|
Эта публикация цитируется в 6 научных статьях (всего в 6 статьях)
ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ
Метод позиционирования мобильного устройства с использованием сенсорной сети BLE-маяков, аппроксимации значений уровней сигналов RSSI и искусственных нейронных сетей
А. В. Астафьевa, Д. В. Титовb, А. Л. Жизняковa, А. А. Демидовa a Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», Муром, Россия
b ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет», Курск, Россия
Аннотация:
В работе рассматривается разработка метода позиционирования мобильного устройства с использованием сенсорной сети BLE-маяков, аппроксимации значений уровней сигналов RSSI и искусственных нейронных сетей. Целью работы является разработка метода позиционирования средств малой механизации на промышленных предприятиях для построения систем безлюдного контроля движения изделий. Работа разделена на четыре основные части: синтез данных, фильтрация сигнала, выбор BLE-маяков, перевод значений уровней сигналов RSSI в расстояние и мультилатерация. Предложен упрощенный фильтр Калмана для фильтрации входного сигнала для подавления гаусовского шума. Приведено описание двух подходов к переводу уровня сигнала RSSI в расстояние: экспоненциальная функция аппроксимации с коэффициентом детерминации 0,6994 и искусственная нейронная сеть прямого распространения. Сравнение результатов работы этих подходов производилось на нескольких тестовых выборках: обучающей, тестовой на известном расстоянии (0 – 50 метров) и тестовой на неизвестном расстоянии (60 – 100 метров). В результате искусственная нейронная сеть показала лучший результат во всех экспериментах, кроме тестовой выборки на известном расстоянии (0 – 50 метров), уступив функции аппроксимации на 0,02 м$^2$ среднеквадратичной ошибки, чем можно пренебречь. Предложен алгоритм позиционирования мобильного устройства на основе метода мультилатерации. Экспериментальные исследования разработанного метода показали, что ошибка позиционирования не превышает 0,9 метра в контролируемом помещении размером 5$\times$5,5 метров. Точность позиционирования мобильного устройства с использованием предлагаемого метода в проведенном эксперименте выше на 40,9 %. Также проведены экспериментальные исследования в помещении 58,4$\times$4,5 м, показавшие более точные результаты по сравнению с аналогичными исследованиями.
Ключевые слова:
позиционирование внутри помещений, Bluetooth Low Energy, фильтр Калмана, аппроксимация, искусственная нейронная сеть.
Поступила в редакцию: 28.10.2020 Принята в печать: 02.02.2021
Образец цитирования:
А. В. Астафьев, Д. В. Титов, А. Л. Жизняков, А. А. Демидов, “Метод позиционирования мобильного устройства с использованием сенсорной сети BLE-маяков, аппроксимации значений уровней сигналов RSSI и искусственных нейронных сетей”, Компьютерная оптика, 45:2 (2021), 277–285
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co908 https://www.mathnet.ru/rus/co/v45/i2/p277
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 160 | PDF полного текста: | 151 | Список литературы: | 6 |
|