一种RSSI室内三边定位方案的设计与实现

通过改变AP节点的布局,使用各个AP节点的RSSI信号之间的比值,结合三边定位算法提出基于室内定位的一种新方法;可以减少大量的RSSI采集和建立匹配数据库工作,达到快速布局和快速适应新环境的目的,提高运算精度,节约使用成本。     

一种无线传感器网络定位系统的设计与实现

随着计算机和网络技术的快速发展,对于运算以及管理和控制要求更加精细。虽然无线传感器网络有很强的应用相关性,但在无线传感器网络的应用中对定位的要求都很普遍。本文基于无线传感器网络实现了一般环境下的人员定位系统,能够进行地图的实时更换,锚节点的部署,移动节点的跟踪定位,相关人员信息的管理,人员的实时监控和定位。这对于锚节点固定,未知节点在已布设锚节点区域内随机移动的应用环境都可以借鉴和使用。     

基于DV-Hop定位算法和RSSI测距技术的定位系统

针对 DV Hop算法在实验环境中存在的问题,加入接收信号强度指示器（RSSI）测距模块辅助定位,对算法进行改进。为了实现定位系统,首先,需要建立当前实验环境的RSSI模型;然后,应用该模型,从锚节点和非锚节点两方面分别控制DV Hop定位过程。实验证明：改进后的定位系统在增加少量计算复杂度的情况下,改善了系统的稳定性,提高了定位的精度,可以被应用到无线传感器网络中。     

基于超宽带技术的室内定位系统应用开发

本文基于超宽带技术搭建了一套室内定位系统,通过分布于室内固定位置的基站测量与目标物体标签距离的方法,采用基于到达时间估计的检测方法以及三边测量法解算出目标物体的坐标位置,并基于Python语言编写的坐标显示软件实时可视化.通过测量在室内的一辆华夫派小车的位置进行了试验,结果表明,本文提出的方法可以实现室内精度较高的实时...     

基于RSSI的矿山井下人员定位方法研究

针对矿井环境的复杂性和特殊性,将矿井中的坑道位置信息引入到井下人员定位算法中,提出一种基于RSSI的改进三角定位算法,并且通过实验研究了实际环境中RSSI值与距离值转换时使用的参数,减少RSSI值在转换过程中产生的误差。实验结果表明,通过改进的三角定位算法相较于传统三角定位算法,提高了井下人员定位的精度。     

一种基于RSSI相似度的室内定位算法

无线传感器网络中节点的位置信息在很多应用中具有重要意义.本文研究了实际环境中节点的RSSI特性,为提高无线传感器节点定位的精度,提出了无线传感器节点在空间环境上的RSSI相似度概念,采用RSSI相似度作为权重因子,改进了加权质心算法.实验结果表明.改进后的算法具有更小的平均定位误差、更强的环境干扰鲁棒性.     

一种基于RSSI的加权质心算法的改进算法

在无线传感器网络中,节点的准确定位是具体应用的前提和基础。提出一种基于R S S I的加权质心算法的改进算法,并利用未知节点接收到的来自各个不同锚节点的R S S I值为依据计算加权权值,算法实现更加容易、简单。仿真结果验证了算法的有效性,比传统的质心定位算法的定位精度有较大提高。     

基于ZigBee的井下定位系统研究与设计

为了准确实时监控井下的内部环境空气状态变化情况,精确地实时定位井下全体工作人员的井下撤退移动位置,以及在井下遇到危险后合理地准确规划井下撤退移动路径,研究人员设计了基于ZigBee的井下全体工作人员的全自动化撤退定位系统.该传输系统主要使用ZigBee无线技术,实现冗余的无线化和网络化方便地进行传输数据.ZigBee井...     

一种基于配置管理环境的自动测试定位系统

一个建立了配置管理环境的开发团队,可以进行使用版本定位调试方法来调试软件。文章所探讨的自动测试定位系统可以自动化该过程。设计该系统首先要构造可疑版本的集合,然后以此集合为输入,求解出维数不固定的笛卡尔积。利用该结果进行自动测试,确定引起错误的最小版本集合。版本分组和多测试包测试的手段可以进一步提高该系统的可用性。该系统有助于软件开发团队进行迭代增量式的开发。     

一种基于超声波与红外线探测技术的测距定位系统

为了研制出性能较好、精度较高、结构较简、成本较低的测距定位装置,特采用超声波传感器和红外线传感器组成新型测距定位系统,实现了超声波传感器和红外线传感器的功能互补,克服了单一传感器探测系统的不足,使系统的测距精度和定向精度有了明显提高。同时,系统还采用了单片机控制技术,使其具有良好的扩展性,从而增进了该测距定位系统在工程领域的实用性。     

基于接收信号强度指示的蓝牙信号源定位

利用接收信号强度指示(RSSI--Received Signal Strength Indicator)定位因为其借助的设备较少,实现方法简单而被广泛应用;在简述利用接收信号强度指示(RSSI)定位原理的基础上,以生活实际中经常用到的蓝牙为例研究两个蓝牙设备之间的距离与接收信号强度指示之间的关系;并在三种具体环境中建立了相应的关系曲线图,虽然并没有给出具体的解析表达式,但仍然能在一定程度上反应设备间距离与RSSI的关系,并为进一步的研究打下了坚实的基础;得出了在空旷环境比室内以及楼道环境下信号传播效果要好,而且三种环境下信号强度都随着距离的增加而减小,在有障碍物的情况下比没有障碍物衰减更大。     

