基于尺度优化IUKF滤波的室内定位估计方法-北京邮电大学学报.PDF

2013年8月 北 京 邮 电 大 学 学 报 Aug.2013 第36卷 第4期 Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications Vol.36 No.4 摇 摇 文章编号:1007鄄5321(2013)04鄄0065鄄06 DOI:10.13190/ jbupt.201304.66.049 基于尺度优化IUKF滤波的室内定位估计方法 朱明强,摇 侯建军,摇 刘摇 颖,摇 苏军峰 (北京交通大学 电子信息工程学院,北京 100044) 摘要:为了改善以往室内接收信号强度指示定位方法精度不高的问题,提出了一种运用单形采样和协方差修正策 略的尺度优化迭代无迹卡尔曼滤波器(SIUKF),对节点坐标和信道衰减参数进行联合估计解算,从而实现对目标 位置获取的改进定位方法. 该方法针对室内环境复杂、干扰因素较多、接收RSSI信号存在较大的噪声的情况,使用 kernel平滑法对原始数据进行预处理校正,并将定位问题转换为非线性状态最优化估计问题. 实验和仿真结果表 明,与扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准无迹卡尔曼滤波法(UKF)相比,采用具有更高非线性近似精度的SIUKF解决 接收信号强度指示室内定位估计问题,可以较好地提高目标位置估计精度,且计算复杂度适中,稳定性更好,平均 定位精度可达0郾65m,能满足室内定位的需求. 关摇 键摇 词:室内定位;迭代无迹卡尔曼滤波;接收信号强度指示 中图分类号:TN915郾5摇 摇 摇 摇 文献标志码:A Indoor Localization Estimation Based on Scaled Iterated Unscented Kalman Filter ZHU Ming鄄qiang,摇 HOUJian鄄jun,摇 LIU Ying,摇 SUJun鄄feng (School of Electronics and Information Engineering,BeijingJiaotong University,Beijing 100044,China) Abstract:To improve the precision of received signal strength indicator(RSSI)wireless localization in traditional indoor positioning technology,using simplex sampling and covariance correction,a method of coordinate positionandchannelparameter simultaneousestimationispresentedbasedoniteratedunscent鄄 ed Kalmanfilter (IUKF)algorithm. Duetothecomplexityof indoorenvironment,thereexistsabignoise in RSSI signal,so the raw data is calibrated by using kernel smoother. The RSSI localization problem is conveyed into the optimal estimation problem of nonlinear equations. Simulation indicatesthat SIUKF al鄄 gorithm hashigher estimation accuracy comparedwith extended Kalmanfilter (EKF)andunscented Kal鄄 man filter (UKF). Itshowsstrongrobustness,andthecomputationalcomplexityisapprop