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室内定位作为除卫星定位外的辅助定位,为物联网提供了巨大的商业服务价值,室内定位技术在各行各业发挥着重要作用,如资产优化管理,人员室内导航,消防救援以及未来家庭服务机器人智能导航等多领域的运用。针对室内不同层面上的精度要求,室内定位技术近年来发展得非常快,为进一步提高室内定位技术的商业价值,改善室内定位原理及对应的定位算法是行之有效的途径,因此如何通过改进室内定位技术相关定位算法成为了有关室内定位技术的研究热点。本文分析了国内外经典的室内定位原理和相关算法,以大中型机房为实际运用背景,主要针对RSSI(Received Signal Strength Indication)室内定位技术相关算法进行研究。本文首先介绍了 RSSI室内定位原理,分析了基于RSSI测距与非测距定位机制下的各种室内定位算法,其次考虑了室内实际相关环境并分别提出了两种定位机制改进算法。本文主要工作内容如下:(1)本文首先介绍了国内外相关的室内定位原理及相关算法,分析了各室内定位技术的优缺点,着重介绍了以大中型机房为运用背景的RSSI室内定位技术,其中包括基于RSSI测距与非测距定位的经典算法和系统,影响RSSI室内定位精度的影响因素以及如何提高其定位精度的研究方向。(2)针对因障碍物较多而导致基于RSSI测距的室内定位算法精度较低的问题,提出采用基于RSSI测距与非测距结合定位算法的思想,在基于RSSI测距的原定位算法计算结果的基础上,引入室内障碍物对信号传播干扰的特征信息作参考,修正原定位算法中测得的阅读器到信号源的距离矢量;同时考虑到障碍物与信号源的相对位置关系,采用基于障碍势能的加权质心法定位计算,迭代矫正定位结果。相较原定位算法结果而言其定位精度提高了近50%。(3)针对基于RSSI非测距指纹定位算法指纹匹配不稳定照成整体定位精度偏低的问题,提出了一种基于区域矢量化匹配与加权质心算法相结合的定位算法。该算法首先以立方体拓扑结构对定位场地进行区域划分并采集指纹点数据,采用矢量化场域的方式对指纹信息进行预处理,减少因障碍物遮挡或信号源拓扑结构对定位精度造成的影响。实验结果表明,该算法比其它指纹定位算法而言抗干扰性更强,定位精度在0.8米内达到近70%。