基于RSSI的室内测距模型优化技术

由于室内环境下基于接收信号强度指示(RSSI)的测距技术存在非视距和多径传输的影响,测距误差比较大。为了降低信号传播过程中受到干扰的程度,通过调节节点功率、将节点放置在较高位置以减少人流对信号的影响,并采用多重滤波算法对采集的RSSI进行数据滤波处理,得到RSSI值的准确、平滑输出,采用最小二乘法多次对信号衰减模型的参数进行拟合,得到满足具体环境的参数值,通过测距模型进行实时测距。通过低功耗、远距离的蓝牙4.0模块组建收发节点进行验证分析。实验结果表明:该改进方案不仅明显提高了室内测距模型的准确度,且在实际应用的推广具有很高的参考价值。

基于BLE的室内指纹定位优化技术

针对RSSI的室内定位技术的功耗高和精度低的问题,采用蓝牙4.0作为节点,应用具有低功耗、远距离和成本低等优点的BLE技术,通过在离线阶段采用高斯-均值算法对指纹数据库进行优化和在现阶段改进的跳变自适应卡尔曼算法进行数据滤波研究,并且通过蓝牙4.0无线网络系统进行试验。结果表明,优化后的指纹库和自适应卡尔曼定位算法,在复杂的环境中比传统的定位算法更加稳定和准确。

基于ZigBee和STM32的实验室无线远程管理系统

针对于人工完成实验室考勤工作量大、实验室防盗、防火灾、设备管理、环境控制自动化实现效率低等问题,提出了基于Zig Bee和STM32的实验室无线远程管理系统。系统利用RFID读写器实现门禁控制、到勤登记,利用GPRS和以太网网络功能实现实验室远程控制和管理,利用各类传感器进行防盗监测、环境监测和火灾监测,利用CC2541蓝牙节点设备码检测功能和RSSI定位能力实现实验室设备出入登记管理,利用Zig Bee的无线组网通信特性以及GPRS、TCP通信实现实验室无线远程管理。