基于模糊聚类的ZigBee室内定位系统设计

随着计算机技术及传感技术的发展,基于位置服务(LBS)逐渐成为研究热点。在采用德州仪器公司CC2530芯片设计的一套ZigBee室内定位系统的基础上,提出了基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,并利用设计的ZigBee室内定位系统进行实验。实验结果表明,采用基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,ZigBee室内定位系统的平均定位精度有了一定的提高,平均定位精度达到了1.47 m,并且与常见的NN定位算法、KNN定位算法、贝叶斯定位算法的定位效果进行了对比。     

一种改进的室内物品RFID定位技术

本文介绍了可应用于室内物品定位的改进LANDMARC定位系统。该算法在原始算法基础上对RFID标签进行分类,同时引入了参考误差的概念来提高系统定位精度。改进后的算法结合RF code公司硬件设备组建定位系统。实验结果表明,改进后的算法减少了定位时间,提高了室内物品的定位精度。     

基于参考标签可信度和偏差自校正的RFID室内定位算法

为了提高室内定位系统的定位精度,在典型射频识别(RFID)定位系统LANDMARC基础之上,提出了基于参考标签可信度和偏差自校正的RFID室内定位改进算法。该算法引入参考标签辅助定位,先检查每个最近邻参考标签的可信度,舍弃不可信的参考标签;同时,针对最终选定的最近邻参考标签进行定位偏差的自校正,计算出待定位标签的最终估计位置。实验结果表明,与LANDMARC系统相比,改进算法提高了室内定位的精度,适合于室内人和物的定位应用。     

RFID室内定位技术研究综述

为了掌握射频识别RFID定位算法的原理与应用背景,找到一种适用于特定环境的室内定位算法和tag防碰撞算法,对RFID室内定位系统的组成、定位方法、定位算法以及定位过程中涉及到的防碰撞算法进行了较为全面的研究和系统的总结。该研究为不同条件下RFID定位系统和定位算法的选择提供了重要依据。     

三维空间RFID定位系统方法及其应用研究

为了提高室内定位系统的性能, 提出了一种三维空间内利用RFID技术定位目标物体的算法。算法通过接收信号强度获得天线和目标标签之间的距离, 然后采用梯度下降法计算得到目标电子标签的位置。仓库定位网络实验结果显示, 所建立的算法可以逐步逼近目标标签的真实位置, 有效提高了三维空间内目标的定位精度, 在仓库管理等室内定位系统中具有较强的实用性。     

基于多信号源融合的室内定位技术方案探讨

随着社会的发展,室内定位越来越重要。在室内定位技术基本原理的基础上,衍生出了多种技术方案。文章先讨论了当前主流的室内定位技术,然后提出一种基于Wi-Fi信号位置指纹技术和行人航迹推算技术相结合的室内定位系统,同时引入KNN算法、扩展卡尔曼滤波算法,提高了室内定位精度。     

基站异常情况下基于改进极限学习机的超宽带室内定位方法

在超宽带(UWB)室内定位系统中,定位基站极易受到干扰,从而影响定位系统的准确性、稳定性和可靠性,干扰较强时,会造成基站数据异常波动,无法完成准确定位。为解决UWB室内定位系统基站异常情况的定位问题,本文提出了一种基于粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)定位模型,实现在定位基站发生异常情况下的高精度定位。该定位模型利用双边测 距(TW-TOF)采集标签和基站的距离,运用极限学习机(ELM)建立室内定位解算模型?引入粒子群算法(PSO)优化极限学习机的隐含层权值和阈值参数,以克服ELM算法存在的缺点。实验结果表明:在基站正常情况下,PSO-ELM定位模型平均定位精度可达0.03m。相比于传统TOA定位算法,精度了提高73%,同时在基站异常情况下,平均定位精度可达0.04m,有效解决了当定位系统基站发生异常情况时无法完成正常定位的问题     

