基于Nanoloc的TOA指紋算法定位研究
參考點加權(quán)定位
本文引用地址:http://2s4d.com/article/164392.htm定位參考集合 中的各指紋點對應(yīng)的歐幾里得距離有大有小,即表明各指紋點對定位待定位節(jié)點所起的作用不同,基于此,本文使用加權(quán)算法,將該參考點對應(yīng)的歐幾里得距離的倒數(shù)作為該參考點的權(quán)值,

其中(x0,y0)為指紋算法得到的待定位節(jié)點坐標(biāo),(xi,yi)為區(qū)域中的指紋坐標(biāo)。
為了防止待定位點碰巧在某指紋點上的情況,在所得的歐幾里得距離值基礎(chǔ)上加上一個很小的數(shù)值ε,從而不會有歐幾里得距離為零,權(quán)值無窮大的情況出現(xiàn),即

實驗結(jié)果及分析
為了檢驗此方法的可行性,我們進行了如下實驗:在室內(nèi)選擇一個4.2m×4.2m的方形空曠區(qū)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(shù)據(jù)庫。在定位區(qū)域中隨機放置一個待定位節(jié)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(jié)果與最小二乘法所得定位結(jié)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(dāng)定位區(qū)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(qū)域內(nèi)的指紋點個數(shù)依次選定為36、18、9,重復(fù)上述實驗,得到如下定位結(jié)果:
通過上圖可以看出,當(dāng)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(shù)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(nèi)的參考點個數(shù)也會不同,表1表示了不同的參考點個數(shù)對定位精度的影響,用均方差誤差來表示。

由表1中數(shù)據(jù)可以看到,隨著定位參考點個數(shù)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(jié)語
本文針對室內(nèi)環(huán)境下多徑效應(yīng)的存在對TOA測距有較大誤差,且存在非單調(diào)性的問題,提出使用指紋算法,利用動態(tài)閾值,誤差加權(quán)等方法改善定位精度,并與最小二乘法定位比較,發(fā)現(xiàn)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(zhǔn)確性,定位誤差趨于穩(wěn)定,能夠較好的滿足一般的定位需求。
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