【摘 要】
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室内定位伴随物联网技术在环境监测、目标跟踪、安全监控等领域的应用逐渐成为人们关注的焦点。常见室内目标的定位采用两种方法:两点测距-几何计算和创建空间模型。测量两点
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室内定位伴随物联网技术在环境监测、目标跟踪、安全监控等领域的应用逐渐成为人们关注的焦点。常见室内目标的定位采用两种方法:两点测距-几何计算和创建空间模型。测量两点距离的方法一般通过接收信号强度指示(RSSI),电波传播时间(TOA),电波传播时间差(TDOA)以及电波入射角(AOA)等方法获得估计距离,再通过特定的定位计算方法得到未知节点的位置。创建空间模型的方法采用预先建立测量采集信号与实际距离的映射库为基础,通过匹配策略以及相关定位算法确定未知节点的位置。综上所述,无需测距的定位技术具有成本低的显著优势,但是RSSI的采集容易受到环境、人为测量等随机因素干扰。结合以上两大类的定位方法,本文在较小的硬件成本基础下,为避免采集环境偶然因素干扰采用在不同位置采集RSSI,建立了基于Elman神经网络映射的定位方法,从而获得较高的定位精度。考虑实际采集的RSSI值的不确定性,用数组表示和评估处理采集的不确定性数据。对采集的RSSI进行Kalman均值滤波处理,建立含有最优参数的RSSI值与对应距离之间的无线信号衰减模型。为了提高定位精度,利用了Elman神经网络建立实际坐标与RSSI数组的映射匹配策略。对映射输出定位结果的精度和影响因素进行分析和评估,着重提高室内定位结果的精度。
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