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5G基站的改进加权质心室内定位算法

闫子春 王小鹏 王博辉 柴海珑

闫子春, 王小鹏, 王博辉, 柴海珑. 5G基站的改进加权质心室内定位算法[J]. 全球定位系统, 2021, 46(6): 44-48. doi: 10.12265/j.gnss.2021071201
引用本文: 闫子春, 王小鹏, 王博辉, 柴海珑. 5G基站的改进加权质心室内定位算法[J]. 全球定位系统, 2021, 46(6): 44-48. doi: 10.12265/j.gnss.2021071201
YAN Zichun, WANG Xiaopeng, WANG Bohui, CHAI Hailong. Improved weighted centroid indoor positioning algorithm for 5G base stations[J]. GNSS World of China, 2021, 46(6): 44-48. doi: 10.12265/j.gnss.2021071201
Citation: YAN Zichun, WANG Xiaopeng, WANG Bohui, CHAI Hailong. Improved weighted centroid indoor positioning algorithm for 5G base stations[J]. GNSS World of China, 2021, 46(6): 44-48. doi: 10.12265/j.gnss.2021071201

5G基站的改进加权质心室内定位算法

doi: 10.12265/j.gnss.2021071201
基金项目: 甘肃省重点研发计划项目(20YF8GA036)
详细信息
    作者简介:

    闫子春:(1996—),男,硕士研究生,主要研究方向为室内基站定位

    王小鹏:(1969—),男,教授, 博士,研究方向为图像处理、嵌入式软硬件设计

    王博辉:(1993—),男,硕士研究生,研究方向为物联网设计、嵌入式软硬件设计

    柴海珑:(1995—),男,硕士研究生,研究方向为室内定位,嵌入式软硬件设计

    通讯作者:

    王小鹏 教授E-mail: wangxp1969@sina.com

  • 中图分类号: P228.49

Improved weighted centroid indoor positioning algorithm for 5G base stations

  • 摘要: 针对现有基站室内定位算法参与定位基站选择及权重设置不合理导致定位精度低的问题,提出了5G环境下基于接收信号强度指示(RSSI)进行加权质心室内定位算法. 该算法通过RSSI测距得到5个已知基站到待定位点的距离,以已知基站位置为圆心作圆,针对相交所得的五边形区域,取任意3个顶点组成三角形,并根据不同的基站类型以及与待定位点的距离,设定合适权重计算三角形质心坐标,利用所得的10个三角形质心坐标做最大似然估计(MLE)得到最终定位点. 仿真结果表明:在基站稀疏和密集两种环境下,本算法较经典质心算法和加权质心算法,室内定位精度明显提高.

     

  • 图  1  经典质心算法示意图

    图  2  改进加权质心算法流程

    图  3  五边形区域示意图

    图  4  基站密集情况下宏小基站部署

    图  5  基站密集情况下定位结果对比

    图  6  基站稀疏情况下宏小基站部署

    图  7  基站稀疏情况下定位结果对比

    表  1  基站密集情况下本文算法与其他算法对比

    宏基站是否
    参与定位
    本文算法经典质心算法加权质心算法
    与标准
    位置
    距离/m
    与标准
    位置
    距离/m
    本文算法
    精度
    提高率/%
    与标准
    位置
    距离/m
    本文算法
    精度
    提高率/%
    2.5271 8.966771.86.234459.4
    3.87575.477429.25.079523.6
    7.343211.555336.58.811516.7
    3.95968.254752.14.713615.9
    5.478213.945560.79.012839.2
    10.836711.85608.611.28823.9
    1.63053.832557.51.68023.1
    7.268512.701842.87.73656.1
    10.260012.181615.810.71774.3
    7.75028.40587.88.07084.0
    下载: 导出CSV

    表  2  基站稀疏情况下本文算法与其他算法对比

    宏基站是否
    参与定位
    本文算法经典质心算法加权质心算法
    与标准
    位置
    距离/m
    与标准
    位置
    距离/m
    本文算法
    精度
    提高率/%
    与标准
    位置
    距离/m
    本文算法
    精度
    提高率/%
    4.10765.246021.74.811114.6
    4.39195.014114.24.946312.6
    4.42107.149738.15.005213.2
    7.113111.595038.78.790519.1
    3.05765.154540.73.753618.5
    7.268513.801747.37.70005.2
    13.693218.115824.214.70157.3
    5.475811.622552.95.81125.7
    6.180618.434166.57.057612.4
    1.93053.734548.32.180211.5
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2021-07-12
  • 网络出版日期:  2021-12-17

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