基于Nanoloc的TOA指紋算法定位研究
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參考點(diǎn)加權定位
本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/164392.htm定位參考集合 中的各指紋點(diǎn)對應的歐幾里得距離有大有小，即表明各指紋點(diǎn)對定位待定位節點(diǎn)所起的作用不同，基于此，本文使用加權算法，將該參考點(diǎn)對應的歐幾里得距離的倒數作為該參考點(diǎn)的權值，
其中(x0,y0)為指紋算法得到的待定位節點(diǎn)坐標，(xi,yi)為區域中的指紋坐標。
為了防止待定位點(diǎn)碰巧在某指紋點(diǎn)上的情況，在所得的歐幾里得距離值基礎上加上一個(gè)很小的數值ε，從而不會(huì )有歐幾里得距離為零，權值無(wú)窮大的情況出現，即
實(shí)驗結果及分析
為了檢驗此方法的可行性，我們進(jìn)行了如下實(shí)驗：在室內選擇一個(gè)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(gè)指紋點(diǎn)，建立數據庫。在定位區域中隨機放置一個(gè)待定位節點(diǎn)，由放置于角落的閱讀器讀取其距離信息，進(jìn)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(jìn)行比較。
由圖中曲線(xiàn)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(gè)精度足以滿(mǎn)足要求。
不同的參考點(diǎn)密度對定位精度的影響
將定位區域內的指紋點(diǎn)個(gè)數依次選定為36、18、9，重復上述實(shí)驗，得到如下定位結果：
通過(guò)上圖可以看出，當參考點(diǎn)密度降低之后，隨之明顯降低的是定位精度。
最鄰近參考點(diǎn)個(gè)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(diǎn)個(gè)數也會(huì )不同，表1表示了不同的參考點(diǎn)個(gè)數對定位精度的影響，用均方差誤差來(lái)表示。
由表1中數據可以看到，隨著(zhù)定位參考點(diǎn)個(gè)數k值的增大，定位誤差error并沒(méi)有明顯的改善，僅僅是誤差均方差變小。
結語(yǔ)
本文針對室內環(huán)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(wèn)題，提出使用指紋算法，利用動(dòng)態(tài)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(fā)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(guò)度依賴(lài)測量值的準確性，定位誤差趨于穩定，能夠較好的滿(mǎn)足一般的定位需求。
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