MATLAB实现的基于ZigBee信号指纹与视频融合的室内人员跟踪仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目构建了一套集成ZigBee信号指纹定位与视频轨迹分析的室内人员跟踪仿真系统。通过模拟典型室内环境的信号分布与人员移动，系统实现了离线指纹库构建、实时定位匹配及轨迹分析功能，适用于室内定位算法的验证与性能评估。

详 情 说 明

基于ZigBee信号指纹的室内视频跟踪定位算法仿真系统

项目介绍

本项目构建了一个集成ZigBee信号指纹定位与视频轨迹分析的室内人员跟踪仿真系统。系统通过模拟典型室内场景的ZigBee信号传播特性，结合预设的人员移动轨迹，实现离线指纹数据库构建和在线匹配定位全过程。视频跟踪模块负责验证定位轨迹的合理性，并生成可视化的轨迹对比和误差分析报告。系统支持多路径效应、噪声干扰等环境变量的参数化调整，可用于评估不同条件下的定位精度和系统鲁棒性。

功能特性

• 信号传播建模：采用对数路径损耗模型模拟ZigBee信号在室内环境中的传播特性
• 指纹数据库构建：支持自定义参考点密度和采样次数，生成高质量离线指纹地图
• 智能定位算法：集成KNN/WKNN位置匹配算法，实现高精度在线定位
• 轨迹融合处理：应用卡尔曼滤波算法对视频轨迹与定位数据进行平滑融合
• 环境模拟能力：支持多路径效应、噪声干扰等环境参数的可配置调整
• 可视化分析：提供三维指纹热力图、轨迹对比叠加显示和误差分析图表
• 性能评估：输出平均定位误差、累计分布函数等关键性能指标

使用方法

1. 参数配置：设置室内场景布局、ZigBee基站参数、目标运动轨迹和环境噪声参数
2. 指纹库构建：运行离线阶段仿真，生成参考点信号强度指纹地图
3. 在线定位：执行在线匹配定位，获取实时定位轨迹坐标序列
4. 轨迹分析：启动视频跟踪模块，进行轨迹融合与误差分析
5. 结果查看：查看生成的轨迹对比可视化图表和误差分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持3D图形显示的显卡

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，集成了仿真系统的核心功能流程。该文件实现了室内场景的参数化建模、ZigBee信号传播的模拟计算、离线指纹数据库的构建过程、在线阶段的实时定位匹配算法、视频轨迹数据的融合处理、定位误差的统计分析，以及最终结果的可视化输出。通过调用各功能模块，完成从环境配置到性能评估的全套仿真流程。