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1、基于NanolocTOA指紋算法定位探究 摘要：室內(nèi)環(huán)境下，因多徑效應(yīng)以及障礙物影響等因素的存在，使得TOA測(cè)距誤差較大，如何降低測(cè)距誤差對(duì)定位精度的影響，是精確室內(nèi)定位系統(tǒng)前進(jìn)路上的一個(gè)挑戰(zhàn)。本文針對(duì)實(shí)測(cè)環(huán)境下TOA測(cè)距誤差較大且存在非單調(diào)等特點(diǎn)，利用指紋算法降低誤差影響，并使用動(dòng)態(tài)閾值，誤差加權(quán)等方法實(shí)現(xiàn)定位，并于Nanoloc平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所用方法在相同測(cè)距誤差情況下，對(duì)比最小二乘法定位有效的提高了定位精度。此方法使定位精度不再過度依賴測(cè)量值的準(zhǔn)確性，改善了惡劣環(huán)境下定位結(jié)果的穩(wěn)定性。本
2、文網(wǎng)絡(luò)版地址：http：//www.eepw.com.cn/article/164392.htm關(guān)鍵詞：指紋算法；室內(nèi)定位；TOA；Nanoloc；無線射頻識(shí)別DOI：10.3969/j.issn.1005-5517.2013.9.013引言5隨著射頻識(shí)別技術(shù)的飛快發(fā)展，人們對(duì)室內(nèi)物體的位置信息需求日益增長，室內(nèi)定位技術(shù)已成為全球研究的熱點(diǎn)。目前所研究的算法以基于測(cè)距技術(shù)為主，包括測(cè)量到達(dá)時(shí)間（TOA）、測(cè)量到達(dá)時(shí)間差（TDOA）、測(cè)量到達(dá)角度（AOA）以及測(cè)量信號(hào)強(qiáng)度（RSSI）。電磁因素、實(shí)現(xiàn)技術(shù)不完善、
3、環(huán)境變化等因素造成上述幾種技術(shù)的測(cè)距結(jié)果都會(huì)存在誤差，為了消除或減小誤差，人們研究改進(jìn)三邊測(cè)量算法、虛擬陣算法、Bancroft算法、VIRE算法、REC算法、Taylor級(jí)數(shù)展開算法等[4-9]數(shù)據(jù)后期處理算法，也有MUSIC、CHAN[3]、最強(qiáng)徑檢測(cè)[1]、高階累積量[10]等不同時(shí)延估計(jì)算法，希望利用不同的方法使得測(cè)距結(jié)果更準(zhǔn)確或利用已有數(shù)據(jù)得到更準(zhǔn)確的目標(biāo)位置。這些方法或過分依賴測(cè)量值的準(zhǔn)確性，或計(jì)算量過大，或存在實(shí)際條件不易達(dá)到等缺點(diǎn)，在實(shí)際中并不能達(dá)到很好的定位精度。本文研究基于到達(dá)時(shí)間的TOA
4、測(cè)距技術(shù)，結(jié)合指紋算法進(jìn)行定位，此方法既不會(huì)過分依賴測(cè)量值的準(zhǔn)確度，也易于實(shí)現(xiàn)。TOA雙邊測(cè)距原理為了檢驗(yàn)此方法的可行性，我們進(jìn)行了如下實(shí)驗(yàn)：在室內(nèi)選擇一個(gè)4.2m×4.2m的方形空曠區(qū)域，在角落位置放置閱讀器，每隔0.6m選擇一個(gè)指紋點(diǎn)，建立數(shù)據(jù)庫。在定位區(qū)域中隨機(jī)放置一個(gè)待定位節(jié)點(diǎn)，由放置于角落的閱讀器讀取其距離信息，進(jìn)行定位。指紋法定位精度將指紋法所得定位結(jié)果與最小二乘法所得定位結(jié)果進(jìn)行比較。5由圖中曲線看出，利用指紋算法定位，比基于最小二乘法定位的精度要高很多。指紋法定位精度在0.5m左右，當(dāng)定位區(qū)域
5、變大之后，這個(gè)精度足以滿足要求。不同的參考點(diǎn)密度對(duì)定位精度的影響將定位區(qū)域內(nèi)的指紋點(diǎn)個(gè)數(shù)依次選定為36、18、9，重復(fù)上述實(shí)驗(yàn)，得到如下定位結(jié)果：通過上圖可以看出，當(dāng)參考點(diǎn)密度降低之后，隨之明顯降低的是定位精度。最鄰近參考點(diǎn)個(gè)數(shù)k對(duì)定位精度的影響將閾值選為不同的值，從而定位參考集合內(nèi)的參考點(diǎn)個(gè)數(shù)也會(huì)不同，表1表示了不同的參考點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)定位精度的影響，用均方差誤差來表示。由表1中數(shù)據(jù)可以看到，隨著定位參考點(diǎn)個(gè)數(shù)k值的增大，定位誤差error并沒有明顯的改善，僅僅是誤差均方差變小。結(jié)語本文針對(duì)室內(nèi)環(huán)境下多徑效應(yīng)的存
6、在對(duì)TOA測(cè)距有較大誤差，且存在非單調(diào)性的問題，提出使用指紋算法，利用動(dòng)態(tài)閾值，誤差加權(quán)等方法改善定位精度，并與最小二乘法定位比較，發(fā)現(xiàn)此方法能夠獲得更好的定位誤差，有效的提高了定位精度，并使定位精度不再過度依賴測(cè)量值的準(zhǔn)確性，定位誤差趨于穩(wěn)定，能夠較好的滿足一般的定位需求。參考文獻(xiàn)：[1]5肖竹，于全，易克初，王勇超.適用于NLOS環(huán)境的UWB定位方案研究[J].通信學(xué)報(bào)，2008，（4）[2]DaegunOh，MyungkunKwak，andJong-WhaChong.ASubspace-BasedTwo
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