基于灰色预测模型的GPS/WiFi室内外融合定位方法

针对室内外GPS/WiFi信号交织区定位模式反复切换、定位精度低的问题,提出一种基于灰色预测模型的融合定位方法。通过构造GM(1,1)模型得到当前定位模式下物体的灰色预测轨迹,利用几何方式将预测轨迹与待切换定位模式下的定位信息进行深度融合,实现精准定位。当预测轨迹与定位信息几何融合失败时,根据GPS接收卫星信号的数量判断是否切换定位模式。实验结果表明,与基于GPS和基于WiFi的定位方法相比,该方法具有较高的定位精度与较强的鲁棒性。     

基于LS-PSO的北斗伪距单点定位算法

北斗伪距单点定位具有易于实现、不存在整周模糊度、速度快等特点,具有很大的研究和应用价值;传统最小二乘法由于引入了线性误差、对初始值依赖性强而导致定位精度低;为了提高北斗伪距单点定位的精度,通过分析最小二乘法和粒子群算法的优缺点,提出了一种LS-PSO组合算法;首先利用最小二乘法定位计算接收机的大约位置,作为粒子群算法解的基准值并建立解的搜索空间,然后利用粒子群算法得到全局最优值,解算出精度更高的结果;经过实验验证,LS-PSO组合算法可以稳定的解算出m级精度的定位结果,并且三维方向偏差都在大约5 m以内;最后通过与遗传算法的收敛情况和最小二乘法的定位精度进行对比,证明LS-PSO组合算法可以快速的收敛到最优解并且有效的提高了北斗伪距单点定位精度。     

基于北斗定位的铁路现场安全防护系统定位技术研究

为了解决传统铁路现场作业人员安全防护系统所暴露出的作业人员及列车位置信息不能及时实时获知、防护状态交互性缺乏等问题,提出一种基于北斗卫星定位技术的安全防护方案,通过卫星定位技术实时定位现场作业人员及列车的位置信息,传送给车站管理系统,经系统分析将相关信息传送至现场作业人员手持终端设备,根据实际情况发出列车预警信息,从而实现安全防护的目的。聚焦防护系统高精度定位技术,分析卫星定位原理、分类及高精度卫星定位算法原理,基于STC15W4K56S4单片机搭建定位数据采集系统,为验证定位算法的精度,借助串口调试工具在上位机对比2种高精度定位算法：载波相位差分和伪距差分的定位精度。试验结果表明,载波相位差分定位算法具有更高的定位精度,可达厘米级,完全满足铁路现场作业人员安全防护的定位需求。     

基于多组星历参数的后处理伪距差分算法

在后处理伪距差分中用所需时刻前后的星历参数相结合的方法计算卫星位置,计算动态站的精确位置,可能比只利用所需时刻前的星历参数计算得到更高的定位精度。从所求时刻前后的星历参数相结合求卫星位置,进行动态站的伪距差分定位,实验结果表明定位精度进一步提高。     

一种双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法

伪距误差是影响北斗卫星导航接收机定位精度的关键因素,本文提出一种基于伪距差分和自适应容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman filter,CKF）的双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法。该方法将伪距误差分为自有性误差和公共性误差两类,首先通过伪距差分方法补偿伪距自有性误差,其次设计量测噪声自适应CKF滤波器,对用户接收机运动系统状态进行估计,补偿伪距公共性误差。实验结果表明：载体静态时,双级补偿方法略优;载体动态时,双级补偿比单级补偿的定位误差减小显著,自适应CKF算法比CKF算法具有更好的对噪声和干扰的适应能力。     

北斗+5G室内外融合定位技术研究

文章提出一种基于北斗卫星导航+5G无线网络的融合定位系统,利用北斗定位技术、5G网络基站、接收机终端以及时间同步设备等结构,构建“北斗+5G”的室内外融合定位系统,建立到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的联合定位模型,对多个北斗卫星到接收机、5G基站到接收机的定位偏差进行分析。     

