【摘要】：RSSI與TOF是當前處理室內(nèi)定位問題的兩種應用較為廣泛的技術,但是其適用性受到限制且精度不高。針對室內(nèi)復雜環(huán)境跟蹤定位問題,采用基于RSSI和TOF兩種節(jié)點測距算法進行融合計算以提高測距精度。對兩種測距算法分別進行分析,建立系統(tǒng)運動模型,通過卡爾曼濾波對采集數(shù)據(jù)進行有效的噪音過濾;在統(tǒng)一的實驗平臺實現(xiàn)3種融合算法,分別為平均法,加權法和神經(jīng)網(wǎng)絡法,對仿真圖形進行分析對比。實驗結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡法收斂速度快,擬合程度高,優(yōu)化結(jié)果非常理想,有利于室內(nèi)定位技術精度的提高。
[Abstract]:RSSI and TOF are two widely used technologies to deal with indoor positioning problems, but their applicability is limited and the accuracy is not high. Aiming at the problem of indoor complex environment tracking and locating, two node ranging algorithms based on RSSI and TOF are adopted to improve the ranging accuracy. The two ranging algorithms are analyzed, the system motion model is established, and the collected data are filtered by Kalman filter. Three fusion algorithms are implemented on the unified experimental platform, which are the average method, the weighted method and the neural network method. The simulation graphics are analyzed and compared. The experimental results show that the neural network method has the advantages of fast convergence, high fitting degree and ideal optimization results, which is beneficial to the improvement of the precision of indoor positioning technology.
【作者單位】： 北方工業(yè)大學機電工程學院現(xiàn)場總線及自動化重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61174116) 北京市教委科研計劃課題基金項目(KM201110009012)
【分類號】：TP391.45;TN929.5

【參考文獻】

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3 曾U喺，

本文編號：2367727