人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展推動了室內(nèi)定位技術(shù)和無線信號、智能算法的緊密結(jié)合。人們對位置服務(wù)的需求日益增加,尤其在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中常需獲得物體的位置信息。因此,低成本、高性能的室內(nèi)定位算法成為本文的研究目標(biāo)。本文主要在低功耗藍(lán)牙的基礎(chǔ)上進(jìn)行室內(nèi)定位算法的優(yōu)化研究,并分別進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)分析。文章首先分析幾種常用室內(nèi)定位算法的優(yōu)缺點(diǎn),選擇采用位置指紋算法進(jìn)行位置估計(jì),并使用徑向基（Radical Basis Function,RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其在線定位階段的匹配算法。通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)秀的自主學(xué)習(xí)能力將復(fù)雜的非線性問題快速轉(zhuǎn)化為簡單的線性問題,最終擬合出“指紋”對應(yīng)的函數(shù)關(guān)系模型。并根據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理公式引出需要優(yōu)化的參數(shù)——擴(kuò)展速度（spread）。接下來文章選擇引入粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimizition,PSO）,利用其結(jié)構(gòu)簡單、尋優(yōu)機(jī)制可維持群體多樣性的優(yōu)勢,結(jié)合遺傳算法（Genetic Algorithm,GA）優(yōu)秀的全局尋優(yōu)能力,提出使用混合粒子群算法（PSO-GA）經(jīng)過有限次迭代后,搜索出spread最優(yōu)值。由此避免粒子尋優(yōu)過... 

【文章來源】：桂林理工大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

iBeacon基站電路原理圖

桂林理工大學(xué)碩士學(xué)位論文39主裝置從裝置廣播掃描請求掃描響應(yīng)連接請求連接響應(yīng)發(fā)現(xiàn)裝置建立通信圖4.3主從裝置建立通信4.2.1iBeacon基站功能開發(fā)CC2640的程序是在CodeComposerStudio(CCS)集成開發(fā)環(huán)境下進(jìn)行編譯的，CCS是TI公司主推的免費(fèi)編譯器，其編程使用的是C語言，支持ANSIC標(biāo)準(zhǔn)[63]。首先安裝藍(lán)牙協(xié)議棧和CCS，導(dǎo)入工程進(jìn)CCS，設(shè)置仿真器型號、ARM編譯器版本、優(yōu)化等級、功耗配置、開發(fā)板型號和芯片型號后，在stack庫中編譯程序。藍(lán)牙協(xié)議棧開發(fā)界面如圖4.4所示。圖4.4軟件開發(fā)界面

桂林理工大學(xué)碩士學(xué)位論文41離和強(qiáng)度也較大。協(xié)議棧默認(rèn)功率為0dB對應(yīng)的RSSI值為-47dB~-51dB，通過調(diào)用HCI_EXT_SetTxPowerCmd設(shè)置發(fā)射的功率值。在工程中需要調(diào)整功率的地方加入HCI_EXT_SetTxPowerCmd(HCI_EXT_TX_POWER_MINUS_21_DBM)格式的命令即可。主從裝置之間的通信時間通過連接參數(shù)設(shè)置，其中有最大連接間隔和最小連接間隔等，不合理的設(shè)置會導(dǎo)致通信中斷。在主從裝置建立連接時，若從裝置禁止參數(shù)更改，則連接參數(shù)的值是主裝置默認(rèn)的。若允許修改，則在連接建立的幾秒后，從裝置向主裝置請求連接參數(shù)更改；若符合主裝置標(biāo)準(zhǔn)則更改，反之則不更改。連接參數(shù)更改時需注意最大和最小連接間隔之間需相差20ms，連接超時時間小于6s。連接超時參數(shù)更改程序如圖4.7所示：圖4.7連接超時參數(shù)更改程序從裝置請求更改的程序如圖4.8所示：圖4.8從裝置請求更改程序iBeacon基站啟動后會進(jìn)行信號發(fā)射，發(fā)射的數(shù)據(jù)分組在程序中的定義如圖4.9所示：圖4.9信號發(fā)射數(shù)據(jù)分組定義

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于無線局域網(wǎng)的室內(nèi)定位系統(tǒng)研究[D]. 趙永翔.武漢大學(xué) 2010

碩士論文
[1]室內(nèi)環(huán)境下的三維定位技術(shù)研究[D]. 田龍彬.南京郵電大學(xué) 2019
[2]基于ZigBee技術(shù)的優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位算法研究[D]. 李福敏.桂林理工大學(xué) 2019
[3]基于藍(lán)牙4.0的亞米級室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 張娟娟.杭州電子科技大學(xué) 2018
[4]基于RSSI的低功耗藍(lán)牙4.0室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 吳奇軒.浙江大學(xué) 2018
[5]群體智能優(yōu)化算法—粒子群算法的研究和改進(jìn)[D]. 朱達(dá)祥.江南大學(xué) 2017
[6]基于量子粒子群優(yōu)化算法的Web服務(wù)組合機(jī)制研究[D]. 嚴(yán)騏.南京郵電大學(xué) 2016
[7]基于RSSI的無線室內(nèi)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 薛雯.南京郵電大學(xué) 2016
[8]基于RSSI的室內(nèi)無線定位與跟蹤技術(shù)研究[D]. 張佩琪.西安電子科技大學(xué) 2016
[9]高效可配的低功耗藍(lán)牙協(xié)議棧軟件設(shè)計(jì)[D]. 梅玲琪.浙江大學(xué) 2016
[10]基于低功耗藍(lán)牙的室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 石志京.寧波大學(xué) 2015



本文編號：3361900