室内定位技术的多源数据融合算法研究

作     者：董哲 吴瑶 孙德辉 DONG Zhe;WU Yao;SUN De-hui

作者机构：北方工业大学机电工程学院现场总线及自动化重点实验室北京100144 

基　　金：国家自然科学基金项目(61174116) 北京市教委科研计划课题基金项目(KM201110009012) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2014年第35卷第5期

页      码：1526-1530页

摘      要：RSSI与TOF是当前处理室内定位问题的两种应用较为广泛的技术,但是其适用性受到限制且精度不高。针对室内复杂环境跟踪定位问题,采用基于RSSI和TOF两种节点测距算法进行融合计算以提高测距精度。对两种测距算法分别进行分析,建立系统运动模型,通过卡尔曼滤波对采集数据进行有效的噪音过滤;在统一的实验平台实现3种融合算法,分别为平均法,加权法和神经网络法,对仿真图形进行分析对比。实验结果表明,神经网络法收敛速度快,拟合程度高,优化结果非常理想,有利于室内定位技术精度的提高。

主 题 词：距离测量 室内定位 融合算法 卡尔曼滤波 神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2014.05.006

馆 藏 号：203766182...