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基于RSSI的指纹法与几何法联合的室内无源感知定位汇报人：2024-01-28

CATALOGUE目录引言RSSI指纹法室内定位技术几何法室内定位技术联合定位算法设计与实现实验结果与分析总结与展望

01引言

随着物联网、智能家居等技术的快速发展，室内定位技术在智能家居、智慧医疗、智慧物流等领域的应用需求日益增长。室内定位需求日益增长传统室内定位技术如蓝牙、WiFi等基于信号强度的定位方法受多径效应、信号干扰等因素影响，定位精度和稳定性有待提高。传统室内定位技术局限性基于RSSI的指纹法与几何法联合的室内无源感知定位方法能够充分利用两种方法的优势，提高定位精度和稳定性，具有重要的研究意义和应用价值。联合定位方法优势研究背景与意义

室内定位技术现状目前，室内定位技术主要包括蓝牙、WiFi、超宽带（UWB）、惯性导航等。其中，蓝牙和WiFi定位技术较为成熟，但受多径效应和信号干扰影响较大；UWB定位技术精度高，但设备成本高，普及度有限；惯性导航技术无需外部信号源，但长时间使用存在累积误差。发展趋势未来室内定位技术将朝着高精度、高稳定性、低成本、易普及的方向发展。同时，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，室内定位技术将与这些技术深度融合，实现更加智能化、个性化的服务。室内定位技术现状及发展趋势

VS本文提出了一种基于RSSI的指纹法与几何法联合的室内无源感知定位方法。首先，利用指纹法建立室内环境RSSI指纹数据库；然后，通过几何法对目标进行初步定位；最后，结合指纹法和几何法的定位结果，采用融合算法对目标进行精确定位。贡献本文的主要贡献包括：（1）提出了一种基于RSSI的指纹法与几何法联合的室内无源感知定位方法，提高了定位精度和稳定性；（2）构建了室内环境RSSI指纹数据库，为指纹法定位提供了数据支持；（3）设计了融合算法，实现了指纹法和几何法定位结果的有机结合；（4）通过实验验证了所提方法的有效性和优越性。研究内容本文研究内容与贡献

02RSSI指纹法室内定位技术

RSSI（ReceivedSignalStrengthIndicator）指纹法是一种基于信号强度的室内定位技术。它通过测量接收到的无线信号强度，与预先建立的指纹库进行匹配，从而估计出目标的位置。指纹法的基本原理是，在室内环境中，无线信号的传播会受到多径效应、障碍物、干扰等因素的影响，使得信号强度在空间上呈现出一定的分布规律。这种规律可以被用来刻画室内环境的特征，形成独特的“指纹”。RSSI指纹法基本原理

指纹库建立通过在实际环境中采集大量的RSSI数据，并对数据进行处理和分析，提取出能够反映室内环境特征的指纹信息，建立起指纹库。为了提高定位精度和稳定性，需要对指纹库进行优化。常用的优化方法包括数据筛选、特征提取、降维处理等。去除异常值和噪声数据，保留有效、稳定的RSSI数据。从RSSI数据中提取出与室内环境相关的特征，如信号强度的均值、方差、分布等。通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法对指纹数据进行降维处理，降低计算复杂度和提高定位效率。指纹库优化特征提取降维处理数据筛选指纹库建立与优化方法

在定位过程中，需要将实时采集的RSSI数据与指纹库中的数据进行匹配。常用的匹配算法包括最近邻算法（NN）、K最近邻算法（KNN）、支持向量机（SVM）等。这些算法通过计算实时数据与指纹库中数据的相似度或距离，找到最匹配的指纹，从而估计出目标的位置。指纹匹配算法为了评估指纹法的定位性能，需要采用一定的评估指标和方法。常用的评估指标包括定位精度、稳定性、实时性等。评估方法可以采用实地测试、仿真模拟等方式进行。同时，还需要与其他室内定位技术进行对比分析，以验证指纹法的优势和局限性。性能评估指纹匹配算法及性能评估

03几何法室内定位技术

利用已知位置信标（如Wi-Fi路由器、蓝牙信标等）与待定位设备之间的距离或角度信息，通过几何计算确定设备的位置。几何法基本原理根据使用的测量参数不同，几何法可分为基于测距技术的定位和基于角度测量的定位。几何法分类几何法基本原理及分类

测距技术01通过测量待定位设备与已知位置信标之间的距离来实现定位，常见测距技术包括基于信号传播时间（TOA）、信号传播时间差（TDOA）、接收信号强度指示（RSSI）等。定位算法02在获得距离信息后，可利用三边测量、最小二乘法等算法计算设备的位置。优缺点03测距技术相对成熟，定位精度较高，但受多径效应、非视距传播等因素影响，测距误差可能导致定位精度降低。基于测距技术的几何法定位

定位算法在获得角度信息后，可利用三角测量、最大似然估计等算法计算设备的位置。角度测量技术通过测量待定位设备与已知位置信标之间的角度信息来实现定位，常见角度测量技术包括基于到达角度（AOA）、到达时间差（TDOA）等。优缺点角度测