基于气压传感器的楼层定位系统(附件)【字数：9102】
摘 要随着智能手机和移动网络的飞速发展，定位服务已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分。作为一项重要的支撑技术，多层建筑的地板定位在LBS应用中起着重要的作用，如火灾应急响应和基于商场地板的精准广告推送。但地板定位的研究还处于起步阶段。目前大多数的地板定位方法都是基于信号强度的指纹。现场勘查、高要求、定位精度低等问题是成本人力、物力和耗时的问题。随着智能手机内置压力传感器数量的增加，基于气压传感器的楼层定位研究也是一个很有前途的方向。本文提出了一种基于气压传感器的楼层定位系统，在总结了国内外地面定位领域的一些文件后，提出了一种新的混合楼层定位系统。通过气压传感器BMP180与arduino微控制器的连接来测量各楼层气压。本文的主要工作和贡献如下:（1）测量楼层高度（2）通过气压传感器测量各楼层的气压（3）通过神经网络算法计算气压与高度的关系式。通过气压传感器进行楼层定位极大的提高了测量的精度且节省了时间 。
目 录
第一章 引言 4
1.1课题背景 5
1.2国内外研究现状 5
1.3主要研究内容 6
第二章 室内定位和楼层定位相关技术研究 7
2.1 室内定位技术分类 7
2.2 基于气压测定高度的原理 8
2.3 神经网络算法 8
第三章 硬件的设计 10
3.1 气压传感器BMP180工作原理 11
3.2 arduino uno r3的工作原理 12
3.3 Arduino的功能特点 13
第四章 神经网络算法的设计 13
4.1 神经网络模型以及激励函数定义 14
4.2 神经网络算法的编程及程序 14
4.3 神经网络算法的计算步骤 14
第五章 实验采样数据分析 15
5.1 采样数据 16
5.2 数据分析 16
5.3验证数据 17
结束语 17
致谢 18
参考文献 19
附 录 21
引言
1.1课题背景
在无线电通信技术飞速发展的时代前提下，基 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
于位置的服务（LBS）越来越受到用户的青睐。根据调查，人们有大约80%的时间是在室内活动，所以传统的室外定位技术已经越来越不能满足人们的需求。所以室内定位已经成为近年来研究的热门话题。实现LBS的关键环节之一就是室内定位技术，大多数建筑的内部环境是一个三维高层建筑，如写字楼，大商场，以及其他大型室内建筑。传统的二维定位系统已经没法完成这些环境中的精确定位，进而渐渐被淘汰。越来越多的人关注考虑多层楼的室内定位技术，为研究更加精确的多层楼室内定位算法已成为室内定位技术发展的迫切要求。定位指纹技术具有诸多优点，已成为当前室内定位技术的主要研究方法，成本低，不依赖于室内信号传播模型的准确识别，定位精度高。另外，对LBS业务的需求也在一定程度上促进了室内定位系统的功能发展 [1]。本文重点研究通过气压传感器进行楼层定位并对其进行改进，使定位系统能够多层室内建筑的环境下准确实现进行，这篇文章就是将改进后的算法作为基于Arduino的室内气压定位系统，功能要求等方面的总体的提高与改进 [2]。
研究的目的及方法
研究一种以气压传感器为基础的情况下，通过测量5层分别得高度再通过气压高度表达式计算出各楼层的气压。在此过程中，运用了理论分析，物理测量高度的运用，以及arduino微控制器的使用 [3]。
研究的意义
伴随着科学网络技术的快速发展，定位系统在人们的生活中起着越来越重要的作用。作为一种重要的科学技术，高层楼房中的楼层定位在基于位置控制中起着越来越重要的的作用，如消防紧急响应和大商场中广告的推送播放。然而对于楼层定位的研究仍然处于起步阶段，当前世界上大多数的楼层定位仍然使用的是信号强度指纹。现场的研究勘察仍然存在许多问题，系统的要求高而且精度比较低，实用性较差，耗费人力，物力和时间。随着压力传感器数量的增加，基于气压传感器的楼层定位研究也是一个有前途的方向 [4]。
1.2国内外研究现状
