基于無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)的RSSI室內(nèi)定位算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著無(wú)線(xiàn)室內(nèi)傳感器定位技術(shù)的飛速發(fā)展和日益成熟，基于藍(lán)牙信號(hào)接收強(qiáng)度(Received Signal Strength Indicator，RSSI)的定位技術(shù)由于功耗低、設(shè)備簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，成為當(dāng)前室內(nèi)定位研究的熱點(diǎn)。雖然基于藍(lán)牙RSSI的室內(nèi)定位技術(shù)相較于其他室內(nèi)定位技術(shù)有著不可比擬的優(yōu)勢(shì)，但由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，噪聲干擾、多徑影響以及人員走動(dòng)等外在因素，使接收到的RSSI值偏差較大，用其計(jì)算得到的定位結(jié)果精度偏低。因此

2、，能否平滑隨機(jī)誤差、降低外部因素對(duì)RSSI接收值的干擾對(duì)提高基于RSSI的室內(nèi)定位算法精度起著至關(guān)重要的作用。
　　本文對(duì)基于無(wú)跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter，UKF)的RSSI室內(nèi)定位算法進(jìn)行研究和改進(jìn)。一般情況下，UKF算法中的Sigma點(diǎn)會(huì)隨狀態(tài)向量(x)的維數(shù)增加而到中心采樣均值點(diǎn)的距離越來(lái)越遠(yuǎn)，容易產(chǎn)生采樣的非局部效應(yīng)從而導(dǎo)致濾波發(fā)散。針對(duì)這一局限性，本文采取了一種基于采樣策略比例修正與濾波

3、初值改進(jìn)相結(jié)合的UKF算法對(duì)其改進(jìn)。該算法分為兩部分:在UKF算法的無(wú)跡變換階段采用采樣點(diǎn)通過(guò)協(xié)方差權(quán)值和均值權(quán)值進(jìn)行比例修正的采樣策略以及對(duì)UKF的濾波初值進(jìn)行四邊測(cè)量法和質(zhì)心算法相結(jié)合的改進(jìn)方法。最后將二者帶入卡爾曼濾波框架，進(jìn)行濾波運(yùn)算以及后續(xù)的定位計(jì)算。后續(xù)通過(guò)MATLAB仿真以及真實(shí)環(huán)境實(shí)測(cè)表明:在功能測(cè)試上，改進(jìn)算法能夠?qū)崿F(xiàn)靜態(tài)定位以及動(dòng)態(tài)軌跡追蹤;在性能指標(biāo)測(cè)試上，所有待測(cè)點(diǎn)中有80％的待測(cè)點(diǎn)的定位誤差不超過(guò)1.2米，與未