基于RSSI指紋庫的室內定位中,由于受到室內復雜環境的影響,實時采集的指紋數據會存在一定的誤差,將其直接用于定位,必將降低室內定位的精度。考慮定位區域內接收的不同RSSI信號值具有相關性,采用RSSI差分改正的方式提高定位精度。誤差改正數的計算與定位是本算法的關鍵,直接決定了定位的準確率。而選擇不同數量與不同位置的參考點都將影響誤差改正數的結果。泰森多邊形能構建整體角度最大化的多邊形網絡,并在空間信息領域具有廣泛的應用。為此,運用泰森多邊形的空間鄰接性質選擇用于誤差改正數計算的參考點,設計定位區域坐標改正數和RSSI向量元素改正數的計算方法,得到共用誤差,并應用到指紋數據的校正與定位。最后,在Eclipse編程環境下,配合PostgreSQL/PostGIS空間數據庫與Mybatis數據庫映射工具,開發了實驗原型系統,并對提出的融合差分改正的算法進行實驗測試,從實驗結果得出相較于未差分改正前,定位準確率有一定的提高。

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【文章目錄】：
1 基于泰森多邊形的參考點選擇
2 誤差改正數計算
    2.1 坐標改正數
    2.2 RSSI向量元素改正數計算
3 融合差分改正的RSSI指紋庫定位
    3.1 基于坐標改正數的定位
    3.2 基于RSSI向量元素改正數的定位
4 實驗及分析
    4.1 實驗場景及數據準備
    4.2 實驗過程
    4.3 實驗效果及分析
5 結論



本文編號：4002712