基于改进传播环境参数的室内定位方法

王康

摘要：针对传统信号传播模型对环境适变能力差，且定位精度不高的问题，提出一种动态RSSI加权系数模型。在邻近接入点（AP，access point）多次测取信号接收强度（RSS，received signal strength），经过高斯滤波算法对采集的RSSI进行数据滤波处理，再对分组数据赋予加权系数得到待定位节点邻近点RSSI均值。进而合理改进传统信号传播模型环境参数的A ，n 值估计，得到满足具体环境的动态自适应室内定位精度要求。实验结果表明：该方法适应多变环境的室内定位要求，并提高了定位精度。

关键词：传统信号传播模型;接收信号强度;加权系数;环境参数;

中图分类号：TP311        文献标识码：A        文章编号：1009-3044（2018）34-0219-03

随着人类社会的进步和科学技术的发展，人们对公共服务和生产安全越来越关注。尤其是对诸如矿井作业的高风险工作地带，一旦发生危机情况如何快速准确确定遇险人员的位置，成为现在研究的热点。基于卫星通信的全球定位系统GPS（Global Position System）已经能够很好地满足室外定位的需求，广泛应用于军事和民用等领域。然而在室内环境复杂的情况下GPS就失去了它的优势，由于多径等影响，室内无线电波传播环境中，更多的是非视距（NLOS）环境。NLOS传播带来的误差通常表现为信号延迟的增大、信号强度的衰弱以及到达角度的改变，因此如何提高室内定位精度依旧是无线通信网络研究中的重点[1]。

室內定位方法可分为基于测距（Range-based）和无需测距定位（Range-free）两类[8]。基于测距算法通过测量节点间的距离和角度，使用三边测量和三角测量以及极大似然估计算法，主要定位技术有TOA、TDOA、AOA、RSSI等，无需测距通过网络连通性等信息来实现开销较低的定位，主要定位算法有APIT算法、DV-Hop算法、质心算法和凸规划算法等[12]。

传统信号传播模型采用固定A、n值方式，而实际室内环境变化较大，因此室内环境由于多径等因素影响，A、n值变化具有动态性和时变性，使得定位精度误差较大。为了提高室内定位精度，使A、n值能准确反映室内环境变化，本文基于传统信号传播模型环境参数[11]进行改进，用高斯滤波[10]、分组数据赋加权系数等方式优化处理，以期达到良好的定位效果。

图4为两种方式的定位误差分布，定位误差3m以上的节点，传统方式有12个，而借由本文环境参数改进后的只有2个。传统方式定位误差距离各段都存在，其中1m到4m居多;改进方式的各距离段节点个数随定位误差增大而减小，因此不难看出本文改进的传播环境参数方法明显定位误差小于传统方式定位误差。本文算法定位误差1m以内的概率高达48.5%，且越大的定位误差发生的概率越小，定位精度可以满足实际应用需求，所以改进的环境参数定位方法优于传统环境参数定位方法。

3 结束语

当信息不断被要求准确，室内定位的精度要求也在不断提高，目前已经有许多学者提出了提高定位精度的方法。本文提出了一种改进传播模型中环境参数的动态RSSI加权系数方式，有效弥补了传统方式的不足，并进行了仿真测试和实验。对实验结果详细分析和对比，本文方法优于传统方式，定位精度和稳定性有显著提高。

参考文献：

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