普适计算中的上下文及纯方位定位模型

室内高精度定位问题是普适计算中位置感知研究的首要难题。介绍了普适计算中上下丈的概念,就上下文中的位置问题进行了探讨。通过分析目前室内定位中存在的问题,给出了一种利用红外无源定位技术定位的模型,通过测得的方位角计算出用户的位置。对该模型进行了证明,证明结果显示该模型可以定出目标的准确位置。     

普适计算及其定位感知系统

普适计算的目的是为了使计算机更好地为人类服务，提高人们的生活质量。普适计算中的定位感知系统是普适计算研究中的核心部分之一，如何确定室内用户的动态位置信息，如何主动向用户提供各种所需的信息，这些都是其研究话题。给出了一种自行设计的普适计算室内定位感知系统的最小功能模型。     

普适计算中的定位感知系统

普适计算的目的是为了使计算机更好地为人类服务,提高人们的生活质量。普适计算中的定位感知系统是普适计算研究中的核心部分之一。如何确定室内用户的动态位置信息,如何主动向用户提供各种所需的信息,都是本文的研究话题。文章最后给出一种自行设计的普适计算室内定位感知系统的最小功能模型。     

位置感知计算的概论、关键问题和技术探讨

自从Mark Weiser在1991年提出普适计算的思想以来,计算模式经历主机计算、桌面计算的阶段后正朝普适计算方向蓬勃发展.上下文感知是普适计算的最重要的特征,同时也是主要的研究领域.自从二十世纪70年代美国军方推出军民两用的室外定位系统GPS,以及1989年Roy Want等开发出支持大规模使用、价格低廉的室内位置传感系统Active Badge以来,位置感知由于其高鲁棒性和确定性、技术的可获得性而成为当前上下文感知计算的一个真正的研究热点.本文从普适计算和智能空间的特征和要求出发,阐述了位置感知计算的主要概念、思想,并根据当前最新的研究状况,解释了位置感知计算面临的主要问题和相应的技术方法,最后叙述了作为本课题组研究的试验系统--智能教室的技术路线.     

普适计算中的室内位置感知

随着计算模式从主机计算和桌面计算逐步向普适汁算过渡，上下文感知计算是普适计算的核心研究内容，而位置感知计算在上下文感知计算研究中义具有极其重要的地位。该文综述了多种重要的室内位置感知技术，并结合作者在三维位置定位方面的研究成果介绍了各种位置感知方法，最后对位置感知模型的一般情况进行了深入探讨。     

基于上下文感知的普适计算辅助教学设计与实现

随着计算机技术的发展,普适计算作为一种新的计算模式孕育而生。基于普适计算的应用技术能为使用人群提供主动的,个性化的服务,这一特点可以极大地改善现有计算机辅助教学过程中一些固有缺陷。文中分析了普适计算在教学中的意义,研究了近年来国内外在上下文感知领域的探索,指出了普适计算技术在实验教学中的优越性,设计了一个基于上下文感知的普适计算辅助教学实验。     

室内定位技术分析

对位置信息的识别是普适计算中的一个重要研究领域,其中大多教的应用都是在室内环境下.介绍位置识别的一般技术与方法,展示目前在室内定位领域兵有代表性的研究性和商业性的定位系统,分析各种技术的长处及其局限性,提出今后的研究方向.     

支持移动和普适应用的上下文感知框架

蕴涵着高度动态变化特性的移动和普适计算环境给分布式系统的设计提出了新的挑战,上下文感知框架汇聚了感知和处理各种易变因素的基础设施.依托框架开发移动和普适应用,能加快开发速度,提高应用程序的健壮性.本文分析了各种上下文信息及其作用,给出了上下文感知框架XAF的设计,探讨了框架中的关键技术,包括上下文转换和服务自适应选择.     

