基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法研究

基于信道状态信息(CSI)的定位技术在室内场景应用中被广泛关注,为了提高WiFi信号多径效应对接收信号强度指示的室内定位精度和稳定性,提出一种基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法。该算法在离线阶段将定位场所划分为同等大小的区域块,在各连接点位置使用方差补偿的自适应卡尔曼滤波（Kalman）算法对原始数据进行滤波。再对滤波后的数据使用二分K均值聚类（K-means）算法进行分类,将处理得到的CSI幅值和相位信息共同作为指纹;在线阶段根据待测点采集的实时数据与指纹库进行匹配识别,被定位对象无需携带任何设备。仿真实验与实地实验表明,该算法利用信道状态信息中的子载波特征进行定位,能够有效减轻信号接收端的多径衰减影响,定位精度有明显提高。      

基于特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法

针对传统iBeacon指纹定位技术中接收信号强度值（RSSI）波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题,提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法。在离线阶段,该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理,然后根据RSSI向量大小生成排序特征码等值,并与位置坐标等信息组成指纹信息,形成指纹库;在在线定位阶段,根据排序特征向量指纹匹配定位算法和基于距离的最优加权K最邻近法（WKNN）实现室内行人定位。在定位仿真实验中,该算法可以自动根据特征码进行聚类,从而降低了聚类的复杂度,能实现最大误差在0.952 m内的室内行人定位精度。     

跨异构设备的室内Wi-Fi指纹定位方法

基于Wi-Fi位置指纹的室内定位中,采用异构设备在同一位置、同一时间采集的无线信号接收强度（Received signal strength indicator,RSSI）存在差异,使得离线指纹库与不同用户在线采集的信号难以兼容而影响定位精度。针对该问题,本文提出一种适应异构设备的定位算法。该方法首先通过接入点（Access point, AP）选择,构建信号稳定的离线指纹数据库,再使用普氏分析法（Procrustes analysis, PA）对指纹库标准化,消除异构设备引入的信号差异。在线阶段采用余弦相似度（Cosine similarity, CS）算法得到目标的位置估计。在2种典型室内环境中利用4台手机测试了所提方法的定位性能,并分析了影响定位性能的因素。实验结果表明,所提方法在2种室内环境中的平均定位误差分别为2.96 m和2.29 m,相比较加权K近邻（Weight K-nearest neighbor, WKNN）算法定位精度分别提高了21.3%和21.6%。     

基于半监督仿射传播聚类和KLDA的室内定位算法*

室内定位中位置指纹库采集的密集程度往往跟定位精度密切相关,针对离线阶段时指纹库稀疏的情况下定位精度低的问题,提出了一种基于半监督仿射传播聚类和KLDA的室内定位算法。该算法结合了在线阶段采集无位置标签的RSSI数据,通过建立局部邻域图将无位置标签的RSSI信息反映到离线指纹数据的结构中,并使用KLDA方法抽取位置指纹库中最大的特征信息,有效利用了无位置标签的RSSI信息从而提高定位精度。实验结果表明,该算法结合在线阶段RSSI数据后定位精度得到了明显的提高。而且在仅保留离线指纹数据库三分之二的情况下,也几乎能够取得与传统KNN算法使用全指纹库时相同的定位精度,相当于减少了离线阶段采集指纹库的工作开销。     

利用指纹稀疏性的室内定位技术

室内无线网络信号强度在一定程度上表现了接收器与信号发射源的距离信息,因此在移动设备上不添加任何额外接收设备而利用无线网络信号进行室内定位是目前的一种主流技术。但由于无线网络信号容易受到复杂的室内环境干扰,基于无线网络信号的定位结果容易产生较大的误差。文章提出了一种基于无线网络信号构成的指纹室内定位技术,用传统的指纹室内定位技术结合稀疏表示方法,利用稀疏字典提取指纹中的主特征指纹从而分离大部分的指纹噪声,再利用分离后的指纹进行定位。实验结果表明,与传统算法相比,该算法可将定位精度提高约20%。     

基于WiFi的一种改进的室内定位算法

为解决室内定位中算法定位精度不高、误差偏大的问题,在原有指纹匹配算法的基础上,提出了一种新的信号能量加权改进接收信号强度的方法.通过对改进后的信号能量进行均值滤波和阈值滤波处理,改善离线建立指纹库阶段建库数据源.在线匹配阶段,改进WKNN算法,利用方差加权结合欧式距离倒数进行相似度匹配.该方法与目前的WKNN算法相比,在减少复杂度的同时,对定位效果进行改善.在不考虑AP组合对定位结果影响的情况下,仿真结果表明所提出的改进算法能明显提高定位精度.     

