Globala navigationssatellitsystemet (GNSS) kan inte uppnå exakt positionering och navigering i inomhusmiljön. Därför har effektiv inomhuspositioneringsteknik blivit ett mycket aktivt forskningsämne. Bluetooth-sändarens positionering är en av de mest använda teknikerna. På grund av de tidsvarierande egenskaperna hos Bluetooth-mottagarens signalstyrkasindikering (RSSI), har traditionella positioneringsalgoritmer stora varierande fel eftersom de använder fasta modeller för banförlust. I detta dokument föreslår vi en RSSI realtidskorrigeringsmetod baserad på Bluetooth-gateway som används för att upptäcka RSSI-fluktuationer i omgivande Bluetooth-noder och ladda upp dem till molnservern. Terminalen som ska placeras samlar in RSS-filer från omgivande Bluetooth-noder, och justerar dem sedan genom RSSI fluktuationsinformation som lagras på servern i realtid. De justerade RSSIs kan användas för beräkning och uppnå mindre positioneringsfel. Dessutom är det svårt att exakt passa RSSI distansmodellen med logaritmisk avståndsförlust modell på grund av den komplexa elektromagnetiska miljön i rummet. Därför används det bakåtutbredande neurala nätverket optimerat av partikelsvärmoptimering (PSO-BPNN) för att träna RSSI distansmodellen för att minska positioneringsfelet. Experimentet visar att den föreslagna metoden har bättre positioneringsnoggrannhet än den traditionella metoden.
Li REF föreslog att man skulle spåra en användare i en inomhusmiljö genom att integrera ett neuralt nätverk med back-propagation optimerat genom optimering av partikelsvärmen (PSO).
Indoor Positioning Algorithm Based on the Improved RSSI Distance Model
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}