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基于RSSI和地磁场特征融合的室内定位算法设计与研究

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摘要

1 绪论

1.1 室内定位技术的意义

1.2 室内定位技术研究与发展现状

1.3 论文的主要内容

1.4 论文的组织形式

2 相关定位技术研究

2.1 基于运动状态改进的RSSI定位技术

2.1.1 RSSI室内定位技术简述

2.1.2 RSSI室内定位技术定位方法和原理

2.1.3 RSSI测距模型

2.1.4 运动预测模型

2.1.5 基于运动状态改进的RSSI定位算法

2.1.6 算法实验

2.2 地磁场定位技术

2.2.1 地磁场定位技术基本原理

2.2.2 地磁场定位技术的应用设计

2.2.3 地磁场匹配算法

2.3 本章小结

3 定位算法的融合相关技术研究与算法设计

3.1 地磁图重构技术概述

3.1.1 地磁图重构的必要性

3.1.2 地磁图重构的空间插值方法

3.1.3 自然邻点插值法

3.1.4 自然邻点算法实现和插值步骤

3.2 基于Hausdorff相关度的地磁匹配算法

3.2.1 Hausdorff相关度算法概述

3.2.2 Hausdorff距离度量在地磁匹配中的应用

3.3 基于运动状态的RSSI定位算法和地磁场特征融合的定位算法

3.3.1 融合算法的整体设计和原理

3.3.2 算法的具体步骤和实现方法

3.4 本章小结

4 实验实践与结果分析

4.1 定位系统整体设计

4.2 实验实地环境与硬件部署情况

4.3 实验程序说明

4.4 实际定位结果和分析

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 论文的后续工作

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和出版著作情况

攻读硕士学位期间参与的相关项目

攻读硕士学位期间申请的专利情况

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摘要

近年来,随着智能便携式终端设备以及网络科技的快速发展,越来越多的成熟化的网络技术与传感技术被广泛应用在人类生活的方方面面。在室内定位这样一个新的应用领域,研究者利用网络技术和智能终端的传感器作为辅助,最终实现精准的室内位置信息获取成为了可能。精准高效的定位技术有着非常广阔的应用前景,比如用于商业的导购,广告信息的精准推送,甚至在一些特种行业如救灾救援等诸多领域。定位技术,尤其是在室内环境中的定位技术的稳定性,高效性和低成本,都是最终实现基于位置服务的必要前提和关键因素。
  目前主流的室内定位技术都是基于无线信号定位技术通过不同的数学估计模型最终实现位置预估。由于基于无线信号的定位技术完全依赖定位场景中的无线信号特征,然而在传输过程中无线信号易受到环境的干扰,加上定位算法最终需要通过概率估计模型进行估算,导致使用无线信号定位算法进行位置估计的最终结果精度和误差较大,而且结果会发生漂移。若需提高算法精度则需要加大对定位实验环境中无线节点硬件的投入,这样势必会导致成本过高,而无法大规模部署使用。陀螺仪、地磁传感器、重力传感器等一系列过去高端的高技术水平设备,由于智能终端的发展应用和MEMS传感器的进步而得以广泛应用,为了完成辅助定位的功能,上述的传感器可以对某个移动节点状态以及外界特性进行精确的反应。
  本文考虑到了无线信号定位的有点和缺点,在定位过程中同时融合使用周围环境信息(如地磁场信息)和使用运动状态信息(如加速度信息)进行协同定位,提出了一种融合了地磁定位和基于运动状态改进的无线信号定位算法的室内组合定位方法,通过室内人员所处位置的地磁场与无线信号特征来计算其位置坐标。算法利用基于无线信号的便捷性,同时利用地磁场特征定位无需硬件部署的低成本特性,将二者融合取长补短,使用地磁场定位的高精度弥补无线信号定位的高误差。算法结合使用二者,作为整体,互相补充,改善了使用单一算法的不稳定的特性,增加了算法的效率。
  本文首先介绍了项目的背景,以及无线信号定位,地磁定位的技术发展现状和一些现有的成果。之后对以无线信号强度为基础的RSSI原理进行了描述,同时对现今使用频率较高的RSSI定位的方法与技术进行了说明,接着介绍本文所用到的RSSI的传播模型,并做了分析,最后又介绍了本文中提出的使用运动状态与RSSI定位的融合算法,并对本文所述的使用RSSI定位和地磁场特征定位融合算法进行了试验,并对实验结果进行了分析。
  接着文章介绍了地磁匹配技术的基本原理,常见的主流地磁匹配技术的实现和应用,最后对各种地磁匹配技术的优缺点进行了分析。
  本课题下一步对地磁图重构技术作了相应介绍。章节中首先介绍了地磁图技术的重要性,以及在地磁定位算法中的意义。然后文中介绍了地磁图重构的插值方法,为了能够提高算法的定位精度,我们主要研究了空间插值的方法。综合各个插值算法的特点,在本文所述算法中根据算法的特点选用自然邻点插值法,并且在文中做了详细的原理分析。然后,设计了自然邻点插值算法并且分析了所得结果。本文还介绍了Hausdorff度量,对其原理和使用方法进行了说明和分析。介绍了怎样在地磁匹配算法中引入Hausdorff相关度。随后,本文介绍了整体的融合算法,完整地阐述了如何将RSSI的改进算法和地磁匹配算法进行融合,对其可行性和原理做了概述,并就算法的具体实现步骤和操作方法进行了详细的说明。
  在整个算法的实现过程中,分步优化的思路贯穿始终,从使用RSSI定位算法确定粗区域到使用地磁进行精细区域的定位。在地磁匹配步骤中,基于Hausdorff距离度量进行搜索匹配时,由粗到精的逐步优化,缩小定位预估位置范围,提高精度的同时兼顾了算法的效率和稳定性。
  最后本文做了相关的仿真和实验,实测结果表明本文算法有较好的定位精度,证明了本文定位方法具有一定的可行性。

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