[发明专利]一种基于最速下降法的室内定位方法

说明书

本发明公开了一种基于最速下降法的室内定位方法，该方法应用于室内未知节点的定位，基于信号强度(RSSI)的测距方法进行未知节点的位置估计，并采用最优化的方法对结果进行最优估计，得出误差最小的位置结果。该方法考虑在对数正态阴影模型的条件下，测得接收信号的强度值，考虑到RSSI值受多方面因素的影响，采用五点二次曲线拟合平均法并加权对RSSI值进行修正，利用最小二乘法对距离进行修正，通过三边定位算法求出盲节点位置，采用最优化方法中的最速下降法求出盲节点的准确位置，本发明能提高室内定位的精度，减小定位误差。

技术领域

本发明涉及一种基于最速下降法的室内定位方法，属于通信技术领域。

背景技术

室内定位技术是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通讯、基站定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。常见的室内无线定位技术有Wi-Fi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、ZigBee和超声波技术，本发明采用的是无线传感器网络的定位技术。基于无线传感网络的室内定位技术具有传感器节点成本低、低功耗、易于组网数据传输等特性。无线传感网络的实现方式是人类与自然界的交互，改变了以前单一的人与人之间的沟通，即从事范围大大扩充，形成了虚拟信息世界和现实存在事物的结合和统一。该领域在成为军事技术革命努力方向的同时，也将成为新一批信息产业竞争的高峰点。

无线传感器网络是一大型网络，节点是无线传感器网络的核心支撑技术之一。传感器节点应用于各种环境和场合，而位置信息是其必不可少的重要因素之一。对于其常用的军事领域来说，在军事作战侦查环境中要采集到所需信息，必须确切知道所监控对象的具体位置区域；针对各种环境情况下的突发事件，必须知道事件出现的具体现场位置，才可以采取相应措施进行解救处理。

现有的N-Hop Multilateration Primitive算法，其定位不精确，使用具有局限性，并且各个算法随着应用场合的不同对传感器节点的要求也大不相同，后人在现存节点定位算法的基础上，对其分析和比较，采用平均每跳距离与节点间跳数乘积形式表示的定位算法，此算法计算简单，不仅实现节点的准确定位，而且更重要的是略除了节点的其他冗余信息。目前的无线传感器网络定位算法采用质心与RSSI的结合，提取两者的优点，将其融合，降低了RSSI方法的计算复杂度和提高了质心算法的位置精确度，但是如果在复杂的信道模型中，其质心算法的误差相对较大。

发明内容

本发明目的在于针对上述现有技术的不足，提出了一种基于最速下降法的室内定位方法，该方法通过参考节点来确定未知节点的准确定位，融合最优化技术提高定位位置的精度，实现了无线传感器网络的最优化定位的过程。该方法采用无线传感器网络提高了定位位置精度，通过建立对数正态阴影衰落模型，采用多个参考节点和盲节点的结合，从而实现了快速准确地确定盲节点的位置。

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于最速下降法的室内定位方法，该方法包括如下几个步骤：

步骤1：在室内环境下，利用对数正态阴影模型，对距离为1m的时候接收信号强度值A和衰减因子n分别取值，根据室内环境下信号强度随距离衰减的关系，在同一个参考节点采集100个RSSI值并保证测量数据在1～15m内；

步骤2：分析列出来的数据，对同一个参考点处列出来的100个RSSI值采取五点二次曲线拟合平均法进行去噪分析，列出i的取值范围是1-100；；

步骤3：若则保留该RSSI值，否则，则去除该RSSI值；

步骤4：经过五点二次曲线拟合平均法的滤波之后，采用加权平均法和算术平均法分别求出平均值和再对和求平均列出三组RSSI值，分别为