1、基于蓝牙4研究思路1.课题背景及研究现状课题背景及研究现状2.系统整体设计系统整体设计3.3.RSSIRSSI衰减模型与衰减模型与iBeaconiBeacon基站部署基站部署4.4.基于基于RSSIRSSI位置指纹库定位算法优化位置指纹库定位算法优化5.总结与展望总结与展望课题背景及现状课题背景及现状 室内尤其地下，导航信号衰减太快，卫星定位无法使用。室内定位技术可以轻松获取室内物品信息。1蓝牙4.0低功耗、易实现、精度较高课题背景及现状课题背景及现状1课题背景及现状课题背景及现状-指纹定位方法指纹定位方法1指纹信息采集指纹库存储信息研究思路1.课题背景及研究现状课题背景及研究现状2.系统整体
2、设计系统整体设计3.3.RSSIRSSI衰减模型与衰减模型与iBeaconiBeacon基站部署基站部署4.4.基于基于RSSIRSSI位置指纹库定位算法优化位置指纹库定位算法优化5.总结与展望总结与展望2iBeacon基站APP系统整体设计系统整体设计系统整体设计系统整体设计-iBeacon基站设计基站设计2系统整体设计系统整体设计-APP设计设计2对匹配定位算法进行优化系统整体设计系统整体设计-WEB服务器服务器设计设计2研究思路1.课题背景及研究现状课题背景及研究现状2.系统整体设计系统整体设计3.3.RSSIRSSI衰减模型与衰减模型与iBeaconiBeacon基站部署基站部署4.4
3、.基于基于RSSIRSSI位置指纹库定位算法优化位置指纹库定位算法优化5.总结与展望总结与展望3RSSIRSSI衰减模型与衰减模型与iBeaconiBeacon基站部署基站部署分别选取在持续200s内，测量距离基站0.15m、2m、5m、15m的RSSI值进行作图，显示波动情况。RSSIRSSI衰减模型与衰减模型与iBeaconiBeacon基站部署基站部署3根据Time-RSSI数据拟合得到模型为：系数为：a=9.4910b=-0.7359c=4.0310d=-0.0047分析结果：误差平方和 SSE=1.0720多次测定系数 R-square=0.9921系数调整度 Adjusted R-
4、square=0.9895均方根误差 RMSE=0.3451RSSIRSSI衰减模型与衰减模型与iBeaconiBeacon基站部署基站部署3RSSIRSSI衰减模型与衰减模型与iBeaconiBeacon基站部署基站部署3RSSIRSSI衰减模型与衰减模型与iBeaconiBeacon基站部署基站部署3在30m*30m的空间中，iBeacon基站有效部署上限为4个，下限为8个。研究思路1.课题背景及研究现状课题背景及研究现状2.系统整体设计系统整体设计3.3.RSSIRSSI衰减模型与衰减模型与iBeaconiBeacon基站部署基站部署4.4.基于基于RSSIRSSI位置指纹库定位算法优化
5、位置指纹库定位算法优化5.总结与展望总结与展望4指纹库一次优化指纹库二次优化匹配定位算法优化基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-一次优化一次优化4测试采集指纹模型环境指纹库与理想指纹库基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-一次优化一次优化-Gauss-Gauss滤波滤波4级比检验级比检验建立建立GM(1,1)拟合模型拟合模型优化验证优化验证基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-一次优化一次优化-GM(1,1)-GM
6、(1,1)模型模型4基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-一次优化一次优化-仿真测试仿真测试4指纹库除噪效果KNN算法下的误差累计分布图基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-一次优化一次优化-仿真测试仿真测试4WKNN算法下的误差累计分布图贝叶斯算法下的误差累计分布图均方根误差RMSE/m平均定位精度提高百分比基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-一次优化一次优化-仿真测试仿真测试-参数比较参数比较4基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-二次优化二次优
7、化-分段线性插值分段线性插值4X与Y两个方向分别插值(p,q)=(2,2)(p,q)=(5,5)基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-二次优化二次优化-自适应插值自适应插值4(2)特征函数(1)点估计(3)内插函数基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-二次优化二次优化-克里金插值克里金插值4基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-匹配算法优化匹配算法优化-高斯核函数高斯核函数4定位点与实际点位置 高斯核函数加权与反距离加 权WKNN误差累积分布函数基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算
8、法优化位置指纹库的定位算法优化-匹配算法优化匹配算法优化-高斯核函数高斯核函数4基于基于RSSIRSSI位置指纹库的定位算法优化位置指纹库的定位算法优化-匹配算法优化匹配算法优化-三重优化叠加三重优化叠加4第一组：GM(1,1)模型残差修正+高斯核函数加权的WKNN；第二组：GM(1,1)模型残差修正+克里金插值+高斯核函数加权的WKNN；第三组：GM(1,1)模型残差修正+自适应插值+高斯核函数加权的WKNN。APP终端、WEB服务器设计完成低功耗，高集成的iBeacon基站设计完成定位精度总体提高40%，误差降至0.8m，实现亚米级5总结总结总结与展望总结与展望展望展望uiBeacon基站长时间工作，RSSI值的衰减情况；u角度等多传感器融合，进一步提高定位精度；u高效采集大量指纹库数据；u实现APP终端定位地图显示。5总结与展望总结与展望
