【摘要】：隨著Wi-Fi的廣泛應(yīng)用,基于RSSI的位置指紋信息的室內(nèi)定位也越來越受到研究者的關(guān)注。針對(duì)傳統(tǒng)的基于RSSI的指紋匹配定位中只利用單個(gè)節(jié)點(diǎn)信息的缺陷,提出了一種基于RSSI和輔助節(jié)點(diǎn)協(xié)作的Wi-Fi室內(nèi)定位方法,該算法首先基于RSSI序列相似性選擇合適的輔助節(jié)點(diǎn),并測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的距離作為輔助信息以提高定位精度,同時(shí)還采用了自適應(yīng)有色噪聲卡爾曼濾波減小室內(nèi)復(fù)雜NLOS環(huán)境造成的TOF測(cè)距誤差,最后通過建模搜索以得到節(jié)點(diǎn)的精確位置。實(shí)驗(yàn)表明,在復(fù)雜環(huán)境下該算法定位精度優(yōu)于其他主流方法,適用于基于Wi-Fi的室內(nèi)定位系統(tǒng)。
[Abstract]:With the wide application of Wi-Fi, more and more attention has been paid to the indoor location of fingerprint information based on RSSI. Aiming at the shortcoming of traditional fingerprint matching location based on RSSI, which only uses single node information, a Wi-Fi indoor location method based on RSSI and auxiliary node cooperation is proposed. The algorithm firstly selects the appropriate auxiliary nodes based on the similarity of RSSI sequences. The distance between nodes is measured as the auxiliary information to improve the positioning accuracy. At the same time, adaptive colored noise Kalman filter is used to reduce the TOF ranging error caused by indoor complex NLOS environment. Finally, the exact location of nodes is obtained by modeling search. The experimental results show that the accuracy of this algorithm is superior to that of other mainstream methods in complex environment, and it is suitable for indoor positioning system based on Wi-Fi.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61301114,51304058) 情感計(jì)算與先進(jìn)智能機(jī)器安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(ACAIM2015105)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN92

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2250664