Метод позиционирования мобильного устройства с использованием сенсорной сети BLE-маяков, аппроксимации значений уровней сигналов RSSI и искусственных нейронных сетей

Abstract

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 м2 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 5×5,5 метров. Точность позиционирования мобильного устройства с использованием предлагаемого метода в проведенном эксперименте выше на 40,9 %. Также проведены экспериментальные исследования в помещении 58,4×4,5 м, показавшие более точные результаты по сравнению с аналогичными исследованиями.