摘要：

由于衛星信號到達室內后衰減嚴重,使得全球衛星定位系統無法滿足室內定位的需求.而如今隨著社會的發展與城市化進程的推進,人們一天中80%的時間都是在室內消耗的,再加上基于位置服務(Location Based Service,LBS)的開展,室內定位技術的研究成為了焦點之一.至今,關于室內定位的研究有很多,也有不錯的成果,但都是在局部改進,還沒有一款普遍適用的室內定位系統或產品.本文針對基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)的指紋法這一室內定位算法的穩定性差,指紋庫建立成本高,且局限于靜態的小范圍的室內定位,不適合動態連續的室內定位;而行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)算法適合動態連續的定位,所得結果為相對位置,需要提供初始的參考位置,在連續的定位過程中存在累積誤差,提出了基于測距與指紋的室內定位算法(Indoor Position Method Based On Distance Measurement and Location Fingerprint,DMLF)和優化的PDR算法.其中DMLF算法是基于低功耗藍牙(Bluetooth Low Energy,BLE)的改進算法,是將三邊定位法與指紋法相結合的一種組合算法,該組合算法彌補了三邊定位算法獨立定位時存在奇異值且波動大的缺陷,同時提高了指紋法的匹配效率,算法的平均誤差為1.73 m;優化的PDR算法是在智能手機上加以實現的,主要采用卡爾曼濾波對步長進行優化,粒子濾波對估算結果進行優化(在步長優化后的基礎上進一步優化),兩次優化后的算法的平均誤差分別為1.67 m,1.08 m.為了進一步提高算法的定位效果,提出了將DMLF算法與優化的PDR算法融合,并提出了三種測試方案,分別在軌跡為直線和曲線這兩種場景下完成測試.最后采用BLE節點,智能手機,筆記本電腦以及軟件編程(指Java開發與Android開發)搭建室內定位系統,同時完成測試.

展開

總結

以上是生活随笔為你收集整理的android+ble室内定位,基于BLE的室内定位系统的设计与实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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