基于Nanoloc的TOA指紋算法定位研究

孟祥龍 劉德亮 王姣姣

摘要：室內環境下，因多徑效應以及障礙物影響等因素的存在，使得TOA測距誤差較大，如何降低測距誤差對定位精度的影響，是精確室內定位系統前進路上的一個挑戰。本文針對實測環境下TOA測距誤差較大且存在非單調等特點，利用指紋算法降低誤差影響，并使用動態閾值，誤差加權等方法實現定位，并于Nanoloc平臺實現。實驗結果表明，本文所用方法在相同測距誤差情況下，對比最小二乘法定位有效的提高了定位精度。此方法使定位精度不再過度依賴測量值的準確性，改善了惡劣環境下定位結果的穩定性。本文網絡版地址：http：//www.eepw.com.cn/ article/164392.htm

關鍵詞：指紋算法；室內定位；TOA；Nanoloc；無線射頻識別

DOI： 10.3969/j.issn.1005-5517.2013.9.013

引言

隨著射頻識別技術的飛快發展，人們對室內物體的位置信息需求日益增長，室內定位技術已成為全球研究的熱點。目前所研究的算法以基于測距技術為主，包括測量到達時間（TOA）、測量到達時間差（TDOA）、測量到達角度（AOA）以及測量信號強度（RSSI）。電磁因素、實現技術不完善、環境變化等因素造成上述幾種技術的測距結果都會存在誤差，為了消除或減小誤差，人們研究改進三邊測量算法、虛擬陣算法、Bancroft算法、VIRE算法、REC算法、Taylor級數展開算法等[4-9]數據后期處理算法，也有MUSIC、CHAN[3]、最強徑檢測[1]、高階累積量[10]等不同時延估計算法，希望利用不同的方法使得測距結果更準確或利用已有數據得到更準確的目標位置。這些方法或過分依賴測量值的準確性，或計算量過大，或存在實際條件不易達到等缺點，在實際中并不能達到很好的定位精度。本文研究基于到達時間的TOA測距技術，結合指紋算法進行定位，此方法既不會過分依賴測量值的準確度，也易于實現。

TOA雙邊測距原理

為了檢驗此方法的可行性，我們進行了如下實驗：在室內選擇一個4.2m×4.2m的方形空曠區域，在角落位置放置閱讀器，每隔0.6m選擇一個指紋點，建立數據庫。在定位區域中隨機放置一個待定位節點，由放置于角落的閱讀器讀取其距離信息，進行定位。

指紋法定位精度

將指紋法所得定位結果與最小二乘法所得定位結果進行比較。

由圖中曲線看出，利用指紋算法定位，比基于最小二乘法定位的精度要高很多。指紋法定位精度在0.5m左右，當定位區域變大之后，這個精度足以滿足要求。

不同的參考點密度對定位精度的影響

將定位區域內的指紋點個數依次選定為36、18、9，重復上述實驗，得到如下定位結果：

通過上圖可以看出，當參考點密度降低之后，隨之明顯降低的是定位精度。

最鄰近參考點個數k對定位精度的影響

將閾值選為不同的值，從而定位參考集合內的參考點個數也會不同，表1表示了不同的參考點個數對定位精度的影響，用均方差誤差來表示。

由表1中數據可以看到，隨著定位參考點個數k值的增大，定位誤差error并沒有明顯的改善，僅僅是誤差均方差變小。

結語

本文針對室內環境下多徑效應的存在對TOA測距有較大誤差，且存在非單調性的問題，提出使用指紋算法，利用動態閾值，誤差加權等方法改善定位精度，并與最小二乘法定位比較，發現此方法能夠獲得更好的定位誤差，有效的提高了定位精度，并使定位精度不再過度依賴測量值的準確性，定位誤差趨于穩定，能夠較好的滿足一般的定位需求。

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