【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及。该方法在离线训练阶段首先收集一个场景中多个参考点及校验节点的信号特征，建立静态射频地图；然后根据该场景的静态射频地图，计算每个参考点的路径损耗参数；再根据路径损耗参数对参考点进行分簇，将定位区域划分为多个子区域；最后对每个子区域内参考点的RSSI指纹与该子区域内校验点的RSSI指纹进行稳健线性回归。在线定位阶段，利用定时获取的校验点RSSI与稳健回归系数更新射频地图，然后将此射频地图用于加权的K邻居算法，从而实现定位。本方法简单易行，定位精度高，能有效减少RSSI随机抖动以及室内人员走动干扰等因素引起射频地图过时对定位计算造成的影响。【专利说明】
本专利技术涉及室内无线定位
，特别是。
技术介绍
随着移动通信和无线技术的发展，基于位置的服务受到越来越广泛的关注。人们对室内定位信息的需求与日俱增，地下停车场、物流仓储、矿井、医院、监狱、考古现场、展厅、博物馆等大型的室内场所都需要对人员或物品进行实时定位，才能实现导航、监控和智能管理等功能。基于射频地图的室内定位方法由于具有较高的定位精度且计算方法简单，成为近年来最主要的...
【技术保护点】
一种基于分簇机制及稳健回归的射频地图自适应定位方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）将目标区域划分成均匀网格，并在目标区域内放置适量的校验节点和信标节点，分别在各网格中心点和校验节点测量接收到的各信标节点的RSSI，构建静态RSSI射频地图；（2）根据所述静态RSSI射频地图，计算每个参考点，即网格中心点的路径损耗参数；（3）根据路径损耗参数对参考点进行分簇，将目标区域划分为多个子区域；（4）将每个子区域内参考点的RSSI指纹与该子区域内校验点的RSSI指纹进行稳健线性回归；（5）利用定时获取的校验点RSSI与稳健回归系数更新射频地图，并将此射频地图用于加权的K邻居算法估计出未知节点的位置。
【技术特征摘要】
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。