基于超宽带技术的室内定位系统设计

为保障室内人员及物品安全,满足人们日常生活中对室内各个物品准确位置认知的需求,需要对室内定位系统进行设计。当前方法是利用红外线、超声波或射频识别技术对室内定位系统进行设计,系统中硬件设备昂贵,设备安装过程复杂,导致系统安装对环境要求太高,不适合应用于规模较大的室内,存在定位系统设计效率低、速度慢的问题。为此,提出一种基于超宽带技术的室内定位系统设计方法。该方法首先利用历史室内定位系统设计方法和当前室内定位系统设计需求,构建室内定位系统硬件,然后以该硬件为依据,采用模糊C均值法将室内物品特征空间信息数据,划分为若干个类,并将这若干个数据类别中数据点最多的类别留下,最后依据基于类匹配的室内粗定位和利用加权K近邻算法的室内精定位,完成对室内定位系统的设计。实验结果证明,所提方法可以准确地对室内定位系统进行设计,减少室内定位时间,提高定位效率,为该领域的研究发展提供有力依据。     

基于Zig Bee的无线网络定位技术的研究与实现

基于接收信号强度的无线网络室内定位是定位领域的一个新的研究热点。为了满足室内定位对精度的要求,常见的方法是利用通信模块在室内环境下建立定位网络。介绍了基于Zig Bee协议的CC2431定位系统,分析了基于滤波算法和三边测量的定位算法,在支持Zig Bee协议的CC2431模块上实现了定位算法,通过在室内环境下进行实测实验对比了2种定位算法的定位误差,结果表明:提出的定位算法较系统自带定位算法提高了定位精度,定位效果良好。     

基于XGBoost的客户所在店铺WiFi定位技术研究

为了减小室内复杂环境等因素对WiFi定位的影响,降低定位成本,提高定位精度并缩小定位区域,通过对室内定位系统和相关机器学习算法进行深入分析和探讨,提出了一种基于XGBoost的WiFi室内定位算法。根据WiFi信号强度分布不均匀的特点,此算法通过提取WiFi强度特征,并利用XGBoost分类器对信号来源进行定位。实验结果表明,该定位算法在WiFi强度特征可检测时达到了87.72%的定位精度,达到预期的定位效果,同时定位时间较短,稳定性较好,可以基本满足实时定位的要求。     

基于空间特征分区和前点约束的WKNN室内定位方法

高精度室内定位有着广阔的市场前景.针对传统的WKNN室内定位方法所面临的在处理面积较大目标区域时,位置估计结果跳动跨度较大、精度不高等问题,提出了一种基于空间特征分区和前点约束的WKNN室内定位方法.该方法通过将面积较大的目标区域按其空间特征划分为多个分区,解决了指纹数据库无法实现全域覆盖的问题;又通过考虑行人在相邻时刻所处位置之间的空间约束关系,缩小了参考点的候选范围,很好地提升了位置估计的平顺性.大量真实环境下室内定位实验的结果表明,该方法可以有效地解决大面积目标区域内的室内定位问题;且与传统方法相比,定位精度大幅度提升.     

一种基于RFID的室内车载监控系统定位方法的设计与实现

室内定位是智能家居系统中实现居境信息自主巡检的基础支撑技术。针对现有室内定位算法的不足,提出了一种基于RFID的新型室内定位方法。该方法建立基于RFID标签映射的地面坐标,借助电子罗盘获取车载系统方向,通过向量方法计算出车载系统的中心位置,有效地解决了室内定位的精度与稳定性问题。基于该方法,设计并实现了一个室内车载监控系统,验证了算法的有效性。     

