基于RSSI信號(hào)的室內(nèi)定位算法研究.pdf

1、當(dāng)前，基于衛(wèi)星信號(hào)的定位系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用在室外定位跟蹤中，由于衛(wèi)星信號(hào)不容易穿透建筑物，所以基于衛(wèi)星信號(hào)的定位系統(tǒng)無(wú)法適用室內(nèi)定位跟蹤。近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和日趨成熟，一些科技巨頭如微軟、谷歌、蘋(píng)果、百度以及許多世界上著名的大學(xué)也都著手研究室內(nèi)定位技術(shù)，人們對(duì)在室內(nèi)環(huán)境下獲取自身位置信息的需求與日俱增，使得室內(nèi)定位技術(shù)成了廣泛研究的熱點(diǎn)，本文對(duì)這一熱點(diǎn)完成以下幾點(diǎn)工作:
　　針對(duì)在有干擾噪聲環(huán)境中采樣到的RSSI RSSI(

2、Received Signal Strength Indication)信號(hào)中含有大量野值的問(wèn)題，在卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上，根據(jù)信息對(duì)其增益和預(yù)測(cè)值進(jìn)行自適應(yīng)控制，并由此得到一種自適應(yīng)KF抗野值算法，該方法可以對(duì)動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)中的野值信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)和剔除。
　　針對(duì)運(yùn)用歐式距離來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)RSSI信號(hào)向量的相似程度，在一定程度上放大了RSSI信號(hào)向量中較大分量在距離測(cè)度中的作用的問(wèn)題，本文改運(yùn)用Dice系數(shù)來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)RSSI信號(hào)向量的相似程

3、度，并由此得到一種基于Dice系數(shù)的WKNN定位算法。
　　定義了一種性能評(píng)估指標(biāo)，該指標(biāo)能夠在線(xiàn)反映出KF(Kalman Filter)、EKF(Extended Kalman Filter)、UKF(Unscented Kalman Filter)或PF(Particle Filter)算法的跟蹤性能。
　　定義了KF與UKF算法之間的正向切換門(mén)限條件，并由此得到一種KF+UKF目標(biāo)跟蹤算法，該方法以KF算法為主導(dǎo)，當(dāng)K