基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法与系统，属于物联网蓝牙定位技术领域，该方法包括：将蓝牙接收器的接收信号强度指示RSSI数据用改进的加权KGMM混合滤波算法进行滤波处理，处理后的RSSI数据再用多层神经网络算法进行拟合处理，由此得出蓝牙接收器与锚节点的距离。本发明专利技术首先对蓝牙接收器的RSSI数据用一种新型的加权KGMM混合滤波算法进行预处理，得到平滑的数据，然后基于蓝牙的室内定位的实际需要，利用BP神经网络算法拟合数据得到蓝牙接收器与锚节点的距离。本发明专利技术融合加权混合滤波与多层神经网络的RSSI数据处理方法，有效地提高了测距精度。

Ranging method and system based on Bluetooth fusion hybrid filter and neural network

【技术实现步骤摘要】
基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法与系统
本专利技术涉及一种基于蓝牙技术的融合混合滤波与神经网络的室内测距方法与系统，属于物联网蓝牙定位

技术介绍
蓝牙作为一种开放式无线技术标准，是使用最广泛的短程的无线通信技术之一。自2013年苹果公司推出基于低功耗蓝牙的iBeacon技术以来，基于蓝牙的Beacon技术在各种领域中得到了广泛的应用，可以用于商场里推送消息，各种公共场所如医院、图书馆、博物馆、停车场等的室内定位和导航，身份识别，传感器应用等等。随着最新版本的蓝牙的发布，蓝牙的稳定性、功耗以及传输距离等方面都有了巨大的提升。目前，蓝牙5.0已经开始出现在各种流行技术中。许多流行的智能手机已经提供蓝牙5.0的支持，蓝牙5.0以更低的功耗和更高的性能，在物联网方面发挥了重要作用。其中，蓝牙定位以低成本、低功耗以及易部署的优势在各种室内定位技术中心脱颖而出。目前在基于蓝牙的室内定位技术中，根据观测量的不同可以分为基于信号到达时间(TimeofArrival，TOA)定位技术，基于信号到达时间差(TimeDifferen本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：/n(1)蓝牙接收器在离锚节点各不同的距离处分别采集一组信号强度RSSI值，获取蓝牙接收器所采集的RSSI值和对应的锚节点至接收器间的距离；/n(2)对每组信号强度RSSI数据，用改进的KGMM加权混合滤波法分别进行滤波处理；/n(3)对滤波处理后的RSSI值和距离数据用多层神经网络算法进行拟合；/n(4)通过拟合出的距离与RSSI值的关系，根据蓝牙接收器上测出的RSSI值得到蓝牙接收器与锚节点之间的距离值。/n

【技术特征摘要】
1.基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
(1)蓝牙接收器在离锚节点各不同的距离处分别采集一组信号强度RSSI值，获取蓝牙接收器所采集的RSSI值和对应的锚节点至接收器间的距离；
(2)对每组信号强度RSSI数据，用改进的KGMM加权混合滤波法分别进行滤波处理；
(3)对滤波处理后的RSSI值和距离数据用多层神经网络算法进行拟合；
(4)通过拟合出的距离与RSSI值的关系，根据蓝牙接收器上测出的RSSI值得到蓝牙接收器与锚节点之间的距离值。


2.根据权利要求1所述的基于蓝牙融合混合滤波与神经网络的测距方法，其特征在于：所述步骤(2)中用改进的KGMM加权混合滤波法进行滤波处理步骤包括：
(2.1)读取一组RSSI采样值，去除前后设定比例的RSSI采样值，对剩下的RSSI值进行卡尔曼滤波；
(2.2)再用高斯滤波法将异常的RSSI值的干扰消除以平滑数据，得到过滤后的每个采样值对应的高斯滤波值RSSIGi；
(2.3)对于得到的RSSI值取算术均值RSSImean和中间值RSSImid；
(2.4)将各个RSSI值分别与均值和中间值的偏差平方均值作为各自的门限值，只要偏差平方小于该门限值，就用该门限值来确定权值；如果偏差平方大于该门限值，就用来决定权值；权值计算公式定义为：



其中：m为该组数据的个数；
(2.5)考虑到均值滤波能使数据趋于平缓而中值滤波能够避免偏离正常值较大的值对结果的影响，对ωmeani和ωmidi做如下处理，ωi＝α*ωme...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡静，宋铁成，丁子璇，夏玮玮，燕锋，沈连丰，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32