基于RSSI信号特征的室内分区指纹定位算法

为提高室内定位精度和算法效率,提出基于RSSI信号特征的分区指纹定位算法。在离线阶段,区别于传统的使用RSSI信号构建离线指纹库的方法,设计使用RSSI信号衰减率建立离线指纹库;在在线定位阶段,针对使用欧式距离进行相似度计算时,容易出现两个点RSSI信号欧式距离较近而物理距离较远的情况,提出使用RSSI信号衰减率进行子区域划分,引入SSD的思想使用二级指纹进行精确定位。通过实验验证了该算法的适应性与有效性。     

基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法

针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI)值进行高斯滤波去噪构建指纹库。在线定位阶段引入权值指数α、β,分别以RSSI、欧氏距离为权值参考计算最近邻点及其加权质心,得出待测节点的坐标。实验结果表明,相比KNN和RW算法,该算法定位精度高,其平均误差为0.965 m,且定位误差波动小。     

基于对数正态模型的二次匹配指纹定位算法

针对复杂室内环境WiFi信号不稳定导致指纹定位算法定位精度不高的问题,对AP选择、指纹库构建和定位算法进行研究,分别提出了基于对数正态模型的AP选择方法、RSSI虚拟指纹库构建方法以及基于对数正态模型的二次匹配指纹定位算法。在离线阶段,通过拟合对数正态模型对WiFi信号建模,筛选出最契合模型的AP并构建RSSI指纹库和虚拟指纹库。在线定位阶段,待定位节点在匹配RSSI指纹库的基础上,利用AP的契合度修正欧氏距离相似度,找出相似度更高的指纹点,初步确定待定位节点区域,接着二次匹配虚拟指纹库进行精准定位。实际环境实验结果表明,本文提出的方法突出了不同AP设备对定位造成的影响,能减少离线阶段指纹采集的工作量,有效的提高了定位精度。     

基于线性加权的蓝牙室内定位算法

随着蓝牙设备的普及以及蓝牙4.0标准规范的应用推广,使得依据蓝牙设备的室内定位技术发展迅速.针对室内定位服务的社会需求,搭建了利用线性加权算法实现室内移动蓝牙设备的实时定位系统.该系统把线性加权算法与蓝牙设备结合在一起,通过对蓝牙无线链路通信的信号强度,链路质量值,传输功率级等参数的加权运算处理,实现对移动设备的算法定位.仿真过程中该算法的平均定位误差在1.5m以下,满足一定精度要求.     

基于蓝牙信标的室内定位

近年来随着技术的进步和人们生活水平的提高,人们生活中的大多数时间都是在室内度过的,所以对室内定位的各种需求在不断增长,逐渐成为一个研究的热点。因此,本文设计了一种基于蓝牙信标的室内定位系统,该系统在分析了蓝牙信标的RSSI信号的分布特点的基础上,采用高斯滤波和卡尔曼滤波融合使用的方式来对接收到的信号实行滤波处理,接着在大量地实地测试的基础上,建立了RSSI信号的测距模型,最后使用三边质心算法作为定位算法。     

蓝牙4.1基站组网的停车场定位系统设计

为了提高现代停车场效率,使车主停车取车更加便捷,本设计提出一种基于蓝牙4.1技术的停车场智能定位系统.本系统主要以CC2540射频单片机作为信号基站,ARM Cortex A8处理器为中央控制平台,通过多个蓝牙4.1基站组网实现对汽车的停车场定位,并将定位信息通过中央控制平台的WiFi模块传输到上位机、手机等终端设备.实地测试结果表明,该设计准确度较高、功率低,可用于各中小型停车场中.     