普适计算环境中的上下文感知技术研究

上下文感知技术是普适计算研究领域的的热点问题。该文探讨了上下文信息的获取、建模、管理及推理方法,重点介绍上下文感知系统的体系结构。并结合老年人健康监护推荐系统的设计,分析了上下文感知技术在系统中的应用。     

普适计算环境下基于中间件的上下文质量管理框架研究

随着信息技术的快速发展,分布式计算技术逐渐向普适计算技术演化,从而达到信息空间和物理空间融合的最终目标,为用户提供普适的智能化服务。为了达到这个目标,一个主要的困难就是如何有效地连续监测、才甫获与解释环境相关的上下文信息来确保精确的上下文感知性。很多研究者已先后投身于上下文感知的普适应用的研究工作中,但大多数往往直接针对原始上下文进行处理,没有考虑上下文质量(QoC)的影响。因此,提出了一种基于中间件的上下文质量管理框架,即通过上下文的质量门阂管理、重复与不一致的上下文丢弃等不同层次的控制机制,为上下文感知服务和应用用户提供有效而可靠的上下文服务。     

动态环境中的WIFI指纹自适应室内定位算法

针对传统的基于WIFI信号的室内定位方法难以有效解决环境动态变化对RSSI值的影响问题,本文设计并实现了一种基于WIFI射频信号强度指纹的室内定位系统。在该系统中,通过采用一种基于用户使用状况与布置定位参考点的方法来动态更新系统的WIFI指纹数据库,从而有效降低了在实际使用过程中用户手持手机的方向、用户的身体遮挡以及使用环境的动态变化对RSSI值所带来的影响。实验结果表明,本文设计并实现的定位系统比传统定位系统更稳定、易维护,同时也具有更高的定位精度和自适应性。     

动态环境中的WiFi指纹自适应室内定位方法?

针对传统的基于WIFI信号的室内定位方法难以有效解决环境动态变化对RSSI值的影响问题,设计并实现了一种基于WIFI射频信号强度指纹的室内定位方法。该方法通过采用一种基于用户使用状况与布置定位参考点的方法来动态更新系统的WIFI指纹数据库,从而有效降低了在实际使用过程中用户手持手机的方向、用户的身体遮挡以及使用环境的动态变化对RSSI值所带来的影响。实验结果表明,本文设计并实现的定位方法比传统定位方法更稳定、易维护,同时也具有更高的定位精度和自适应性。     

基于Wi-Vi指纹的智能手机室内定位方法

室内定位是近些年国内外研究的热点,但是目前的室内定位技术在适用性、稳定性和推广性方面仍然存在诸多问题.针对目前室内定位技术的不足,面向公共室内场景的人员自定位问题,本文创新性地提出以室内广泛存在、均匀分布的消防安全出口标志为路标(Landmark),提出以Wi-Vi指纹-WiFi与视觉(Vision)信息相融合的指纹,为位置表征的多尺度定位方法.该方法首先利用室内广泛存在的WiFi无线信号进行粗定位,缩小定位范围;然后在WiFi定位的基础上通过视觉全局和局部特征匹配实现图像级定位和验证;最后参考消防安全出口标志的空间坐标精确计算用户的位置信息.实验中,通过市面上流行的不同型号智能手机在12 000平米办公楼和4万平米商场分别进行实地定位测试.测试结果表明:该方法可以达到实时定位的要求,图像级定位准确率均在97%以上,平均定位误差均在0.5米以下.本文所提出的基于Wi-Vi指纹智能手机定位方法为高精度室内定位问题建议了一种新的解决思路.     

利用信道状态信息的室内定位方法

室内定位是基于位置服务研究的关键问题,WIFI作为一种廉价易得的信号源被广泛应用在室内定位系统中。但是室内复杂环境造成同一点处的WIFI接收信号强度随时间变化范围较大,影响了基于WIFI接收信号强度的室内定位系统的性能。为了克服这个问题,提出了基于信道状态信息的室内定位方法。利用信道状态信息有效值非线性回归得出测量点与信号接入点之间的距离。利用测量点与多个不同信号接入点之间的距离回归出最后的定位结果。实验结果表明,相比典型的基于WIFI信号接收强度对数衰减模型的定位方法,方法有效提高了定位结果的准确度。     