随着互联网技术的高速发展，关于建筑方面的设备也在渐渐的走向智能化，以高空作业为代表，在高空作业时高度十分重要。当前，高空作业测量高度的设备主要是光栅编码器，拉线式传感器测距以及超声波测距，这些方法都比较的复杂且都必须在一定的条件下，适用范围比较小，在大多数情况下都不能准确的测量误差比较大。目前除了这些传统的方法主要还采用基于气压传感器和GPS定位系统。这两种测高的原理截然不同，导致他们各自具有不同的适用条件和测量范围。相比较而言用气压传感器测高的范围更为广泛，但是它也有它的缺点容易受外部环境的影响比如温度，风等等。由于它截然不同的测量原理使得GPS定位成为当今世界上精度最好的测量方法，但是它也有它的缺点最为显著的就是信号问题，一旦信号受到遮挡就容易造成失锁。同时地球对流层以及电离层也容易干扰GPS的定位，就连树木以及建筑也可对信号造成明显的干扰，所以GPS定位在地面上的精度也比较低 [5]。
目前全球随着各种信息和智能炮弹的发展，如精确制导等，炮兵在飞行过程中各种参数测试的要求越来越高。同时测量装置体积小，功耗低，响应速度快，过载能力强。目前，飞行中的弹丸高度测量主要采用GPS，方便直接，GPS具有体积小，价格低的优点，但GPS高度信息的精度较差，尤其是靠近地面，其安全也可能受其国家的影响，因为它不能得到保证。这并不完全依赖GPS来提供高信息。导弹发射测量高度的常用方法是 无线电高度测量和激光高度测量。这两种技术虽然精度高，但是制作的成本比较昂贵，在如今主要应用与导弹飞行弹道的测量设计 [6]。
1.3主要研究内容
系统通过arduino微控制器读取传感器气压值；利用气压和海拔高度的关系计算出海拔高度或相对海拔高度；在电脑上显示当前气压、海拔高度或相对海拔高度值。本篇文章是基于神经网络方法研究气压与高度的关系。通过结合楼层定位中遇到问题的特殊性，通过对高层建筑的特点与空气压力与高度关系的特点进行了较为深入的调查与研究，以此提出基于气压传感器的楼层定位系统，此次设计巧妙地利用了气压在短时间内随高度的增加而降低的特性，以此改善传统技术的昂贵成本与精度低的不足。对于以上情况，在这里提出一种基于气压传感器BMP180的高度测量方法，设计了一套具有自动校准功能和温度补偿的高精度测量高度系统 [7]。
此次毕设的主要研究内容如下:
(1)深入探究用气压传感器来实现楼层定位的技术，对五层建筑通过选取50个点（每层10个点）通过神经网络的方法来找出他们之间的通式，在一层选取一个特殊点进行验证。
（2）通过高层建筑的环境特性，从而提出气压传感器的楼层定位系统控制，找出楼层高度与气压之间的关系，从而提高楼层定位的精度 [8]。
目 录
第一章 引言 4
1.1课题背景 5
1.2国内外研究现状 5
1.3主要研究内容 6
第二章 室内定位和楼层定位相关技术研究 7
2.1 室内定位技术分类 7
2.2 基于气压测定高度的原理 8
2.3 神经网络算法 8
第三章 硬件的设计 10
3.1 气压传感器BMP180工作原理 11
3.2 arduino uno r3的工作原理 12
3.3 Arduino的功能特点 13
第四章 神经网络算法的设计 13
4.1 神经网络模型以及激励函数定义 14
4.2 神经网络算法的编程及程序 14
4.3 神经网络算法的计算步骤 14
第五章 实验采样数据分析 15
5.1 采样数据 16
5.2 数据分析 16
5.3验证数据 17
结束语 17
致谢 18
参考文献 19
附 录 21
引言
1.1课题背景
在无线电通信技术飞速发展的时代前提下，基 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
于位置的服务（LBS）越来越受到用户的青睐。根据调查，人们有大约80%的时间是在室内活动，所以传统的室外定位技术已经越来越不能满足人们的需求。所以室内定位已经成为近年来研究的热门话题。实现LBS的关键环节之一就是室内定位技术，大多数建筑的内部环境是一个三维高层建筑，如写字楼，大商场，以及其他大型室内建筑。传统的二维定位系统已经没法完成这些环境中的精确定位，进而渐渐被淘汰。越来越多的人关注考虑多层楼的室内定位技术，为研究更加精确的多层楼室内定位算法已成为室内定位技术发展的迫切要求。定位指纹技术具有诸多优点，已成为当前室内定位技术的主要研究方法，成本低，不依赖于室内信号传播模型的准确识别，定位精度高。另外，对LBS业务的需求也在一定程度上促进了室内定位系统的功能发展 [1]。本文重点研究通过气压传感器进行楼层定位并对其进行改进，使定位系统能够多层室内建筑的环境下准确实现进行，这篇文章就是将改进后的算法作为基于Arduino的室内气压定位系统，功能要求等方面的总体的提高与改进 [2]。