基于北斗观测值的智能手机GNSS定位研究

【目的】北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)由我国完全自主设计建造,是一项重要的国家空间基础设施,旨在为全球用户提供导航、定位与授时服务。当前,大众低成本智能设备卫星定位主要以美国全球定位系统(Global Positioning Systems,GPS)为主,北斗的出现能有效地减少对GPS的依赖。开展BDS在大众低成本智能设备,特别是智能手机上的应用研究,对发展北斗产业,服务经济社会和民生改善有着重要意义。【方法】本文选用了华为公司新发布的华为Mate40、Mate30、P40和P30智能手机,与同时采集的GPS数据进行了对比,采用伪距相位无几何组合法,分析了北斗在中国区域的智能手机终端原始观测值的数据质量,并采用标准单点定位和实时伪距差分定位方法,分析了静态、低速动态、中高速动态和高速动态场景下的定位表现。【结果】结果显示：中国区域内智能手机跟踪的BDS卫星数、观测噪声以及定位表现均优于GPS。【结论】表明我国自主研制的BDS系统能为大众用户低成本设备提供更优质的定位服务。     

基于WiFi信号的室内外联合定位技术研究

当前基于GPS与WiFi的室内外联合定位技术实现了较高定位精度,然而此类方法在过渡区域时需要处理两种不同场景的信号,存在越区平滑切换难以及缺乏有效的数据关联等问题。针对上述问题,将物理空间位置信息与WiFi信息关联建立了基于WiFi信号的室内外联合定位图模型,并使用Jaccard相似度算法进行室内外判定和一次定位。为了增加WiFi定位精度,使用三次样条插值扩充WiFi指纹库,并通过加权K近邻算法进行二次精准定位。实验结果表明,基于定位图模型的方法具有较高定位精度和较小的系统时延。此外,结合校园三维模型与前端技术开发了WiFi室内外联合定位系统,并部署在云服务器端,验证了所提出的定位方法具有潜在应用价值。     

基于北斗载波差分定位技术的输电线路覆冰厚度研究

针对传统拉力倾斜传感器以及摄像头监控系统在长期监测高压输电线路覆冰厚度时易出现的使用寿命短、监测精度低、传输速度慢等问题.本文设计了一种基于北斗导航通讯技术的输电线路覆冰情况实时监测系统.该系统利用北斗载波差分定位原理准确获取输电线路的高精度空间三维位置坐标信息,后将位置坐标信息统一到笛卡尔坐标系下进行定位误差修正,根...     

Real-time GPS based outdoor WiFi localization system with map display

There are many applications such as security, medical and rescue operations, sports events, and so on where one may need to find out the exact location of a transmitting wireless local area network (WiFi or WLAN) access point. In this paper, we look at the design of an outdoor WiFi localization system based on a GPS. This system utilizes a rotating unidirectional multi-element Yagi type unidirectional antenna to determine in real-time the direction of the maximum signal strength from a WiFi access point. This information is combined with the GPS co-ordinates of the measurement points to triangulate and find the exact co-ordinates of the access point. These co-ordinates are then transferred to the Google Earth application to automatically pin-point the access point on a world map. This is a novel application where once the user has issued the relevant command, the software will perform all necessary steps without interaction. This includes controlling the hardware, obtaining readings, performing calculations, and showing the location determined on a map. We present the theory and experimental results to illustrate the performance and accuracy of our outdoor localization system.     

基于WiFi的室内定位系统

随着移动互联网的迅猛发展和智能终端的普及,人们对基于位置服务尤其是室内定位的需求日益增长。通过研究无线WiFi信号的特性,利用Android智能手机,结合计算机网络编程和ArcGISMAP等技术设计并实现了一套基于位置指纹定位算法的室内定位系统。通过对某实验楼一个楼层的室内定位实验表明,该系统使用灵活、简单、界面友好,具有良好的定位精度。     

基于智能手机的地磁/WiFi/PDR的室内定位算法

针对地磁指纹在室内定位中存在重复性,以及行人航迹推算（PDR）累积误差明显的问题,提出了一种基于智能手机的多传感器融合定位方法。该方法首先通过WiFi和随机采样一致性（RANSAC）算法拟合路径,确定初始位置;然后利用手机中的加速度计进行步长估计,利用陀螺仪进行转向检测;最后通过地图约束的自适应粒子滤波（PF）算法以地磁场修正PDR的定位结果。仿真结果表明,该方法能够有效克服PDR的累积误差以及地磁值不唯一的缺陷,提高室内定位精度、减少能耗。     

