定位终端与加速度传感器融合的定位算法研究与实现

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近年来,随着网络信息化时代的发展,传感器的性能得到了极大地挖掘,室内定位的广泛应用受到了国内外学者的普遍关注,而现阶段基于蓝牙的室内定位算法普遍存在着精度较低,位置点跳变,造价高,部署维护困难等问题,蓝牙定位终端受人体遮挡、阴影衰落、多径效应等的影响,导致了最后10m的目标始终遥不可及、鉴于此,本文在总结蓝牙信号传播模型、方向角测距模型、欧氏距离加权模型、天线阵列配置模型以及传感器性能指标的基础上,就基于RSSI的室内定位算法进行了深入的研究,其主要工作如下:在离线阶段,提出一种融合LSM303DLHC传感器的指纹映射算法,将LSM303DLHC加速度传感器融合到nRF51822定位终端上,通过传感器勘测定位终端的实时位置朝向,并通过蓝牙AP节点勘测采集终端的实时信号强度RSSI,将采集到的RSSI、MAC地址、终端朝向等信息聚类,并设计一款APP链接服务器PgAdmin数据库,将待定位房间中的指定位置点坐标与蓝牙信标节点发射出的RSSI聚类均值进行绑定,通过APP将所有数据信息推送至数据库中,形成离线阶段中的指纹库。在定位阶段,提出一种融合有向天线AOA和RSSI的定位算法,设计了一种基于天线阵列的蓝牙定位基站,该基站采用脉冲旋转幅度测量取代脉冲到达时间差测量,通过定向方向图与RSSI的等量关系精确测量信标节点到待测节点的到达AOA,当定位终端进入蓝牙信标节点覆盖区域时,不同的信标节点将该时刻接收到实时向量(终端MAC地址,RSSI均值,AOA数值、时间戳)上传至服务器端,服务器端将实时向量与指纹库中的数据进行匹配,AOA与指纹阶段实时勘测的角度进行匹配,选择与实时向量最强AP节点,次强AP节点阈值范围内的指纹条目,然后求取实时向量与这些指纹向量的欧氏距离,将欧氏距离整合成相应的权值系数,归一化处理权值后,将坐标点与权值进行加权求解得到最终的坐标点。首先通过仿真实验证明了该实验的有效性,随后又将该算法布置到展厅环境中,并与文中的经典定位算法进行了精度对比,实验结果表明,该算法精度较高,开发出的定位系统部署简易,维护方便,具有较高的推广价值。
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