无线网络中基于信号强度的定位及算法比较

定位是无线网络应用中的关键技术。分析了无线网络中基于无线信号强度(RSSbased)的定位原理,并对比了以下四种定位算法:基于无线信号传播模型(RSS-modelbased)的多点测距和最大后验概率估计算法;基于实测信号强度地图(RSS-mapbased)的点匹配和最大后验概率估计算法。通过室外实验对比了四种算法的定位精度以及数据点个数、信标点个数对定位精度的影响,并分析了四种算法的标定、计算量和存储量。结果表明较高的标定、计算存储代价以及数据点、信标点的增多可以显著提高定位精度。     

基于阈值分类及信号强度加权的室内定位算法

为了减小室内复杂环境下接收信号强度值（RSSI）波动和个别信标节点被干扰对定位精度的影响,提出一种基于阈值分类及信号强度加权的室内定位算法。先根据室内环境的路径损耗特征,对各参考点进行分类并分别确定其匹配阈值,再将接收信号强度作为参考权重进行加权定位,最终得到更为精确的节点位置。实验表明,该算法能减小RSSI随机抖动引起的误差,有效地削弱个别信标节点被干扰的影响,提高定位精度。     

无线局域网中基于信号强度的室内定位

确定用户的位置信息有利于向用户提供方便高效的服务,基于接收信号强度的无线局域网室内定位是定位领域的一个新的研究热点.研究的难点在如何克服随机因素对信号的干扰,使定位方法具有健壮性、适应性.本文基于IEEE 802.11b/g协议的无线局域网环境下定位问题的难点,分析了如何评价定位算法的性能问题,介绍目前定位方法的基本原理、优缺点及其分类,详细综述利用接收信号强度的室内定位算法,最后指出未来定位算法研究的几个方向.     

基于WiFi的室内定位准确率改进算法

针对目前无线保真定位系统在低于2 m的误差范围内累计准确率过低的问题,提出一种改进的去异常值的线性判别低维组合算法。根据无线保真信号强度数据的自身特征进行异常值去除,利用线性判别算法在低维情况下进行排列组合,对所得的若干个概率值求和,通过门限设置对在线定位阶段的新数据进行约束,以提高相邻网格定位的准确率。在真实办公环境室内相邻网格的多次不同场景下将实测数据集作为测试集进行实验,结果验证了该算法的有效性和正确性。     

基于DBSCAN与KNN的室内定位算法

针对位置指纹室内定位算法中定位精度不足、计算量大、实时性较差的问题,提出了一种将聚类算法（DBSCAN）应用于传统定位算法的解决方案。离线阶段通过各参考点的接收信号强度进行聚类,将定位区域划分为多个子区域,在每个子区域选择一个中心节点,构造新型位置指纹数据库存储数据。在现阶段,通过各个子区域中心节点进行粗定位,根据参考标签所在的子区域对传统定位算法进行权重优化。实验结果表明,平均定位误差为1.63 m。该算法在提升定位精度的同时,提升了定位的实时性。     

基于变化率的802.11竞争窗口退避算法

在分析典型的退避算法基础上,提出一种改进的IEEE 802.11协议退避算法,引入结点碰撞频率的相对变化率和结点成功发送频率的相对变化率,以此衡量网络当前拥塞状况,根据上述2种变化率动态调整竞争窗口,降低信道接入的竞争。NS2仿真结果表明,该算法可以适应网络负载的变化,提高系统的吞吐量,降低丢包率和端到端时延。     

室内无线网络定位技术研究

随着社会和技术发展的需要,无线定位问题,无论室外定位还是室内定位,都越来越受到人们的重视,GPS定位系统在室外具有良好的性能,但由于建筑物遮挡,GPS不能进行室内定位,而且定位成本过高。射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）应用于室内定位和小范围内低成本定位,表现出良好性能。RFID和其他技术相结合,例如：图论、树、模糊数学、概率论等,产生了很多相关的定位算法,该文主要论述了RFID定位问题及其与其他相关的技术结合形成的各种算法,并结合RSS与TDOA定位思想,提出一种新的定位思想,利用多个接入点接收到的RSS信号差值对目标物体进行定位,并讨论了WIFI网络和Ad-hoc等网络中的定位问题。     

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%。     

基于分层定位模型的RFID定位算法研究

识别和定位为智能停车场等服务领域提供关键信息,基于RFID的LANDMARC算法为常见的室内定位方法。文中对低成本、高精度的经典室内定位算法LANDMARC进行分析,针对其在定位过程中单纯根据信号强度的欧几里得距离选择节点进行定位计算的不足,提出基于双层定位模型的算法D-LANDMRAC。该算法主要由初步定位和精确定位两部分组成,初步定位过滤掉问题参考标签,再基于“距离-损耗冶公式利用标签之间信号强度差进行精确定位。仿真结果表明,相比LANDMARC算法,D-LANDMRAC算法定位精度有了明显的提高,并且定位误差的分布更加均衡。     

基于IGWO-GRNN的室内3D定位算法

为解决基于相对位置的定位算法易受环境干扰,定位精度不高的问题,提出一种基于改进灰狼算法-广义回归神经网络(IGWO-GRNN)的室内3D定位算法.利用GRNN建立3D定位模型,通过IGWO优化平滑因子,将待测节点与信标节点间的信号强度值作为神经网络的输入,神经网络的输出即为待测节点的真实三维坐标.将仿真结果与其它算法进行比较,验证了所提算法的定位精度与收敛速度均优于其它算法.     

