發(fā)布時(shí)間：2018-05-19 18:46

  本文選題：高精度室內(nèi)定位 + 接收信號(hào)強(qiáng)度識(shí)別　； 參考：《電信科學(xué)》2017年10期

【摘要】：針對(duì)目前對(duì)高精度室內(nèi)定位算法的需求,提出一種基于接收信號(hào)強(qiáng)度識(shí)別(RSSI)和慣性導(dǎo)航的融合室內(nèi)定位算法�；跓o線傳感網(wǎng)中Zig Bee節(jié)點(diǎn)的RSSI值,采用位置指紋識(shí)別算法,對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。結(jié)合慣性傳感單元(IMU)提供的慣性數(shù)據(jù),對(duì)RSSI定位結(jié)果進(jìn)行融合修正。利用Kalman濾波器,采用狀態(tài)方程描述待定位節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,從而實(shí)現(xiàn)一種以無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位為主、IMU為輔的融合定位方法。仿真結(jié)果表明,提出的融合定位算法既能改善單獨(dú)使用RSSI定位受環(huán)境干擾較大的問題,又能避免單獨(dú)使用慣性導(dǎo)航帶來的累積誤差,極大地提高了定位精度。
[Abstract]:Aiming at the demand of high precision indoor positioning algorithm, a fusion indoor location algorithm based on received signal strength identification (RSSI) and inertial navigation is proposed. Based on the RSSI value of Zig Bee nodes in wireless sensor networks, the location fingerprint identification algorithm is used to locate unknown nodes in the network. Combined with inertial data provided by inertial sensor unit (IMU), the fusion correction of RSSI positioning results is carried out. By using the Kalman filter and the equation of state to describe the dynamic change of the position coordinates of the nodes to be located, a fusion localization method based on the wireless sensor network location is realized. The simulation results show that the proposed fusion localization algorithm can not only improve the problem of environment interference in using RSSI alone, but also avoid the cumulative error caused by the use of inertial navigation alone, and greatly improve the positioning accuracy.
【作者單位】： 東南大學(xué)移動(dòng)通信國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61471164,No.61201175,No.61601122) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(No.KYLX16_0222) 網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(北京郵電大學(xué))開放課題資助項(xiàng)目(No.SKLNST-2016-2-16)~~
【分類號(hào)】：TN92;TP212.9

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 朱浩;顧宗海;蘇金;劉巖;章晨;;一種基于交點(diǎn)質(zhì)心求解的RSSI定位算法及其優(yōu)化[J];鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2010年06期

2 羅炬鋒;邱云周;付耀先;袁曉兵;;研究片內(nèi)多徑分離技術(shù)在基于RSSI定位中的應(yīng)用[J];電子與信息學(xué)報(bào);2011年04期

3 阿依古麗·多來提;;CDMA系統(tǒng)RSSI異常分析[J];硅谷;2011年17期

4 沈軍;黃春華;羅護(hù);郭積寧;;基于RSSI優(yōu)化的模型參數(shù)實(shí)時(shí)估計(jì)定位算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2012年02期

5 彭宇;羅清華;王丹;彭喜元;;一種基于區(qū)間數(shù)聚類的RSSI-D估計(jì)方法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2012年03期

6 程海軍;;RSSI距離位置評(píng)估的實(shí)驗(yàn)分析[J];信息與電腦(理論版);2012年04期

7 王緩緩;胡愛娜;;RSSI和距離區(qū)間映射的測(cè)距方法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2012年04期

8 劉海;;基于RSSI的室內(nèi)信號(hào)衰減模型的研究[J];電腦開發(fā)與應(yīng)用;2012年09期

9 李再煜;;RSSI定位原理的研究與實(shí)現(xiàn)[J];無線電工程;2013年07期

10 陳錫劍;程良倫;;基于RSSI的功率匹配定位算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2013年05期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 王久勇;莊毅;顧晶晶;歐陽健;;一種基于RSSI的實(shí)時(shí)定位算法的研究[A];2008’“先進(jìn)集成技術(shù)”院士論壇暨第二屆儀表、自動(dòng)化與先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集[C];2008年

2 陳振柳;;C網(wǎng)基站RSSI異常及天線解調(diào)鎖定不平衡故障的處理[A];海南省通信學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（2006）[C];2006年

3 姚小建;施偉斌;;采用RSSI判選方式的多基站接收系統(tǒng)[A];第六屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（3）[C];2008年

4 蔡優(yōu)筆;王建中;;基于搜索的RSSI節(jié)點(diǎn)定位算法[A];浙江省信號(hào)處理學(xué)會(huì)2011學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

5 田寧;;基于參數(shù)優(yōu)化改善Ev-Do網(wǎng)絡(luò)RSSI問題研究[A];2013年中國通信學(xué)會(huì)信息通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)委員會(huì)年會(huì)論文集[C];2013年

6 ;A New Distributed Localization Algorithm for ZigBee Wireless Networks[A];2009中國控制與決策會(huì)議論文集（3）[C];2009年

7 劉靜;高慶華;金明錄;;基于RSSI的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式定位算法[A];2010年通信理論與信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

8 林少然;劉少龍;陳志龍;;淺談CDMA直放站對(duì)基站的RSSI噪聲影響[A];中國通信學(xué)會(huì)通信建設(shè)工程技術(shù)委員會(huì)2010年年會(huì)論文集[C];2010年

9 張立立;鐘耳順;;無線室內(nèi)定位技術(shù)[A];中國地理信息系統(tǒng)協(xié)會(huì)第八屆年會(huì)論文集[C];2004年

10 郭明濤;李文元;龔福春;;室內(nèi)定位方法分析[A];2007北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會(huì)通信與信息技術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2008年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前9條

1 常麗君;利用地磁場(chǎng)可解智能電話室內(nèi)定位難題[N];科技日?qǐng)?bào);2012年

2 本報(bào)記者 吳佳s，

本文編號(hào)：1911225