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文檔簡介
1、隨著移動互聯網行業(yè)的高速發(fā)展,人們對于室內定位的需求日益迫切,作為位置信息服務最重要的組成部分,室內定位技術逐漸受到越來越多的商業(yè)關注。由于技術的進步,人們對于室內定位的精度要求也越來越高,但是由于室內環(huán)境的反射和多徑傳播,高精度室內定位問題一直是定位領域的最大難題。本文以信息柔性融合技術為基礎,主要研究如何在復雜室內環(huán)境下得到良好的室內定位結果。
本研究主要內容包括:⑴對室內定位技術的研究現狀進行了總結,剖析了各種室內定位技
2、術的優(yōu)缺點和技術難點?;诳死懒_界,分析了TOA定位算法的理論極限,并推導了基站噪聲特性不一致時TOA算法的CRLB。針對制約室內定位精度提高的瓶頸問題,設計了基于信息柔性融合的室內定位系統(tǒng)框架與結構。⑵針對信息柔性融合的數據層融合算法,分別研究了單/多傳感器條件下的定位參數估計、多定位參數融合定位等問題。在此基礎上提出了一種基于RSSI/AOA的新型室內精確定位方法,仿真和測試結果顯示本文所給算法可以有效濾除參數測量波動造成定位結果
3、誤差,有效提高了室內復雜環(huán)境下的目標定位精度。⑶建立了基于強跟蹤Kalman濾波器的決策層融合算法。解決Kalman濾波器在運動目標定位跟蹤方面的缺陷:對突變狀態(tài)的跟蹤能力差,對于大噪聲的濾除能力弱。改進強跟蹤算法中的次優(yōu)漸消因子,根據前次結果對強跟蹤結果做反饋,形成了基于指數漸消因子的融合跟蹤算法(EFF-STF)。詳細說明了算法的實現步驟,建立系統(tǒng)實際采集數據驗證了算法的有效性,并和相同條件下和卡爾曼濾波性能對比驗證了算法在大噪聲濾
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