基于RSSI信號的室內(nèi)定位算法研究.pdf

1、當(dāng)前，基于衛(wèi)星信號的定位系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用在室外定位跟蹤中，由于衛(wèi)星信號不容易穿透建筑物，所以基于衛(wèi)星信號的定位系統(tǒng)無法適用室內(nèi)定位跟蹤。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和日趨成熟，一些科技巨頭如微軟、谷歌、蘋果、百度以及許多世界上著名的大學(xué)也都著手研究室內(nèi)定位技術(shù)，人們對在室內(nèi)環(huán)境下獲取自身位置信息的需求與日俱增，使得室內(nèi)定位技術(shù)成了廣泛研究的熱點，本文對這一熱點完成以下幾點工作:
　　針對在有干擾噪聲環(huán)境中采樣到的RSSI RSSI(

2、Received Signal Strength Indication)信號中含有大量野值的問題，在卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上，根據(jù)信息對其增益和預(yù)測值進行自適應(yīng)控制，并由此得到一種自適應(yīng)KF抗野值算法，該方法可以對動態(tài)觀測數(shù)據(jù)中的野值信號進行檢測和剔除。
　　針對運用歐式距離來衡量兩個RSSI信號向量的相似程度，在一定程度上放大了RSSI信號向量中較大分量在距離測度中的作用的問題，本文改運用Dice系數(shù)來衡量兩個RSSI信號向量的相似程

3、度，并由此得到一種基于Dice系數(shù)的WKNN定位算法。
　　定義了一種性能評估指標(biāo)，該指標(biāo)能夠在線反映出KF(Kalman Filter)、EKF(Extended Kalman Filter)、UKF(Unscented Kalman Filter)或PF(Particle Filter)算法的跟蹤性能。
　　定義了KF與UKF算法之間的正向切換門限條件，并由此得到一種KF+UKF目標(biāo)跟蹤算法，該方法以KF算法為主導(dǎo)，當(dāng)K