基于RSSI的室內(nèi)無(wú)線定位與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，室內(nèi)無(wú)線定位技術(shù)作為其催生出的新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)，已被廣泛應(yīng)用于安全保障、社會(huì)服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域，且成果突出。隨著室內(nèi)無(wú)線定位需求的日益增加，如何實(shí)現(xiàn)在室內(nèi)環(huán)境下的精確定位，成為當(dāng)前研究的一個(gè)重要方向，這為無(wú)線局域網(wǎng)（Wireless Local Area Network，WLAN）技術(shù)應(yīng)用于室內(nèi)無(wú)線定位提供了機(jī)遇。WLAN技術(shù)應(yīng)用于室內(nèi)無(wú)線定位有著顯而易見的優(yōu)勢(shì)，成本低廉、安裝簡(jiǎn)單、覆蓋范圍廣、可擴(kuò)展

2、性強(qiáng)、終端分布廣泛等等。與此同時(shí)，它也面臨著巨大的挑戰(zhàn)，其中最大的問(wèn)題就是其傳播信號(hào)容易受到環(huán)境因素的影響與干擾，導(dǎo)致定位精度偏差較大?；诖吮尘?，本文主要研究WLAN環(huán)境下基于接收信號(hào)強(qiáng)度（Received Signal Strength Indicator，RSSI）的室內(nèi)無(wú)線定位與跟蹤技術(shù)。
　　論文首先詳細(xì)介紹了基于RSSI的室內(nèi)無(wú)線定位的研究背景和現(xiàn)實(shí)意義，總結(jié)了現(xiàn)有室內(nèi)無(wú)線定位與跟蹤技術(shù)的發(fā)展演進(jìn)，及其面臨的難點(diǎn)問(wèn)題，

3、確定了本文的研究方向。針對(duì)現(xiàn)有算法通常假設(shè)錨節(jié)點(diǎn)的位置固定，但在很多快速部署現(xiàn)實(shí)情景中錨節(jié)點(diǎn)的位置會(huì)發(fā)生變化的問(wèn)題，本文在最大似然算法的基礎(chǔ)上提出了一種基于RSSI的動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑損耗模型參數(shù)的定位算法。該算法利用參與定位的所有錨節(jié)點(diǎn)之間的RSSI信息，對(duì)定位空間進(jìn)行全面衡量后，對(duì)路徑損耗模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)和修正。隨后，再通過(guò)修正后的損耗模型，確定目標(biāo)節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)之間的距離，進(jìn)而確定其位置。仿真結(jié)果表明，相較于現(xiàn)有的模型參數(shù)估計(jì)定位算法，

4、該方法能夠有效抑制環(huán)境變化對(duì)定位精度的影響，定位誤差小，性能優(yōu)良。
　　進(jìn)一步，在定位跟蹤環(huán)節(jié)，針對(duì)現(xiàn)有的基于卡爾曼濾波的跟蹤算法受到線性系統(tǒng)的局限，而基于粒子濾波的跟蹤算法易受奇異值影響的缺點(diǎn)，本文提出了一種聯(lián)合粒子濾波和卡爾曼濾波的預(yù)測(cè)跟蹤算法。該算法首先使用粒子濾波對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，以克服系統(tǒng)線性或者非線性對(duì)跟蹤算法的影響；隨后，再對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行卡爾曼濾波，消除奇異值的影響，進(jìn)一步提高定位精度，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確跟蹤