基于相对方向角估计的室内定位系统设计与实现.pdf

中文摘要 摘 要 对在押人员进行有效监管是监狱维护社会和谐与稳定的关键前提。随着社会的 不断发展，现代监狱管理对在押人员监管质量和监管效率提出了更高的要求，传 统的监狱管理以“人防” 的方式获取在押人员的位置信息，监管效率低下，人力负担 重，无法满足现代监狱的监管需要。近年来快速发展的室内无线定位技术为改变 在押人员位置信息获取方式，提升监狱监管效率和质量带来了新的契机。但监狱 室内环境复杂，障碍物多，使得无线信号传播易受多径干扰、阴影等因素影响， 导致室内无线定位精度较低、稳定性较差，针对该问题本文以“某监狱厂区在押人 员定位技术研究”预研项目为背景，基于旋转定向天线，研究了相对方向角和信号 强度(received signal strength indication, RSSI) 的准确估计技术，以此为核心设计并 实现了一套无线室内定位系统。 ① 基于监狱厂区中定位技术的应用特点，确定以RSSI 为定位技术研究基础。 利用定向天线在水平方向上不同角度辐射能量的差异，可以进行相对方向角估计， 但传统的相对方向角估计方法易受环境干扰，角度估计误差大，稳定性差，因此， 本文提出了基于混合高斯模型的相对方向角准确估计算法（relative angle estimation algorithm, RDAE ）。该方法利用定向天线各旋转角定向辐射能量的相对差异，引入 高斯分布函数和区间映射技术，自适应生成各旋转角的相对方向角子估计器，通 过累加融合子估计器构建混合高斯模型，以该模型的最优输出确定相对方向角的 估计值，增强了相对方向角估计的抗干扰能力，提高了相对方向角估计的准确性 和稳定性。实验结果表明，相较于传统的相对方向角估计算法，RDAE 具有更强 的相对方向角准确估计能力。最后融合到达角度定位方法，进一步提出了基于 RDAE 的角度估计定位技术。 ② RDAE 算法以准确的RSSI 相对差异测量为核心，但RSSI 易受室内环境干 扰引起频繁波动，甚至会发生阶跃变化，使得室内RSSI 难以准确估计。针对该问 题，本文提出了一种基于改进强跟踪滤波算法的室内 RSSI 自适应估计算法 （improved strong tracking filter, ISTF ）。该算法采用强跟踪滤波 （strong tracking filter, STF）自适应跟踪RSSI 阶跃变化，克服传统RSSI 状态空间模型中的未建模 动态，利用高斯分布数据的采样过程，分析 STF 算法跟踪系统未建模不确定状态 的可靠性和有效性，确定强跟踪滤波弱化因子，并融合滑动平均滤波算法，提高 了RSSI 的自适应估计能力。通过与传统的RSSI 估计方法对比验证实验，结果表 明本文算法能够准确估计室内RSSI ，且收敛速度更快。 ③ 基于监狱厂区环境中进行人员定位的功能需求，以上述 ISTF 算法和基于 I 重庆大学硕士学位论文 RDAE 的角度估计定位技术为核心，在ZigBee 芯片CC2530 和协议栈ZStack 的基 础上，进行无线定位节点软、硬件设计，利用步进电机实现能够带动定向天线旋 转的专用旋转装置，构建完整的无线定位网络，设计定位监测中心软件对定位结 果进行图形化展示，实现整套无线定位系统。通过在实际环境中进行监狱厂区环 境进行模拟，对无线系统的定位性能进行测试，验证了本文所提算法及该定位系 统的有效性和优越性。 关键词：室内定位，RSSI，相对方向角，自适应估计，ZigBee II 英文摘要 ABSTRACT Effective supervision of detainees is a key prerequisite for