基于RSSI的低功耗室内定位系统的设计与实现

摘要

随着GPS、北斗等卫星定位系统的发展，室外定位技术在日常生活中的使用已得到普及。室内定位作为定位领域的重要组成部分，在人们生产生活的多个领域中都有良好的应用前景。然而由于建筑物的遮挡，室内无法接收到用于定位的卫星信号；在复杂的室内环境中信号会产生反射、衍射以及多径效应等其它原因，至今仍未有一种普适的室内定位技术被广泛应用于我们的生活中，但随着社会的进步，人们对成熟室内定位技术的需求却越来越迫切。
　　本文主要对基于RSSI的位置指纹室内定位方法进行了研究与探讨，而该定位方法的实现过程分为两个阶段，分别是离线采集阶段和在线定位阶段。
　　离线采集阶段的主要工作是将在每个参考点采集到的RSSI（ Received Signal Strength Indication接收信号强度指示）生成“指纹”后存入“指纹库”。但是由于室内环境中存在的干扰，直接采集到的RSSI中包含很多噪声，所以在将RSSI存入指纹库前，需要对其进行过滤。文中首先通过实验分析了常用过滤方法，得出卡尔曼滤波对随机噪声有较好的过滤效果，但由于原始RSSI中存在多种噪声，最后通过讨论确定文中对其的过滤方式为先后采用残差滤波、卡尔曼滤波和均值滤波。在线定位阶段的主要工作是使用适当的匹配算法将实时指纹与指纹库中的指纹相匹配，根据匹配结果估算目标位置。文中对最近邻算法在定位时存在的不足进行了相应的改进，提出了基于发射节点距离的自适应指纹库最近邻匹配算法，并通过实验将改进前后的算法进行了对比，对比结果说明改进后的算法相比于改进前,定位精度有5％-10%左右的提升，同时匹配效率也能得到一定的改善。最后文中基于ZigBee无线网络，使用文中确定的过滤方式和改进后的匹配算法对基于RSSI的位置指纹室内定位方法进行了实现，并通过实验数据，分析了文中实现的室内定位系统在实验环境中的定位精度。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的研究内容

1.4 本文的组织结构

2 室内定位技术的介绍

2.1 室内定位技术的分类

2.2 几种典型的定位方法

2.3 基于RSSI传播特征的定位方法

2.4 ZigBee简介

2.5 本章小结

3 指纹库建立过程的研究

3.1 指纹库的建立过程

3.2 原始信号强度的波动情况

3.3 室内环境中存在的干扰

3.4 常用的过滤方法

3.5 文中对RSSI的预处理过程

3.6 指纹的数据构成及指纹库的建立

3.7 本章小结

4 匹配算法的研究

4.1 常用匹配算法

4.2 对最近邻算法提出的改进

4.3 对改进匹配算法的验证

4.4 本章小结

5 实验过程及数据分析

5.1 实验环境的介绍

5.2 实验过程说明及实验数据分析

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 未来展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文及科研成果

致谢