【摘 要】
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随着网络技术和智能终端的快速发展,人们对位置服务的需求在不断增加。据统计,手机用户已经超过15.7亿。目前,全球导航定位系统可以提供准确的室外导航位置服务,然而由于室内环境复杂多变,信号干扰严重,且随着大型建筑物的逐渐增多,如何提高室内定位精度以满足人民生活需求已成为当前研究热点。综合考虑室内定位成本和精度等因素,本文选取基于RSSI（Received Signal Strength Indict
【基金项目】
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国家重点研发新计划“灾害环境下快速应急定位组网技术”（编号2016YFC0803103）
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随着网络技术和智能终端的快速发展,人们对位置服务的需求在不断增加。据统计,手机用户已经超过15.7亿。目前,全球导航定位系统可以提供准确的室外导航位置服务,然而由于室内环境复杂多变,信号干扰严重,且随着大型建筑物的逐渐增多,如何提高室内定位精度以满足人民生活需求已成为当前研究热点。综合考虑室内定位成本和精度等因素,本文选取基于RSSI（Received Signal Strength Indictor,RSSI）测距的室内定位算法进行研究,主要工作内容如下:（1）对现有基于测距和非测距的定位算法进行综合分析,深入探讨了各种算法的适用性,同时对基于时间到达法（Time of Arrival,TOA）、基于时间差法（Time Difference of Arrival,TDOA）、基于到达角度法（Angle of Arrival,AOA）、基于接收信号强度法（RSSI）四种测距方法的优缺点进行分析。（2）针对现有的路径损耗模型不能很好的表征距离与信号强度之间的关联关系,本文引入基于GA-BP神经网络训练的路径损耗模型。该模型是在BP神经网络训练的路径损耗模型的基础上,利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,改善了BP神经网络容易陷入局部极值的缺点,从而提高测距精度。（3）针对现有基于信号强度的质心算法定位精度不能满足特定场景下对高精度室内定位需求的问题,提出一种改进的加权质心定位算法。该算法通过RSSI测距得出4个已知锚节点到待测点的距离,以相应的锚节点的坐标为圆心、距离值为半径画圆弧,得到由4段圆弧相交的四边形区域,其任取3个顶点可以组成一个三角形,然后以距离平方倒数之和作为权值计算4个三角形质心坐标,再以4个三角形质心坐标作为初始值以信号强度之和作为权值求解待测点坐标。（4）通过MATLAB模拟仿真和实测数据实验表明,本文引入的GA-BP神经网络训练的路径损耗模型的测距精度高于BP神经网络训练的路径损耗模型的测距精度;提出的改进加权质心算法的定位精度优于现有的加权质心算法的定位精度;最后通过综合实验验证了本文方法的可行性。
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