一种基于路径差异分析的缺陷定位方法

基于路径差异分析的缺陷定位所使用的方法通常分为两类：基于路径距离度量的方法和基于元素信息统计的方法。现有的研究方法各有所长但也存在以下缺陷：(1) 冗余路径的存在干扰可疑度分析结果或者导致早熟收敛,以致结果不准确;(2)基于路径距离度量的方法往往只返回执行差异信息,未考虑语句在不同状态下重要程度不同;(3) 基于元素信息统计的方法包含了大量对定位没有意义的谓词和语句,忽略了对这些无意义元素的耗时耗力的统计。由于缺乏必要的引导信息导致用来做差异分析的路径有效性较低,同时路径的元素集合较长而难以求解也降低了分析的精度,因此针对现存问题提出了分支路径聚类筛选的方法,同时给出路径分支踪迹模糊聚类算法Bpfc。通过实验结果以及与Tarantula等三种经典实验对比分析可以证实,该方法能提高缺陷定位的效率和精确度,同时应用范围广泛,对开发、测试人员有深远意义。     

基于射频信号强度的室内定位方法

基于射频(RF)信号强度测距的原理,使用CC1101芯片设计了一种室内定位方法。在待测区域内设置多个定位模块,将任意3个定位模块测量得到的与第k个目标模块的距离利用三边测量法计算出第k个目标模块坐标,将所有第k个目标模块坐标平均化得到平均坐标,并筛选出与平均坐标误差最小的3组数据,进一步平均得到第k个目标模块坐标。所提方法提高了定位精度,缓解了个别目标模块损坏以及超过有效测量距离导致测量精度下降的问题。实验结果表明:所提方法适用于室内大量目标定位。     

基于二维网格融合特征参数的室内匹配定位算法

针对接收信号强度值(RSSI)的时变特性降低定位精度的问题,提出了一种基于二维网格特征参数融合的室内匹配定位算法。该算法融合RSSI和信号到达时间差(TDOA)构建网格特征参数模型,基于二维网格快速搜索策略降低匹配定位的计算量,采用网格特征向量的归一化欧氏距离进行最优网格匹配定位,最终由匹配网格的参考节点计算终端的精确位置。定位仿真实验中,该算法在3m网格粒度下的定位均方根误差为1.079m,平均定位误差小于1.865m;3m定位精度下的概率达到94.7%,相对于传统单一RSSI模型法提高了19.6%。所提算法能够有效提高室内定位精度,同时减少搜索数据量,降低匹配定位的计算复杂度。     

基于dynFWA-SVM的WiFi室内定位算法

针对实际定位应用中室内环境复杂,传统的WiFi室内定位算法精度低、稳定性差、代价较高以及不同移动终端之间采集信号强度存在差异等问题,提出了基于dynFWA-SVM的WiFi室内定位模型.定位过程中,利用高斯滤波对信号进行除奇异值操作,同时采用信号强度差(SSD)位置指纹替代传统的接收信号强度(RSS)位置指纹;采用动态搜索烟花算法(dynFWA)优化支持向量机(SVM)参数,从而建立了dynFWA-SVM室内定位模型.实验结果表明:经高斯滤波处理后的SSD指纹可以有效提高定位的稳定性和可靠性,减小因不同终端采集信号强度存在差异对定位结果造成的影响,相较于粒子群优化(PSO)算法和烟花算法(FWA),dynFWA算法的优化效率更高,提出的dynFWA-SVM定位模型的定位误差更低.     

基于粒子群优化算法的室内定位方法

为了减小无线传感器网络节点的定位误差,将粒子群优化算法应用于定位中,与以往的适应度函数来源不同,为解决误差累积问题,在最小二乘原理基础上采用加权系数,确定适应度函数的表达式。在粒子群优化算法中引入三种不同的参数组合观察不同的参数对迭代次数以及定位精度的影响,然后通过两种不同的适应度函数对定位误差进行比较。实验结果表明,合适的参数选择能降低算法的复杂度,新的适应度函数更能减小定位误差。     

基于PCA-WBayes的WiFi室内定位算法

针对朴素贝叶斯(Bayes)室内定位算法忽略各无线接入点(AP)信号间的相关性,最终导致定位精度损失这一不足,提出一种基于主成分分析结合加权Bayes(PCA-WBayes)的WiFi室内定位算法.在离线阶段采集参考点处来自各AP的WiFi信号强度,运用PCA进行去相关性、降维处理,提取主要数据特征,结合参考点位置坐标,构建位置指纹数据库;在线定位阶段,在位置指纹数据库中匹配待测点的信号特征,通过Bayes算法估算待测点位置,获取前w个后验概率最大的参考点坐标,按后验概率分配权重,以加权结果作为待测点位置.实验结果表明:相比K最近邻(KNN)、Bayes等常用WiFi室内定位算法,PCA-WBayes算法定位误差更小,将朴素Bayes室内定位算法的精度提升了15.44％.     

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。