基于精确时间测量的无线网络室内定位系统研究

随着IEEE 802.11-2016协议(也称为802.11mc)的精确时间测量(FTM)定位解决方案的引入,通过RTT往返时间来进行测距并进行定位的技术路线正在得到重视.目前提出的基于FTM的测距方案测距精度在视线环境下通常具有1～2 m的偏移误差,由于在802.11mc中,噪音不具备高斯性,精度的进一步提升存在着较...     

基于k-近邻算法的定位方法设计和仿真

在室内和闹市区环境,针对建筑物的遮挡和多径传播的影响,产生了通过采集接收信号强度,建立信号样本数据库,进行定位的技术.技术在实时定位阶段通过发掘定位信号和样本信号的关系,将它们作比较估计终端的位置.采用k-近邻算法作为定位信号和样本信号的比较,程序实现了基于k-近邻算法的无线定位算法,完成了在定位技术中的应用.并以一组无线信号进行了定位仿真,分析了定位结果.比较了标准k-近邻方法和加权k-近邻方法的差别,讨论了近邻数目对定位结果的影响.结果证明k-近邻算法的定位方法是有效的.     

基于动态K值及AP MAC地址筛选的室内定位算法

在简单介绍动态K值加权室内定位算法(EWKNN)并分析其不足的基础上,探索研究了基于动态K值及AP MAC地址筛选的室内定位算法。该算法首先使用EWKNN方法动态选择参考点个数,并根据测试点和参考点之间AP的MAC匹配度,进一步筛选出最优的定位参考点;最后采用得到的最优参考点与测试点之间的距离进行加权定位。实验表明,相对于传统的EWKNN定位算法,提出的算法具有较高的定位精度。     

基于802.ac网络的混合速率自适应算法

IEEE 802.11ac技术已经成为下一代局域网的主要技术,其通过扩增多输入多输出技术、信道宽度、编码与调制策略的种类,使得传输速率获得了巨大的提升.然而种类的扩增也导致了速率选择时搜索空间过大,搜索时间过长,算法计算复杂度高等方面的问题,而已有的针对IEEE802.11a/b/g/n的速率自适应算法无法解决该问题.为了解决该问题,提出了一种在高速无线局域网模式下混合速率自适应算法VhRa.该算法利用MIMO模式、信道宽度的最佳设置与RSSI之间的单调关系来进行特征提取,在MCS （编码与调制策略）选择上通过利用二分法基于zigzag探测的模式进行选择,从而缩小算法搜索的空间,提高搜索效率,进一步提升传输吞吐量.结果表明,VhRa的搜索效率与RRAA、Minstrel-HT相比分别提高了42%、20%,同时在不同场景下对VhRa进行吞吐量分析,移动环境下VhRa相对比RRAA、Minstrel-HT、Samplelite吞吐量分别提升90%、10%、34%.     

缓解拥塞的IEEE802.11速率选择算法

IEEE802.11的速率选择算法OAR能有效利用信道条件,但不适合拥塞的网络环境。该文改进OAR算法,通过调整拥塞节点的初始竞争窗口值来增加其获得信道的概率,使其在拥塞时能尽快将分组转发出去,从而缓解了拥塞。仿真结果表明,改进后的OAR在网络负荷大时能有效地提高分组投递率。     

基于半监督学习的室内定位算法

收集带有位置信息的经验样本即标定样本是一个花费昂贵的工作,限制了基于机器学习方法的实际应用。针对该问题,提出一种基于流形正则化的室内定位算法LocMR,该算法使用少量的标定样本和充足的未标定样本学习得出信号空间到位置空间的映射关系。在实际IEEE 802.11Wi-Fi环境中采集的数据集上进行验证,结果表明,LocMR在达到较高定位精确度的同时,能大幅减少定位系统的工作量,增强了其实际应用能力。     

基于RFID技术的室内定位算法研究

为了提高室内定位系统的性能,使用主动式射频识别技术设计了一种应用于室内环境的低成本定位仿真算法。算法引入参考标签辅助定位,利用布局方式造成接收信号强度的不同对待定位的电子标签进行方向与距离上的估测。详细介绍系统的布局方式,仿真了不同布局方式对系统定位精度的影响。根据仿真分析,最终选取了一种适合于化工企业生产车间的人员定位方案,该方案提高了定位精度、降低了系统的成本,具有一一定的实用意义。     

融合RSSI测距定位的室内PDR算法

在室内定位系统中,针对RSSI测距定位系统接收到的信号会因环境的不确定性出现不可预测的随机变化和行人航迹推算(PDR)定位系统漂移误差长时间的累积效果,提出融合RSSI测距定位的室内行人航迹推算算法,以扩展卡尔曼滤波器实现两者定位信息的融合,获得系统的最优定位结果。仿真结果表明,该融合定位算法的平均定位误差约为0.83205 m,范围维持在0.51948 m～1.13529 m内,并在定位稳定性方面表现出良好的性能,验证了该方法的合理性和有效性。     

IEEE 802.11无线局域网标准研究*

介绍了IEEE 802.11全系列标准,研究了IEEE 802.11系列各标准的发展轨迹和相互关系,建立了该系列标准的层次模型。研究并分析了IEEE 802.11、IEEE 802.11a、IEEE 802.11b、IEEE 802.11g和IEEE 802.11n这几种常见标准,并对相应物理层和媒质访问控制层的关键技术作了重点分析。