基于Nanoloc的TOA指紋算法定位研究

　　指紋算法及其實現(xiàn)

　　指紋定位的核心思想是建立無線信號的分布數(shù)據(jù)庫，通過匹配算法實現(xiàn)實時定位。這種方法預(yù)先采集待定位環(huán)境中的無線信號，能夠有效避免無線信號本身及環(huán)境影響等因素引起的誤差，對存在障礙物的情況有很強的適應(yīng)能力。

　　我們使用的系統(tǒng)平臺包括移動節(jié)點、固定節(jié)點以及控制節(jié)點。定位流程可以分為四個步驟：

　　(1)建庫過程：在定位區(qū)域內(nèi)選定參考點位置，通過移動節(jié)點采集測量值，經(jīng)過一系列的數(shù)據(jù)處理，建立該區(qū)域內(nèi)的位置距離數(shù)據(jù)庫;
　　(2)信號采集過程：控制節(jié)點接收移動節(jié)點發(fā)送的實時信號，經(jīng)處理之后，發(fā)送到數(shù)據(jù)處理端;
　　(3)定位過程：利用匹配算法，在數(shù)據(jù)庫中尋找一系列與采集到的測量值最接近的定位參考點;
　　(4)修正過程：對上一步中的指紋點集合，進(jìn)行誤差分析，從中選擇最合適的k個定位參考點，使用加權(quán)算法，完成定位。

　　建庫過程

　　建庫過程分為以下幾個步驟：(1)在待定位區(qū)域中，根據(jù)環(huán)境不同選擇指紋位置，并放定閱讀器位置;(2)在環(huán)境中取一個移動節(jié)點作為信號采集點，依次置于選定的指紋位置，所有閱讀器采集其位置信息;(3)對采集到的距離信息，去除最大值和最小值之后，取平均，建立數(shù)據(jù)庫。

　　定位過程

　　本文使用的匹配算法采用最近鄰居法。該算法將不同閱讀器測得的目標(biāo)距離值作為向量，計算待定位節(jié)點與數(shù)據(jù)庫中指紋點的歐幾里得距離。選擇其中距離最小的若干參考點組成定位參考點集合N。假定某指紋節(jié)點在數(shù)據(jù)庫中的測量距離向量為(d_i1,d_i2,...d_n)，待定位節(jié)點的測量距離向量為(d₁,d₂,...,d_n)。則歐幾里得距離為

　　將待定位節(jié)點的測量向量與數(shù)據(jù)庫中的所有指紋點向量分別進(jìn)行上述計算，求得與各指紋節(jié)點的歐幾里得距離，選擇閾值，將歐幾里得距離小于閾值的指紋節(jié)點作為定位參考點集合N。

　　修正過程

　　選擇動態(tài)閾值

　　將閾值設(shè)定為一個初值，歐幾里得距離小于該閾值的指紋點位置置1，否則置0，這樣置1的指紋點就組成了一張模糊地圖。程序中判斷滿足此要求的指紋點個數(shù)k，如果k值位于3和6之間，則滿足要求;如果k值小于3，則閾值自動加1，直到k值大于3為止;如果k值大于6，則閾值自動減一，直到k值小于6。經(jīng)此調(diào)整，使N中指紋點個數(shù)k值在一個理想的范圍內(nèi)變化。