移动机器人超宽带与视觉惯性里程计组合的室内定位算法

对于移动机器人在室内环境的定位任务,新兴的基于视觉惯性里程计（VIO）的辅助定位技术受光线条件限制大,无法在黑暗环境中工作,且超宽带（UWB）定位易受非视距（NLOS）误差影响。针对以上问题,提出一种UWB与VIO组合的室内移动机器人定位算法。首先,采用立体视觉多状态约束下的Kalman滤波器（S-MSCKF）算法/双边双向测距（DS-TWR）算法和三边定位法,分别得到VIO输出的位置信息/UWB解算的定位信息;然后,建立位置测量系统的运动方程与观测方程;最后,通过误差状态扩展卡尔曼滤波（ES-EKF）算法来进行数据融合,得到机器人的最优位置估计。使用搭建的移动定位平台在不同的室内环境下对组合定位方算法进行验证。实验结果表明在有障碍物的室内环境下,与单一UWB定位方法相比,所提算法的总体定位的最大误差减小了约4.4%,均方误差减小了约6.3%;与VIO定位方法相比,所提算法的总体定位的最大误差减小了约31.5%,均方误差减小了约60.3%。可见所提算法可为室内环境下的移动机器人提供实时、精确且鲁棒的定位结果。     

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。     

基于BitCloud的室内定位系统

本文从BitCloud协议栈的应用特点、ATmega 128RF单片机的射频特性、ZigBee网络结构、滤波算法、位置估算方法和网络承载能力等方面,详细描述了室内定位系统的设计与实现的主要内容和关键技术,并实验证明了实际效果. 在位置估算方法方面提出了平滑滤波和极大似然估计法结合的有效的位置估算方式,成功解决在使用RSSI定位算法时,难以得到稳定信号强度值和估算误差大等问题. 试验结果表明,该系统中的采样稳定性优于普通RSSI算法,定位精度较高.     

一种室内定位中NLOS误差抑制算法

在无线定位系统中,尤其是在室内定位中,非视距(NLOS)误差的存在使定位性能急剧下降。为克服非视距传播带来的定位误差,提出了一种针对NLOS环境下的基于卡尔曼滤波器(KF)的动态跟踪定位算法,将广泛应用于雷达系统和飞机导航系统的成熟的卡尔曼滤波器应用于室内定位中。实验结果表明,该方法可以满足室内环境下无线定位的需求,即使在恶劣的NLOS环境下也能够获得很高的定位精度,是一种可行的无线局域网定位技术。     

Improvement of Kalman filters for WLAN based indoor tracking

Location Based Service (LBS) cannot be realized unless the location of the user is available. For indoor LBS, indoor positioning must be utilized and many researchers have been working on indoor positioning and tracking. For example, Extended Kalman filter (EKF) was exploited in Bluetooth based indoor positioning. Nowadays, WLAN (Wireless Local Area Network) is available virtually everywhere. Thus, WLAN based indoor positioning and tracking is more economical than Bluetooth based ones. This paper proposes a new WLAN based EKF indoor tracking method by extending existing Bluetooth based EKF positioning method. After analyzing the experimental results of it, we modified it to use K-NN method in the measurement stage of it. Then we propose to further improve the accuracy of indoor tracking by adjusting the parameter values referring to the map information. Experimental results comparing our method with other previous methods are discussed.     

机会信号导航综述

全球导航卫星系统(Global navigation satellite system,GNSS)是目前普遍使用的定位手段,其利用多种定位卫星为用户提供全球范围内的高精度位置信息.但由于城市密集区或室内环境对卫星信号的遮挡和吸收作用,使得常用导航方案在这些地区存在定位精度差等问题.机会信号导航(Navigation via signal of opportunity,NAVSOP)通过接收、处理空间中已存在的信号实现对用户的定位,在克服这些问题上优势十分突出,近年来得到学术界的广泛关注.鉴于此,对NAVSOP常用定位方法进行总结,并分析其在不同系统中的适用性,详述不同类型NAVSOP系统的技术特点和研究现状.针对单一导航系统鲁棒性差的问题,从系统工作方式等方面分析NAVSOP在组合导航中应用的优势.最后指出该研究领域中仍然存在的问题,并对进一步的研究方向进行展望.