基于射頻傳感網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、最近幾年來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展的非常迅速，已經(jīng)滲透到我們的生活的方方面面了，而對(duì)于人的位置信息獲取成為了非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，本文對(duì)物聯(lián)網(wǎng)中人的位置信息獲取作為主要目標(biāo)，設(shè)計(jì)了室內(nèi)目標(biāo)追蹤系統(tǒng)，本系統(tǒng)基于ZigBee協(xié)議，使用射頻層析成像技術(shù)對(duì)目標(biāo)的位置進(jìn)行實(shí)時(shí)的獲取，解決了室內(nèi)追蹤精度不夠的問(wèn)題。
　　本文主要針對(duì)目標(biāo)的追蹤問(wèn)題，研究了基于射頻層析成像的追蹤系統(tǒng)，射頻層析成像是一種通過(guò)接收多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的信號(hào)來(lái)追蹤目標(biāo)的方法，當(dāng)目標(biāo)

2、接近兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的視距的時(shí)候，目標(biāo)是非常容易對(duì)實(shí)質(zhì)性的射頻信號(hào)造成衰減或者放大。本文中，我們討論了幾種測(cè)量模型用于對(duì)目標(biāo)追蹤的測(cè)量，包括指數(shù)模型，幅度模型，斜拉普拉斯模型。本系統(tǒng)中成功在室內(nèi)的情況下追蹤到兩個(gè)目標(biāo)，本文對(duì)比了多種追蹤算法，并檢驗(yàn)了在目標(biāo)數(shù)量已知的情況下和目標(biāo)數(shù)量未知的情況下的追蹤性能。并成功在兩個(gè)室內(nèi)環(huán)境下部署了傳感器節(jié)點(diǎn)，并收集了追蹤時(shí)候出現(xiàn)的問(wèn)題。對(duì)于固定數(shù)量的目標(biāo)，我們對(duì)比了粒子濾波和多粒子濾波還有馬可夫鏈蒙特卡洛算法

3、。其中相對(duì)比較好的算法中我們獲得的目標(biāo)追蹤誤差大約為0.3米（單個(gè)目標(biāo)情況），0.7米（兩個(gè)目標(biāo)）。
　　其中在對(duì)于一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行定位的情況下，我們對(duì)于目標(biāo)位置的精確性和穩(wěn)定性都明顯的強(qiáng)于多個(gè)目標(biāo)的情況，尤其當(dāng)我們處在一個(gè)比較穩(wěn)定的環(huán)境下。而對(duì)于多個(gè)目標(biāo)的情況，我們更多的是尋找一種模型和算法來(lái)對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行區(qū)分和定位，在精確度上對(duì)比單個(gè)目標(biāo)的情況要相對(duì)的降低了一點(diǎn)。
　　本文中的目標(biāo)追蹤系統(tǒng)，使用改進(jìn)的觀察模型，有更好的準(zhǔn)確率