基于RSSI参数动态修正的ZigBee室内定位算法

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.006

摘要/Abstract

摘要： 摘要：ZigBee室内定位技术近年来发展迅速，但使用固定路径损耗模型的传统算法环境适应能力较差，会引起较大定位误差，影响定位精度。本文提出一种基于ZigBee平台的对数路径损耗模型参数动态修正的室内定位算法。首先经过高斯滤波对所得RSSI值进行筛选优化，然后根据锚节点之间的距离以及RSSI值来动态修正对数路径损耗模型参数，包括路径损耗因子以及距待测节点处的信号强度值，从而得到当下环境中具体的对数路径损耗模型；再利用卡尔曼滤波对现有的定位参数进行二次修正，以更正上述算法中因时刻变动引起的环境变化导致的定位偏差。实验结果表明，该定位算法比基于ZigBee的固定路径损耗模型定位性能提升了46.8%，可以改善因环境变化产生的定位误差问题。

关键词: 关键词：室内定位, ZigBee, 高斯滤波, 对数路径损耗模型, 卡尔曼滤波

Abstract: Abstract: ZigBee indoor positioning technology has developed rapidly in recent years， but the traditional algorithm using fixed path loss model has poor adaptability to the environment， resulting in large positioning errors and affecting positioning accuracy. This paper proposes an indoor location algorithm based on ZigBee platform with dynamic correction of logarithmic path loss model parameters. First， the RSSI value obtained is filtered and optimized by Gaussian filtering， and then the parameters of the logarithmic path loss model are dynamically modified according to the distance between anchor nodes and the RSSI value， including the path loss factor and the signal strength value from the node to be measured， so the specific logarithmic path loss model in the current environment is obtained； Then the Kalman filter is used to modify the existing positioning parameters twice， which can correct the positioning deviation caused by the environment change caused by the time change in the above algorithm. Experimental results show that the positioning performance of this algorithm is 46.8% higher than that of the fixed path loss model based on ZigBee， which can improve the positioning error caused by environmental changes.

Key words: Key words: indoor positioning, ZigBee, Gaussian filtering, logarithmic path loss model, Kalman filtering

中图分类号:

R392.12

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