首页> 中文学位 >基于惯性测量和RSSI的个人室内定位系统
【6h】

基于惯性测量和RSSI的个人室内定位系统

代理获取

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究目的

1.3 研究内容

1.4 本章小结

第二章 相关研究及技术介绍

2.1 潜在定位技术

2.2 定位技术

2.3 室内传播模型

2.4GHz

2.4惯性导航系统

2.5本章小结

第三章 系统结构

3.1采集系统

3.2处理单元

3.3 本章小结

第四章 定位算法

4.1 航位推算

4.2RSSI测量

4.3惯性测量和RSSI混合算法

4.4自适应步长算法

4.5本章小结

第五章 实验与分析

5.1 航位导航

5.2惯性测量和RSSI混合算法

5.3 自适应步长算法

5.4 本章小结

第六章 系统数据存储与传输

6.1 数据存储

6.2 数据传输

6.3 本章小结

第七章 总结和展望

7.1 本文总结

7.2未来展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文

展开▼

摘要

随着信息的急速增长,如何处理大数据以及如何提供可靠的信息成了关键。将信息附上定位标签成了一种最常用的处理方式。伴随着移动设备和个人设备的流行,定位成为热门。定位系统能够判断设备的位置信息,同时将位置信息用于基于定位的服务,如导航,跟踪,监测等。GPS系统能够方便地提供室外的个人定位信息,但是 GPS依靠卫星和接收者之间信号(line-of-sight)的传输;在室内情况下,信号的衰减导致 GPS定位信息的不可靠。
  室内定位系统用于提供在室内环境下个人和设备的位置信息。精度和计算收敛时间被认为是评价定位技术最重要的因素。本文介绍了基于惯性测量和RSSI的无线传感器室内定位系统,该系统通过可穿戴式无线传感器节点和环境辅助传感器节点来采集步行者的位置信息。
  可穿戴式节点采用惯性测量(Dead Reckoning)方法。Dead Reckoning是一种很重要的导航技术,在古代就已被用于航海事业。通过一个已知点位置,以及前进方向,速度,时间,就能够算出当前的位置信息。惯性测量在短距离定位上有较高的精度,但是具有累积误差的缺点。
  为了克服惯性测量的累积误差,通过在室内环境中布置 RSSI节点来矫正步行者的位置信息。并采用扩展性的卡尔曼滤波算法将惯性测量和RSSI测量数据结合起来,同时实现了自适应的步长算法,很大程度上改进了步长不正确读取带来的误差。相对于纯粹的惯性测量系统,我们的系统提高了66.3%的精确度。随着惯性测量的移动设备和无线通信芯片的普遍使用,相信这样的系统会有很大的应用前景。

著录项

  • 作者

    胡伟娅;

  • 作者单位

    上海交通大学;

  • 授予单位 上海交通大学;
  • 学科 计算机科学与技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 伍民友;
  • 年度 2013
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 TN925.93;
  • 关键词

    惯性测量; 无线传感器; 个人室内定位系统;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号