基于rssi预测模型的trm无线室内定位技术研究

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1、分类号TN911密级公开UDC621.39学位论文编号D-10617-308-(2016)-04046重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于RSSI预测模型的TRM无线室内定位技术研究英文题目ResearchonWirelessIndoorPositioningTechnologythroughTRMbasedonRSSIpredictionmodel学号S130403005姓名张翼学位类别工学硕士学科专业电工理论与新技术指导教师陈国平教授完成日期2016年4月11日III重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要当今城市化不断加剧，人们的活动越来越向室内聚集，大型建筑的设计在功能愈加完备的同时结构也越

2、复杂，这对室内定位技术来说，是机遇也是挑战。室内环境的特殊性使得现有许多常用定位方法在室内场景中遭遇各种定位局限，如目前广泛使用的全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS)也由于信号衰落问题对室内位置服务领域无能为力，于是基于各种无线信号的室内定位解决方案不断涌现。然而直到现在，能被大家广泛接受和认可的高精度室内定位应用并没有真正出现。究其原因，主要是大多数基于特定信号变化实现位置估计的室内定位技术都把屋内复杂环境看作简单的传播模型，而这种黑匣子式的处理方法自然导致精度不甚理想。目前，可实现室内环境提前预测再定位的方法主要有两种:指纹数据库技术和TR-FMM技术。

3、前者虽然能处理非视距和多径传输环境下的定位，可其指纹库的建立使得工作量巨大且自适应性差。后者先使用快速行进方法(FastMatchingMethod,FMM)利用渡越时间TOF(TimeofFlight,TOF)估计信道传播模型，再通过TR(TimeReversal,TR)技术精确定位目标，然而室内空间的TOF是一个皮秒级的小信号，需要昂贵的精密设备才能获取致使实用性差。基于此，本文提出基于RSSI预测模型的TRM无线室内定位技术。本方法分为基于RSSI的迭代逼近(RSSI-basedIterationApproach,IA-RSSI)算法估计室内环境和TR定位两个部分，采用信号接收强度指引

4、(ReceivedSignalStrengthIndication,RSSI)作为新的估计参数，使得高精度定位的同时，设备简化成本降低，即系统实用性增强。本文主要工作包括：(1)研究室内信道特点与RSSI之间的关系。依据RSSI的优缺点，由基于RSSI的入侵检测技术可知，其随环境改变而波动的缺点可以反过来探测信道变化。本文从理论和仿真实测两方面分别验证了复杂环境下电导率与RSSI的变化关系。(2)创新性地提出IA-RSSI算法来估计室内信道模型并结合TR实现定位。重点通过室内物体的电导率异构分布来模拟室内非均匀环境，利用RSSI波动特点，结合信号传播的电磁特性不断迭代更新，获得最接近实际环境

5、的室内环境模型。最后在已知模型的基础上利用时间反转技术精确定位室内小型目标。研究表明，I重庆邮电大学硕士学位论文摘要本文对小型终端的平均定位误差不超过3cm。本文提出的室内定位技术从另一角度寻找新参数，解决了预测模型技术实用性差的缺点，既可以满足室内目标的精确定位需求，又为产品级室内定位系统的实现奠定了坚实基础。关键词：室内定位，时间反转，信号接收强度指示，室内信道模型预测II重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractAsthegrowingurbanizationtoday,theactivitiesofhumansisgatheringtotheindoor,thedesi

6、gnoflargebuildingsbecomemorecompleteinfunctionandmorecomplexinstructureatthesametime,thisisanopportunityandachallengeforindoorpositioningtechnology.Thespecialnatureoftheindoorenvironmentcausedavarietyoflocatinglimitationwhenmanyexistingcommonpositioningmethodsisusedinindoorscenes,suchastheGlobalPos

7、itioningSystemwhoiswidelyusedinourworldisalsopowerlessforindoorlocationservicesbecauseofthesignalfadingproblem,somanypositioningsolutionsbasedonavarietyofcommunicationstechnologyareconstantlyemerging.Untiln