一种新的基于ZigBee技术定位算法

经典定位算法计算过程复杂需占用大量系统资源,当需要定位大量节点时,系统将会丢失部分人员定位信息,大大影响了定位的实效性;针对上述问题,提出了一种基于ZigBee的权值算法,该算法通过基站获得的接收信号强度指示值(RSSI),与人员节点发射功率的函数关系得出一个接收信号强度值(RSS),根据RSS值与距离的关系实现人员的定位;新算法阐述了如何利用几个已知节点的位置来计算未知节点的位置;经过130个节点的测试,其定位误差为2～6m,测试结果表明该算法与经典定位算法相比,具有系统资源占用少,可靠性、实时性和精度高等优点。     

基于RSSI的无线传感器网络定位系统设计与实现

基于窄带无线信号的路径损耗和阴影衰落,直接建立多个锚节点值与待定位节点未知坐标估计量的解析关系,避免传统RSSI定位方法中常用的对两节点距离量的直接求解,减少信息丢失,提高定位精度;仿真分析了锚节点数量、遮挡因子、路径损耗指数等对定位精度的影响;采用CC2530无线传感芯片实现基于RSSI的无线传感器网络定位系统;系统采用8个锚节点分别在边长4m和10m的两个正方形区域内展开定位实际测试,结果显示其平均定位误差可分别降到0.175m和0.824m。     

无线局域网中基于信号强度的快速定位算法研究

无线局域网的定位技术是跟踪无线终端的重要方法,通过无线定位可以了解无线终端的行为意图,因此无线局域网定位技术越来越受到人们的关注。在无线局域网的室内定位中,由于室内距离近、结构相对复杂,障碍物的影响难以忽略,各种噪声的干扰是室内定位的困难之一。本文是为了确定用户的位置信息,提出了快速无线局域网定位方法。通过实验证明,该方法是一种高效可行的定位技术。     

基于RSS场景指纹的ZigBee无线传感器网的定位方法

分析Z igBee无线传感器网络的基于信号强度测距法（RSSI）及场景指纹法,提出RSS场景指纹定位方法,该方法融合了上述两种定位方法的特点,即采用RSS＂场景特征信息＂作为定位场景＂指纹信息＂,以此建立＂指纹信息＂数据库,最后用最近邻居匹配算法实现定位。通过应用表明,RSS场景指纹定位方法具有定位精度高、自适应性及容错性强,且满足低成本、低功耗及易于实现的特点。     

ZigBee技术中基于RSSI测距的定位算法研究

采用CC2430／cC2431为核心芯片设计ZigBee节点,并采用此类节点构成一个ZigBee定位网络。根据节点接收信号强度（RSSI）的模型,估计出盲节点与参考节点的距离,并采用最小二乘法对估计的距离进行修正。选择3个接收信号强度最强的参考节点,根据修正的距离采用三边测量法估计出盲节点的坐标。实验表明,修正后的定位精度高于修正前的定位精度。     

基于特征定位与融合的行人重识别算法

行人外观属性是区分行人差异的重要语义信息。行人属性识别在智能视频监控中有着至关重要的作用,可以帮助我们对目标行人进行快速的筛选和检索。在行人重识别任务中,可以利用属性信息得到精细的特征表达,从而提升行人重识别的效果。文中尝试将行人属性识别与行人重识别相结合,寻找一种提高行人重识别性能的方法,进而提出了一种基于特征定位与融合的行人重识别框架。首先,利用多任务学习的方法将行人重识别与属性识别结合,通过修改卷积步长和使用双池化来提升网络模型的性能。其次,为了提高属性特征的表达能力,设计了基于注意力机制的平行空间通道注意力模块,它不仅可以在特征图上定位属性的空间位置,而且还可以有效地挖掘与属性关联度较高的通道特征,同时采用多组平行分支结构减小误差,进一步提高网络模型的性能。最后,利用卷积神经网络设计特征融合模块,将属性特征与行人身份特征进行有效融合,以获得更具鲁棒性和表达力的行人特征。实验在两个常用的行人重识别数据集DukeMTMC-reID和Market-1501上进行,结果表明,所提方法在现有的行人重识别方法中处于领先水平。     

基于信号衰减的蜂窝移动定位技术

文章提出了一种新的基于SA(信号衰减)的蜂窝移动定位技术,该技术对实测取得的信号场强分布数据进行统计学分析和特征值提取,建立信号特征—位置数据库,从而对移动终端进行精确定位。该技术基本不受非视距传输效应(NLOS)影响,系统独立性强,结构简单,响应速度快,定位精度可优于20m。     

基于RSSI的矿山井下机车定位算法的改进

因传统的矿山井下机车定位误差较大,应用不够灵活,提出了一种矿山井下机车改进的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)定位算法.为减小机车移动造成的误差,多次采样RSSI值,对其进行最小二乘法曲线拟合,然后根据拟合后得到的函数,计算出运行算法和网络延迟后的RSSI值.为减少矿下环境影响,优选信标节点;且机车位置计算取其到不同信标节点距离的差值,得到的一组双曲线方程,用chan算法求解.仿真结果表明,改进后的算法具有较高的定位精度,节点布置的越密集,参与定位的节点越多,定位精度就越高,最低定位误差为0.4m.