的擬合函數(shù),使得分段數(shù)、分段位置和每個分段的擬合函數(shù)都適應(yīng)相應(yīng)的應(yīng)用場景,從而實(shí)現(xiàn)高精度的RSSI信號擬合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的方法在RSSI擬合精度上均優(yōu)于傳統(tǒng)的單一擬合函數(shù),可明顯提高定位算法的精度。
[Abstract]:Indoor positioning is of great value in the fields of public safety, health monitoring, positioning services, etc. Improving positioning accuracy and the adaptability of the model to the environment has become the core problem of indoor positioning. It is a common method to obtain the distance by using the signal strength to indicate the RSSI value, aiming at the traditional method in the complex indoor environment. The applicability of logarithmic distance loss path model is not high, In this paper, a situational adaptive RSSI segmented heterogeneous fitting localization method is proposed, in which the RSSI data are divided into different fitting segments by using the difference of the propagation loss of the signal in different application situations. According to the distinguishing characteristics of RSSI data, the optimal fitting points are found, and the optimal fitting functions are selected for each segment, so that the number of segments, the location of segments and the fitting functions of each segment are adapted to the corresponding application scenarios. The experimental results show that the proposed method is superior to the traditional single fitting function in the accuracy of RSSI fitting and can improve the accuracy of the localization algorithm.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61173066,61572471,61472399) 廣東省科技計劃項(xiàng)目(2015B010105001) 中科院計算所所創(chuàng)新課題(20156010)
【分類號】：TN92

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1611582