基于無線傳感器室內(nèi)定位研究.pdf

1、隨著無線傳感網(wǎng)室內(nèi)定位的發(fā)展，基于位置服務(wù)的需求也越來越廣，隨之帶動科研、商業(yè)、工業(yè)部門的極大關(guān)注。無線傳感網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)應(yīng)用使其發(fā)展速度迅猛向前，使其融入各個領(lǐng)域中。現(xiàn)在研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的科研人員越來越多，基于WSN的室內(nèi)定位方法也越來越成熟?？茖W(xué)家預(yù)言，WSN將會引起一場信息革命，掀起新的產(chǎn)業(yè)浪潮，未來WSN無處不在，極大地影響人類的生活方式。
　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位算法中，基于RSSI室內(nèi)定位算法的指紋集匹配和測距模型

2、算法有較強的應(yīng)用優(yōu)勢。但針對室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜性和特殊精度要求，加上信號在空氣中傳播易收到折射、衍射和多徑傳播等不確定的因素的情況，如何優(yōu)化改進(jìn)基于RSSI的室內(nèi)定位性能也成為目前傳感器室內(nèi)定位的一大熱點問題。所以本文針對RSSI極其受到室內(nèi)傳播環(huán)境干擾的情況，分析指紋匹配和傳播模型的不足，提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法。物理環(huán)境對信號強度的干擾在一定程度上使得RSSI值偏離原本模型，而目前大多數(shù)算法未考慮近似RSSI值周圍物理近鄰之間的關(guān)系。例如:物

3、理相鄰和RSSI邏輯相鄰之間的影響。最后使用高斯擬合的方式，對數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配處理。
　　針對環(huán)境多徑參數(shù)的影響，造成指紋集與距離集合的關(guān)系匹配形成多匹配現(xiàn)象。使用傳統(tǒng)定位算法并不能解決環(huán)境對RSS值得擾動狀況，因此，本文首先通過對指紋集算法和AP選擇之間的連通性進(jìn)行深入研究，然后分析了APs位置和數(shù)目對指紋集定位采樣結(jié)果的影響，對已經(jīng)部署好APs的場景進(jìn)行研究比較，針對現(xiàn)有的AP選擇算法沒有考慮環(huán)境對距離模型中衰減因子的影響，提出了

4、一種抗多徑的思想來輔助提高定位性能。并使用概率性Bayes算法對影響RSS值的參數(shù)很好的平滑處理，減少畸形樣本帶來的誤差。
　　實驗設(shè)計通過試驗試驗部署多個TL-WA501+的AP，RSS接收裝置選用華碩X8AIN series的筆記本電腦，使用筆者設(shè)計的接收運行在Windows7的操作系統(tǒng)上，由手機采集軟件在Android系統(tǒng)的手機終端上進(jìn)行模擬仿真實驗。通過實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，這兩種算法在定位精度上不僅有較大的提升，而且由于對室內(nèi)場