郑州联睿电子科技有限公司 马琳琳 李 冀 肖 岩

本文提出了一种基于sigmoid函数的自适应平滑滤波算法。该算法根据定位目标的运动特性，自适应地改变滤波器的权重，在平滑的过程中较好的解决了定位目标运动、静止对滤波要求的矛盾。实验结果表明，该算法具有良好的平滑滤波性能，尤其是对定位目标静止时平滑效果尤为明显，而且算法简单，易于实时处理，可广泛应用于无线定位系统中定位目标的轨迹平滑。

随着无线定位技术的发展，室内定位导航技术受到越来越多人的关注。相比于室外卫星定位导航技术，室内定位导航应用的范围较小，定位精度较高，但是由于无线信号传输的不稳定性及多径效应等问题，单纯采用无线定位技术解算得到的定位点变化方差大、移动不平缓，从而严重影响了室内定位系统的定位性能和稳定性。

目前常用的轨迹平滑滤波算法有：中值滤波、均值滤波、限幅滤波等，其中中值滤波、限幅滤波对较大的抖动点有显著的平滑特性，均值滤波虽然对较小的抖动点有平滑特性，但是会影响定位目标的运动特性，不能很好的保留定位目标的运动特征信息。

本文通过分析定位目标的运动特征，以运动特征为参数采用sigmoid函数计算权重，实现定位点的平滑滤波，尤其是静态定位点的平滑滤波。

1 sigmoid函数简介

Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型的函数，也称为S型生长曲线，是BP神经网络中常用的非线性作用函数，由下列公式定义：