电信科学 ›› 2017, Vol. 33 ›› Issue (10): 99-106.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2017284
朱亚萍1,夏玮玮1,章跃跃1,燕锋1,左旭舟2,沈连丰1
修回日期:
2017-09-30
出版日期:
2017-10-01
发布日期:
2017-11-13
作者简介:
朱亚萍(1990-),女,东南大学移动通信国家重点实验室博士生,主要研究方向为宽带移动通信、无线传感器网络定位等。|夏玮玮(1975-),女,博士,东南大学移动通信国家重点实验室副教授,主要研究方向为短距离无线通信与泛在网络、异构网络无线资源优化等。|章跃跃(1988-),男,东南大学移动通信国家重点实验室博士生,主要研究方向为异构网络资源分配、无线定位、无线传感器网络。|燕锋(1983-),男,博士,东南大学移动通信国家重点实验室副研究员,主要研究方向为无线传感器网络,异构网络等。|左旭舟(1983-),男,博士,电子科技大学信息与软件工程学院讲师,主要研究方向为认知无线电、室内定位等。|沈连丰(1952-),男,东南大学移动通信国家重点实验室教授、博士生导师,主要研究方向为宽带移动通信、短距离无线通信和泛在网络等。
基金资助:
Yaping ZHU1,Weiwei XIA1,Yueyue ZHANG1,Feng YAN1,Xuzhou ZUO2,Lianfeng SHEN1
Revised:
2017-09-30
Online:
2017-10-01
Published:
2017-11-13
Supported by:
摘要:
针对目前对高精度室内定位算法的需求,提出一种基于接收信号强度识别(RSSI)和惯性导航的融合室内定位算法。基于无线传感网中ZigBee节点的RSSI值,采用位置指纹识别算法,对网络中的未知节点进行定位。结合惯性传感单元(IMU)提供的惯性数据,对RSSI定位结果进行融合修正。利用Kalman滤波器,采用状态方程描述待定位节点位置坐标的动态变化规律,从而实现一种以无线传感网络定位为主、IMU为辅的融合定位方法。仿真结果表明,提出的融合定位算法既能改善单独使用RSSI定位受环境干扰较大的问题,又能避免单独使用惯性导航带来的累积误差,极大地提高了定位精度。
中图分类号:
朱亚萍,夏玮玮,章跃跃,燕锋,左旭舟,沈连丰. 基于RSSI和惯性导航的融合室内定位算法[J]. 电信科学, 2017, 33(10): 99-106.
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