發(fā)布時間：2019-03-12 16:11

【摘要】：隨著無線通信技術(shù)和計算機領(lǐng)域的快速發(fā)展,人們對定位方面的需求越來越多。但是大型商場等場所的環(huán)境狀況,會對GPS定位系統(tǒng)的信號傳播造成一定的影響,從而很難達(dá)到預(yù)想的定位效果。所以本文針對此定位場景進(jìn)行分析和模擬測試,使得在此環(huán)境下也具有較好的定位效果。本文首先對研究背景和國內(nèi)外當(dāng)前室內(nèi)定位的研究現(xiàn)狀進(jìn)行比較分析。通過對當(dāng)前主流的室內(nèi)定位技術(shù)進(jìn)行闡述和分析優(yōu)缺點,采用具有低功耗、抗干擾、遠(yuǎn)距離的藍(lán)牙4.0技術(shù)作為系統(tǒng)平臺的硬件搭建。然后對藍(lán)牙4.0技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的介紹和闡述,并對藍(lán)牙的組網(wǎng)和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行探索,并采用一主多從的組網(wǎng)方式,這也是建立測距模型和驗證定位算法的有效性的前提條件。其次,本文采用基于距離測量的定位方法。根據(jù)室內(nèi)的環(huán)境,建立基于接收信號強度指示(Receive Signal Strength Indicator,RSSI)的路徑損耗模型。由于采集的RSSI值容易受到室內(nèi)多徑效應(yīng)的干擾,導(dǎo)致粗大誤差數(shù)據(jù)或隨機誤差數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。本文采用拉依達(dá)檢驗法結(jié)合卡爾曼濾波算法,對產(chǎn)生的誤差數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,從而構(gòu)建出準(zhǔn)確的路徑損耗模型。最后,本文通過理論分析,設(shè)計了優(yōu)化的加權(quán)四邊定位算法進(jìn)行最終的室內(nèi)定位分析和測試。由于加權(quán)四邊定位算法仍存有不足,因此對其加權(quán)值所占的比重進(jìn)行分析,通過實驗數(shù)據(jù)驗證獲取最優(yōu)的加權(quán)值參數(shù)。在建立較為準(zhǔn)確的路徑損耗模型的基礎(chǔ)上,在室內(nèi)建立相應(yīng)的測試點,對當(dāng)前使用較多的三邊測量法、加權(quán)質(zhì)心定位算法和優(yōu)化的加權(quán)四邊定位算法進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和定位分析。通過分析最終的定位數(shù)據(jù),驗證了優(yōu)化后的室內(nèi)定位算法在實際環(huán)境中定位效果較好,定位精度基本在0.6米以內(nèi),滿足當(dāng)前室內(nèi)定位的要求。
[Abstract]:With the rapid development of wireless communication technology and computer field, there is more and more demand for location. However, the environmental conditions of large-scale shopping malls and other places will have a certain impact on the signal propagation of GPS positioning system, so it is difficult to achieve the desired positioning effect. So this paper carries on the analysis and the simulation test to this localization scene, makes under this environment also has the better localization effect. Firstly, this paper makes a comparative analysis of the research background and the current research situation of indoor positioning at home and abroad. By expounding and analyzing the advantages and disadvantages of the current mainstream indoor positioning technology, the bluetooth 4.0 technology with low power consumption, anti-interference and long distance is used to build the hardware of the system platform. Then the bluetooth 4.0 technology is introduced and elaborated in detail, and the network and system structure of Bluetooth are explored, and one master multi-slave networking mode is adopted, which is also the precondition to establish ranging model and verify the validity of location algorithm. Secondly, the positioning method based on range measurement is adopted in this paper. According to the indoor environment, a path loss model based on the received signal strength indicator (Receive Signal Strength Indicator,RSSI) is established. The RSSI value collected is easily interfered by indoor multipath effect, which leads to the appearance of coarse error data or random error data. In this paper, the Lajda test combined with Kalman filtering algorithm is used to filter the resulting error data, and then an accurate path loss model is constructed. Finally, based on the theoretical analysis, this paper designs an optimized weighted quadrilateral positioning algorithm to carry out the final indoor positioning analysis and testing. Because of the deficiency of the weighted quadrangle localization algorithm, the proportion of the weighted value is analyzed, and the optimal weighted value parameter is obtained through the experimental data verification. On the basis of establishing a more accurate path loss model, the corresponding measurement points are set up in the laboratory. The data acquisition and location analysis are carried out by using more trilateral measurement methods, weighted centroid localization algorithm and optimized weighted four-edge localization algorithm. Through the analysis of the final positioning data, it is verified that the optimized indoor positioning algorithm has a good positioning effect in the actual environment, and the positioning accuracy is basically within 0.6 meters, which meets the requirements of the current indoor positioning.
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN92

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：2438939