基于藍牙信標和指紋庫匹配的室內(nèi)定位算法研究.pdf

1、位置信息、定位技術與位置服務開啟了新時代的研究熱潮，覆蓋到了智能交通，智能家居，智慧工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)，智慧城市等諸多領域。GPS和蜂窩網(wǎng)定位技術廣泛用于室外位置服務，但由于非視距和多徑影響，信號強度和定位精度都無法達到室內(nèi)定位要求，且耗電速度快，系統(tǒng)成本高。目前的室內(nèi)定位技術主要是無線定位技術，從近幾年的室內(nèi)定位研究熱潮中可以看出，藍牙低功耗4.0技術在高精度、低功耗、易部署、系統(tǒng)簡單、成本低上都較有優(yōu)勢。同時智能手機、iPhone、i

2、Pad等智能終端設備的快速發(fā)展，且大多都支持BLE功能，更加促進了室內(nèi)iBeacon技術的應用。可以說，藍牙定位技術將會成為室內(nèi)定位技術的一大支柱，前景廣闊。
　　本文在室內(nèi)定位的定位技術與定位算法的研究現(xiàn)狀基礎上，深入分析研究了基于藍牙信標iBeacon的指紋庫匹配定位，分析了選用iBeacon指紋庫相關性匹配定位的可行性及優(yōu)勢。本文的主要研究工作如下：
　　（1）對典型室內(nèi)辦公室環(huán)境的iBeacon信標布置進行研究，為了

3、使定位區(qū)域中各個位置處采集的RSSI序列有明顯區(qū)分，且結合實際布置成本，及定位精度要求，確定了3~5米之間布置一個iBeacon信標基站的信標布置方案。
　?。?）對實驗環(huán)境內(nèi)RSSI采集的方向、時間、人員干擾進行了重點研究分析，并對參考點的分布做了規(guī)劃，確定了單點多方向多次采集方案。采集指紋庫之后，對其進行融合卡爾曼均值濾波處理，構建穩(wěn)健較準確的iBeacon信號指紋庫。
　?。?）提出了相關性匹配指紋庫算法，對指紋庫進行

4、兩次篩選后，求解未知點與參考點的相關系數(shù)γ，選出在0.8≤|γ|＜1范圍內(nèi)的進行顯著性檢驗，得到K個匹配性較高的指紋庫參考點，以相關系數(shù)絕對值為加權系數(shù)對參考點坐標進行加權平均得到預估位置。實驗結果表明，相關系數(shù)匹配位置指紋庫算法可將定位誤差在2米以內(nèi)的概率從65％提高到92%，對比于常用的KNN匹配定位算法具有定位精度高、定位時間短、算法穩(wěn)定等優(yōu)勢。
　?。?）對基于iBeacon信標的室內(nèi)定位系統(tǒng)的指紋庫采集和實時定位兩部分進