The invention provides a IMM algorithm for indoor wireless positioning of multiple error models. In the traditional IMM algorithm, filtering of two states is generally carried out, one is the sight distance state, and the other is non visual state. However, these two states do not adequately describe the channel conditions in the actual indoor environment. There are many different errors in the actual environment, so the present invention extends the model state. The present invention for complex indoor environment there are many obstacles, IMM is introduced to the error model is an effective means to eliminate the error model; IMM algorithm of multi error model in matching with the actual, the algorithm eliminates the best performance, and the performance of algorithm is more than the number of the actual performance of the model is better than less than when the actual; the introduction of multi error model does not increase the complexity of the IMM algorithm, the IMM algorithm of multi error model is an effective method to eliminate various obstacles under indoor environment error.
【技术实现步骤摘要】
一种用于室内无线定位的多误差模型的IMM算法
本专利技术涉及无线定位网络
,尤其涉及一种用于室内无线定位的多误差模型的IMM算法。
技术介绍
目前使用最广泛的是GPS定位系统。但GPS由于建筑物的遮挡并不适合室内环境。然而,无线传感网络定位通过采用各种测距方式并结合已知位置的节点信息为室内定位提供了可能。作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络在环境监测、目标跟踪等定位相关领域有着广泛的应用前景。确定事件发生的位置或获取信息的传感器节点的位置是无线传感器网络最基本的功能之一,没有位置信息的监测信息往往是毫无意义。无线传感器网络定位方法较多,目前最普遍的是根据是否需要测量距离进行划分:基于距离的定位算法(Range-Based)和距离无关的定位算法(Range-Free)。基于距离的定位算法包括基于信号传输时间(TOA)、基于信号传输时间差(TDOA)、基于信号到达角度(AOA)和基于接收信号强度指示(RSSI)等测量方法。基于RSSI的定位方法成本低,定位精度较高,但是在实际环境中容易受到反射、多径传播、天线增益、障碍物阻隔等因素的影响;尤其是障碍物的阻隔对RSS信号影响较大。因此如何消除由障碍物引起的误差一直是研究者们努力的方向。当目标节点(MN)在室内移动时,由于信号传播条件总是在视距和非视距间频繁转换。一种交互多模型的算法(InteractingMultipleModelIMM)被引入用来处理这种转换状态。经过众多研究者的仿真和实验证明这种算法机制优于一般的先鉴别非视距再消除非视距误差的方法。传统的IMM算法只是简单地将信号传播状态分为 ...
【技术保护点】
一种多误差模型的IMM算法,用于目标节点MN的室内无线定位,其特征在于:所述MN和锚节点AN间的信道模型包括视距模型和非视距模型,其中,所述非视距模型按照室内环境信道状态统计结果分为3个不同的非视距模型;所述IMM算法分为四个阶段:输入交互,模型滤波,模型概率更新,输出交互;(1)输入交互输入交互过程是利用上一个循环得到的所有状态及模型条件概率为每个模型重新计算输入状态、输入状态误差协方差阵;首先计算模型交互概率:
【技术特征摘要】
1.一种多误差模型的IMM算法,用于目标节点MN的室内无线定位,其特征在于:所述MN和锚节点AN间的信道模型包括视距模型和非视距模型,其中,所述非视距模型按照室内环境信道状态统计结果分为3个不同的非视距模型;所述IMM算法分为四个阶段:输入交互,模型滤波,模型概率更新,输出交互;(1)输入交互输入交互过程是利用上一个循环得到的所有状态及模型条件概率为每个模型重新计算输入状态、输入状态误差协方差阵;首先计算模型交互概率:ck,j=∑ipijuk,i(n-1)其中,uk,i|j(n|n-1)表示第k个AN在时刻n-1,模型i的滤波结果在时刻n输入到模型j的转移概率;Pij为Markov链的模型转换概率,表示从模型i向模型j转换的概率;uk,i(n-1)为第k个AN在时刻n-1模型i的模型概率,ckj表示第K个锚节点的模型j的预测概率,是一个归一化变量;然后是协方差更新:其中,Pk,i(n-1|n-1)表示第i个模型在时刻n-1的后验概率,是包含初始测距值的初始状态估计,是模型i的混合状态估计;再计算时刻n模型j的输入值:是n时刻模型j的输入值信息,Markov链的模型转换概率为:并且满足p11+p12+p13+p14=1,p21+p22+p23...
【专利技术属性】
技术研发人员:高波,黄华,周浩,李林,莫莉莎,张霆廷,
申请(专利权)人:深圳信息职业技术学院,
类型:发明
国别省市:广东,44
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