研究的目的及方法
研究一种以气压传感器为基础的情况下，通过测量5层分别得高度再通过气压高度表达式计算出各楼层的气压。在此过程中，运用了理论分析，物理测量高度的运用，以及arduino微控制器的使用 [3]。
研究的意义
伴随着科学网络技术的快速发展，定位系统在人们的生活中起着越来越重要的作用。作为一种重要的科学技术，高层楼房中的楼层定位在基于位置控制中起着越来越重要的的作用，如消防紧急响应和大商场中广告的推送播放。然而对于楼层定位的研究仍然处于起步阶段，当前世界上大多数的楼层定位仍然使用的是信号强度指纹。现场的研究勘察仍然存在许多问题，系统的要求高而且精度比较低，实用性较差，耗费人力，物力和时间。随着压力传感器数量的增加，基于气压传感器的楼层定位研究也是一个有前途的方向 [4]。
1.2国内外研究现状
随着互联网技术的高速发展，关于建筑方面的设备也在渐渐的走向智能化，以高空作业为代表，在高空作业时高度十分重要。当前，高空作业测量高度的设备主要是光栅编码器，拉线式传感器测距以及超声波测距，这些方法都比较的复杂且都必须在一定的条件下，适用范围比较小，在大多数情况下都不能准确的测量误差比较大。目前除了这些传统的方法主要还采用基于气压传感器和GPS定位系统。这两种测高的原理截然不同，导致他们各自具有不同的适用条件和测量范围。相比较而言用气压传感器测高的范围更为广泛，但是它也有它的缺点容易受外部环境的影响比如温度，风等等。由于它截然不同的测量原理使得GPS定位成为当今世界上精度最好的测量方法，但是它也有它的缺点最为显著的就是信号问题，一旦信号受到遮挡就容易造成失锁。同时地球对流层以及电离层也容易干扰GPS的定位，就连树木以及建筑也可对信号造成明显的干扰，所以GPS定位在地面上的精度也比较低 [5]。
目前全球随着各种信息和智能炮弹的发展，如精确制导等，炮兵在飞行过程中各种参数测试的要求越来越高。同时测量装置体积小，功耗低，响应速度快，过载能力强。目前，飞行中的弹丸高度测量主要采用GPS，方便直接，GPS具有体积小，价格低的优点，但GPS高度信息的精度较差，尤其是靠近地面，其安全也可能受其国家的影响，因为它不能得到保证。这并不完全依赖GPS来提供高信息。导弹发射测量高度的常用方法是 无线电高度测量和激光高度测量。这两种技术虽然精度高，但是制作的成本比较昂贵，在如今主要应用与导弹飞行弹道的测量设计 [6]。
1.3主要研究内容
系统通过arduino微控制器读取传感器气压值；利用气压和海拔高度的关系计算出海拔高度或相对海拔高度；在电脑上显示当前气压、海拔高度或相对海拔高度值。本篇文章是基于神经网络方法研究气压与高度的关系。通过结合楼层定位中遇到问题的特殊性，通过对高层建筑的特点与空气压力与高度关系的特点进行了较为深入的调查与研究，以此提出基于气压传感器的楼层定位系统，此次设计巧妙地利用了气压在短时间内随高度的增加而降低的特性，以此改善传统技术的昂贵成本与精度低的不足。对于以上情况，在这里提出一种基于气压传感器BMP180的高度测量方法，设计了一套具有自动校准功能和温度补偿的高精度测量高度系统 [7]。
此次毕设的主要研究内容如下:
(1)深入探究用气压传感器来实现楼层定位的技术，对五层建筑通过选取50个点（每层10个点）通过神经网络的方法来找出他们之间的通式，在一层选取一个特殊点进行验证。
（2）通过高层建筑的环境特性，从而提出气压传感器的楼层定位系统控制，找出楼层高度与气压之间的关系，从而提高楼层定位的精度 [8]。
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