基于無跡卡爾曼濾波(UKF)的RSSI室內定位算法設計與實現.pdf

1、隨著無線室內傳感器定位技術的飛速發(fā)展和日益成熟，基于藍牙信號接收強度(Received Signal Strength Indicator，RSSI)的定位技術由于功耗低、設備簡單等優(yōu)點受到國內外學者的關注，成為當前室內定位研究的熱點。雖然基于藍牙RSSI的室內定位技術相較于其他室內定位技術有著不可比擬的優(yōu)勢，但由于室內環(huán)境復雜，噪聲干擾、多徑影響以及人員走動等外在因素，使接收到的RSSI值偏差較大，用其計算得到的定位結果精度偏低。因此

2、，能否平滑隨機誤差、降低外部因素對RSSI接收值的干擾對提高基于RSSI的室內定位算法精度起著至關重要的作用。
　　本文對基于無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter，UKF)的RSSI室內定位算法進行研究和改進。一般情況下，UKF算法中的Sigma點會隨狀態(tài)向量(x)的維數增加而到中心采樣均值點的距離越來越遠，容易產生采樣的非局部效應從而導致濾波發(fā)散。針對這一局限性，本文采取了一種基于采樣策略比例修正與濾波

3、初值改進相結合的UKF算法對其改進。該算法分為兩部分:在UKF算法的無跡變換階段采用采樣點通過協方差權值和均值權值進行比例修正的采樣策略以及對UKF的濾波初值進行四邊測量法和質心算法相結合的改進方法。最后將二者帶入卡爾曼濾波框架，進行濾波運算以及后續(xù)的定位計算。后續(xù)通過MATLAB仿真以及真實環(huán)境實測表明:在功能測試上，改進算法能夠實現靜態(tài)定位以及動態(tài)軌跡追蹤;在性能指標測試上，所有待測點中有80％的待測點的定位誤差不超過1.2米，與未