一种基于蓝牙信标的室内定位系统

针对室内定位与导航服务的应用需求,使用蓝牙信标节点,构建了一种米级室内定位系统.设计了一种基于CC2540F256的蓝牙4.0信标节点,采用优化均匀部署方法完成信标的布设,在此基础上配置信标BLE协议栈进行位置标识;在安卓平台下搭建定位终端,利用三角质心定位方法实现位置估计.该系统在传统RSSI定位方法的基础上,加入阶段去噪与平滑滤波过程,用于提高测距准确度和稳定性.在实验室楼道测试环境下,平均定位精度可达1.5m,具有布设方便、功耗低和绿色环保的特点.     

一种基于支持向量回归的802.11无线室内定位方法

802.11无线局域网技术的广泛普及,给无线室内定位系统带来了良好的发展契机.提出了一种基于支持向量回归的802.11无线室内定位方法.该方法主要包括离线训练和在线定位两个阶段.离线阶段的主要工作是得到精确的位置预测模型;在线阶段的主要工作是根据移动设备的接收信号强度(received signal strength,简称RSS)进行在线定位.由于存在室内环境复杂、信道拥塞、障碍物影响和节点的通信半径有限等问题,移动设备的接收信号强度易受干扰,复杂多变.针对以上问题,离线阶段对接收信号强度信息进行统计分析,得出数据过滤规则,对训练数据集进行过滤,以此提高训练样本质量,从而提高支持向量回归预测模型的质量.在线阶段使用连续K次测量定位法获取信号强度信息,保证训练样本与在线输入信息之间的一致性,提高最终的定位精度.通过实验对该定位方法进行了综合对比分析,实验结果表明：与常用概率定位法、神经网络法相比,该方法具有更高的定位精度,同时具有对移动设备的存储容量及其计算能力要求较低的特点.     

Social serendipity: mobilizing social software

Many mobile devices incorporate low-power wireless connectivity protocols, such as Bluetooth, that can be used to identify an individual to other people nearby. We have developed an architecture that leverages this functionality in mobile phones - originally designed for communication at a distance - to connect people across the room. Serendipity is an application of the architecture. It combines the existing communications infrastructure with online introduction systems' functionality to facilitate interactions between physically proximate people through a centralized server. A new mobile-phone-based system uses Bluetooth hardware addresses and a database of user profiles to cue informal, face-to-face interactions between nearby users who don't know each other, but probably should.     

基于近邻传播算法的动态自适应室内指纹定位算法

目前传统的室内指纹定位算法中存在以下几个问题,首先在构建指纹库时采用平均值的方式构造指纹库容易受到噪声点影响而降低定位精度,其次使用欧式距离衡量待定位点与指纹点之间的距离可能引入信号强度距离较近,物理距离较远的参考点参与估计待定位点的位置从而增大定位误差,以及当参考点数量较大时,由于K近邻算法的计算量较大,从而造成定位过程耗时较大,能源耗费较多的情况,除此之外,由于K近邻算法无法根据实际情况确定参与定位的参考点个数从而限制了定位系统的精确性和拓展性。针对上述问题,本文设计了一种基于近邻传播算法的动态自适应室内指纹定位算法。该算法在离线阶段对在每一个参考点采集的信号强度值使用方差滤波算法去除噪声值,然后利用加入了参考点物理信息的近邻传播算法对参考点进行聚类处理。在在线阶段,通过进行粗略定位和精确定位动态的估计待定位点的物理位置。经过实验证明,本文所提出的新算法较对比算法有较高的精确度和稳定度。     

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。     

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.     

基于WIFI指纹定位的仿生SLAM研究

针对复杂室内环境下移动机器人的定位问题,基于RatSLAM模型的定位方法,由于室内环境的复杂性及易变性,定位精度及准确性很难得到保证。本文基于此提出RatSLAM和WIFI相结合的策略,利用基于WIFI信号强度的指纹识别方法,离线阶段建立位置指纹数据库,在线定位阶段采用位置指纹定位算法完成认知点的匹配,从局部场景中获取更加精确的经历制图。实验分析表明:两种算法的结合使得移动机器人的定位精确度更高,提高了系统的鲁棒性,使系统具备了良好的定位性能。