基于改进粒子滤波的室内自适应定位算法

精确的室内定位系统具有重要的研究及应用价值。由于GPS在室内受到很多约束条件而无法提供精确的室内定位服务,如何提高室内定位算法的精度已经成为当前研究的热点。通过提出一种基于改进粒子滤波的室内定位算法以减少室内环境影响来提高定位精度。该算法主要思想是通过手机等移动设备接收AP传播的信号,然后根据室内拓扑建立一个信号衰减模型,在移动设备的移动过程中结合粒子滤波进行定位。在定位过程中,移动设备采用自适应的信号采集方法来接收信号,同时随机游走思想和自优化的重采样方法被用来改进粒子滤波。仿真实验结果表明该算法能够有效提高室内定位的精度和鲁棒性。     

DGPS与UWB混合精确无缝定位技术研究

差分全球定位系统(DGPS)是一种精确的定位系统,但在室内或有障碍物的情况下,其定位精度很低甚至不能进行定位。超宽带(UWB)定位系统在室内有很高的定位精度,但受其测量范围的影响,不适合室外定位。将DGPS和UWB结合定位,利用Kalman滤波器对UWB非视距误差(NLOS)进行消除,采用粒子滤波器对不同传感器进行数据融合,并使用GPRS通信模块进行无线数据传输。实验表明:该方法能够使系统整体定位精度提高19%,既能满足室内外无缝定位,又具有很高的定位精度。     

一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法

为提高室内定位系统中基于接收信号强度指示(RSSI)的定位精度,提出一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法。在对RSSI信号进行高斯滤波预处理后,利用三角形质心算法计算未知节点的初始坐标,对该初始坐标进行贝叶斯滤波处理,得到更加准确的坐标。实验结果表明,该算法能降低定位误差,定位精度可达98%。     

基于RFID的蛛网模型定位算法设计

针对当前室内定位算法所遇到的精度问题,在LANDMARC系统的基础上提出了一种基于有源RFID的蛛网定位算法。文中介绍了蛛网模型的建立,详细阐述了蛛网定位系统的定位原理以及算法的实现,并通过仿真实验对蛛网定位算法的误差进行了分析,论证了该算法的可行性和精确性。     

改进TDOA算法的UWB室内定位系统设计

提出了一种基于UWB的无线传感器网络室内定位系统的设计方案.通过锚节点与标签节点信息交互,得到时间差,通过nRF24L01把时间差传送给上位机,上位机利用改进的TDOA算法和卡尔曼滤波算法,计算出目标物体的位置,并在上位机中显示出来.实验结果表明,该系统最终使得室内定位的达到了20 cm左右,并且抗多径能力强、稳定性高,为无线网络传感器定位提供了更多的参考.     

信号强度与运动传感器融合的智能手机室内定位算法

利用智能手机传感器实现高精度跟踪定位已经成为一个研究热点,本文针对室内定位中由于手机的运动引起采集信号强度不稳定造成的定位误差大的问题,提出了基于信号强度与加速度梯度融合综合的新的测距算法,结合手机方向信息、地图信息、信号强度的分布信息,利用测距信息与地图匹配算法,实现对智能手机的精确定位。在实验测试中,该算法平均定位精度为1.2m, 3.5m以下定位精度达95%。本算法有效的提高了智能手机的室内定位精度,并且相比指纹库定位算法减少了搜索次数,提高了定位速度。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于改进引力搜索算法的室内定位锚节点部署方案

在室内定位场景中,锚节点的部署对定位性能具有重要影响.考虑存在障碍物的室内环境,基于缺少环境详细信息或者缺少设备模拟室内信号传播的基本场景,综合考虑可定位率、定位精度以及是否冗余部署的指标,设计一种新的评价函数,并利用改进的引力搜索算法(GSA)进行求解,在可接受时间成本内得到室内定位锚节点部署问题的较优解.仿真实验中将所提出算法与3种参考算法进行对比,在定位率、几何精度因子(GDOP)值、定位误差等方面所提出算法都表现出较优的性能;同时,针对考虑部分因素的评价函数进行比较,通过对多个指标项的分析,证实所提出的评价函数可以获得较优的锚节点部署方案,从而能够有效改善锚节点拓扑,提高定位性能.