基于Nanoloc的TOA指紋算法定位研究

　　參考點(diǎn)加權(quán)定位

　　定位參考集合 中的各指紋點(diǎn)對應(yīng)的歐幾里得距離有大有小，即表明各指紋點(diǎn)對定位待定位節(jié)點(diǎn)所起的作用不同，基于此，本文使用加權(quán)算法，將該參考點(diǎn)對應(yīng)的歐幾里得距離的倒數(shù)作為該參考點(diǎn)的權(quán)值，

　　其中(x₀,y₀)為指紋算法得到的待定位節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，(x_i,y_i)為區(qū)域中的指紋坐標(biāo)。

　　為了防止待定位點(diǎn)碰巧在某指紋點(diǎn)上的情況，在所得的歐幾里得距離值基礎(chǔ)上加上一個(gè)很小的數(shù)值ε，從而不會有歐幾里得距離為零，權(quán)值無窮大的情況出現(xiàn)，即

　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

　　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。

　　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)也會不同，表1表示了不同的參考點(diǎn)個(gè)數(shù)對定位精度的影響，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

　　本文針對室內(nèi)環(huán)境下多徑效應(yīng)的存在對TOA測距有較大誤差，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。

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