基于藍(lán)牙4.0基站角度測(cè)量的室內(nèi)定位技術(shù)研究

1、A D i s s e r t a t i o nS u b m i t t e d t o Z h e j i a n gU n i v e r s it yf o r t h eD e g r e eo f U n l V e r s1 U e g r e eM a s t e ro fE n g i n e e r i n g⑧T I T L E ： I n d o o r P o s i t i o n i n g T e c

2、h n o l o g y基金蘭皇壘! 堡h 旦壘墨皇魚(yú) ! 壘金 △翌g 里皇 ! QB l u e t o o t h4 ．0 S t a t i o nA u t h o r ：S u p e r v i s o r ：S u b j e c t ：C o l l e g e ：S u b m i t t e d D a t e ： 2 0 1 6 ／0 1浙江大學(xué)碩士學(xué)位淪文 摘要隨著現(xiàn)代社會(huì)科技的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，室外定

3、位技術(shù)也越來(lái)越成熟，谷歌地圖、百度地圖、高德地圖的被大面積使用，人類(lèi)從室外定位技術(shù)中獲取到的方便也越來(lái)越多。受助于成熟的室外定位技術(shù)，人們可以很方便地查詢(xún)到附近的各類(lèi)商店服務(wù)，同時(shí)也可以很便捷地獲取到各地的最佳路線，甚至公交路線、自駕車(chē)路線以及步行路線都一目了然。既然室外定位技術(shù)能給人類(lèi)帶來(lái)這么多的便利，那么，人們的視線開(kāi)始投向室內(nèi)定位技術(shù)，如何在室內(nèi)精度定位物體位置成為了急需解決的問(wèn)題。本文從大量實(shí)驗(yàn)入手，采集足夠多的定位數(shù)據(jù)，通過(guò)函

4、數(shù)擬合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和濾波預(yù)測(cè)的訓(xùn)練處理，提出了通過(guò)測(cè)量信號(hào)強(qiáng)度，訓(xùn)練出物體相對(duì)于信號(hào)基站的夾角，然后通過(guò)三角定位求出物體坐標(biāo)，最后對(duì)位置坐標(biāo)進(jìn)行濾波預(yù)測(cè)的一整套定位方案。整個(gè)方法的具體工作如下：一、分別進(jìn)行室外理想環(huán)境下定位實(shí)驗(yàn)、室內(nèi)理想環(huán)境下定位實(shí)驗(yàn)和室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下的定位實(shí)驗(yàn)。在室內(nèi)外的理想環(huán)境下，本文使用函數(shù)擬合的方法進(jìn)行定位分析，發(fā)現(xiàn)該環(huán)境下的角度平局定位精度達(dá)到5 。，同時(shí)定位準(zhǔn)確率達(dá)到7 0 ％。在室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下時(shí)，函數(shù)擬合方法

5、不再適用，于是本文采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，將1 8 0 c m 精度上的定位準(zhǔn)確率提高到6 5 ％。二、為了進(jìn)一步提高定位精度與定位準(zhǔn)確率，本文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上運(yùn)用濾波預(yù)測(cè)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。主要包括兩種方式，其一為坐標(biāo)線性預(yù)測(cè)算法，通過(guò)線性疊加B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基本卡爾曼濾波器，并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出向量作為濾波預(yù)測(cè)中的觀測(cè)變量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸出向量的濾波預(yù)測(cè)；其二為網(wǎng)絡(luò)權(quán)值濾波算法，使用擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣進(jìn)行預(yù)測(cè)修