为了提高无线测距的精度和稳定性,设计并在LoRa测距系统上实现了一种基于飞行时间(time of flight,TOF)法和接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)法的融合测距算法。该算法首先应用TOF方法和RSSI方法测量初始距离...为了提高无线测距的精度和稳定性,设计并在LoRa测距系统上实现了一种基于飞行时间(time of flight,TOF)法和接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)法的融合测距算法。该算法首先应用TOF方法和RSSI方法测量初始距离;其次,基于高斯模型选取发生在高概率区的初始距离测量值,得到其统计平均值,求出测量距离的最优值;最后,对测量距离最优值进行加权融合,得到最优距离的估计值。实验结果表明,相比于单一的RSSI和TOF算法,所提融合算法在近距离段和远距离段的测距精度较高,在50m范围内的测距精度可达到2m;在中间距离段的测距稳定性有所提升。所提的融合算法提高了无线测距的精度和稳定性。展开更多
文摘为了提高无线测距的精度和稳定性,设计并在LoRa测距系统上实现了一种基于飞行时间(time of flight,TOF)法和接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)法的融合测距算法。该算法首先应用TOF方法和RSSI方法测量初始距离;其次,基于高斯模型选取发生在高概率区的初始距离测量值,得到其统计平均值,求出测量距离的最优值;最后,对测量距离最优值进行加权融合,得到最优距离的估计值。实验结果表明,相比于单一的RSSI和TOF算法,所提融合算法在近距离段和远距离段的测距精度较高,在50m范围内的测距精度可达到2m;在中间距离段的测距稳定性有所提升。所提的融合算法提高了无线测距的精度和稳定性。
