[发明专利]一种基于最速下降法的室内定位方法

摘要

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。

主权项

一种基于最速下降法的室内定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：在室内环境下，利用对数正态阴影模型，对距离为1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值并使测量数据在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，分别为步骤5：把步骤4中求得的信号强度值代入对数正态阴影衰落模型中，得到理论距离d1,d2,d3，在实际环境中布置参考节点和盲节点，求出参考节点和盲节点间的实际距离a1,a2,a3，采用最小二乘法对实际距离和理论距离进行修正，得到修正值d1',d'2,d3'；步骤6：利用三边定位算法求出未知节点的坐标(x,y)，并令此坐标值为步骤7中的初始值；步骤7：对所求出的坐标值进行最优估计，采用最优化技术中的最速下降法进行求解，如果||gk||＞阈值，执行步骤8；步骤8：如果||M(xk)/M(xk‑1)||＞1，则令α＝ρα，ρ＜1，跳至步骤9；步骤9：执行xk+1＝xk‑α*gk，若||gk||≤阈值，则输出最优解xk，否则，继续执行步骤8。