基于RSSI和惯性导航的融合室内定位算法

朱亚萍; 夏玮玮; 章跃跃; 燕锋; 左旭舟; 沈连丰

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2017284

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基于RSSI和惯性导航的融合室内定位算法

研究与开发 | 更新时间：2024-06-05

- 基于RSSI和惯性导航的融合室内定位算法
- A hybrid indoor localization algorithm based on RSSI and inertial navigation
- 电信科学 2017年33卷第10期页码：99-106
- 作者机构：
  
  1. 东南大学移动通信国家重点实验室，江苏南京 210096
  2. 电子科技大学信息与软件工程学院，四川成都 610054
- 作者简介：
  
  [ "朱亚萍（1990-），女，东南大学移动通信国家重点实验室博士生，主要研究方向为宽带移动通信、无线传感器网络定位等。" ]
  [ "夏玮玮（1975-），女，博士，东南大学移动通信国家重点实验室副教授，主要研究方向为短距离无线通信与泛在网络、异构网络无线资源优化等。" ]
  [ "章跃跃（1988-），男，东南大学移动通信国家重点实验室博士生，主要研究方向为异构网络资源分配、无线定位、无线传感器网络。" ]
  [ "燕锋（1983-），男，博士，东南大学移动通信国家重点实验室副研究员，主要研究方向为无线传感器网络，异构网络等。" ]
  [ "左旭舟（1983-），男，博士，电子科技大学信息与软件工程学院讲师，主要研究方向为认知无线电、室内定位等。" ]
  [ "沈连丰（1952-），男，东南大学移动通信国家重点实验室教授、博士生导师，主要研究方向为宽带移动通信、短距离无线通信和泛在网络等。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61471164);国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61201175);国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61601122);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;Fundamental Research Funds for the Central University(KYLX16_0222);网络与交换技术国家重点实验室（北京邮电大学）开放课题资助项目;Open Foundation of State Key Laboratory of Networking and Switching Technology (Beijing University of Posts and Telecommunications)(SKLNST-2016-2-16)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2017284
  中图分类号： TP393
- 网络出版日期：2017-10，
  
  纸质出版日期：2017-10-15
- 稿件说明：
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朱亚萍, 夏玮玮, 章跃跃, 等. 基于RSSI和惯性导航的融合室内定位算法[J]. 电信科学, 2017,33(10):99-106.

Yaping ZHU, Weiwei XIA, Yueyue ZHANG, et al. A hybrid indoor localization algorithm based on RSSI and inertial navigation[J]. Telecommunications science, 2017, 33(10): 99-106.
朱亚萍, 夏玮玮, 章跃跃, 等. 基于RSSI和惯性导航的融合室内定位算法[J]. 电信科学, 2017,33(10):99-106. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2017284.

Yaping ZHU, Weiwei XIA, Yueyue ZHANG, et al. A hybrid indoor localization algorithm based on RSSI and inertial navigation[J]. Telecommunications science, 2017, 33(10): 99-106. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2017284.

摘要

针对目前对高精度室内定位算法的需求，提出一种基于接收信号强度识别（RSSI）和惯性导航的融合室内定位算法。基于无线传感网中ZigBee节点的RSSI值，采用位置指纹识别算法，对网络中的未知节点进行定位。结合惯性传感单元（IMU）提供的惯性数据，对RSSI定位结果进行融合修正。利用Kalman滤波器，采用状态方程描述待定位节点位置坐标的动态变化规律，从而实现一种以无线传感网络定位为主、IMU为辅的融合定位方法。仿真结果表明，提出的融合定位算法既能改善单独使用RSSI定位受环境干扰较大的问题，又能避免单独使用惯性导航带来的累积误差，极大地提高了定位精度。

Abstract

To cater for the requirements of high-precision indoor localization algorithms

a hybrid indoor localization algorithm based on received signal strength identification (RSSI) and inertial navigation was proposed.This algorithm used fingerprint identification algorithm to localize the agents

based on the RSSI values of ZigBee nodes in wireless sensor network.The algorithm combined the inertial information provided by inertial measurement units (IMU)

to correct the RSSI localization results.This algorithm used Kalman filter and adopted state equations to describe the dynamic change rules of agents’ positions

thus it achieved a hybrid localization algorithm which relied WSN localization first and IMU last.Simulations evaluate that the proposed algorithm can improve the localization performances of algorithms which adopt RSSI localization and inertial navigation individually

and can greatly improve localization accuracy.

关键词

Keywords

references

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