基于RSSI测距的WiFi室内定位算法研究

考虑AP(接入点)部署高度对定位精度的影响,提出了一种消除高度影响的加权质心定位算法.首先对采集的RSSI(接收信号强度指示)进行高斯拟合和Kalman滤波,根据室内信号传播模型得出终端与AP的距离;然后用几何方法对垂直距离做了消除,得出AP和终端的平面距离;最后用消除高度影响的加权质心定位算法计算位置.对于多层建筑物,还提出了一种楼层识别方法,结合二维平面定位构成近三维室内定位算法.在实验楼内用以上方法进行楼层识别,识别率可这100％.在大型教室进行定位实验,结果表明:改进后的算法相比传统定位算法在精度和稳定性上都有一定的提高.     

基于IMK-WLSSVR的WiFi室内定位算法

针对传统的基于单核加权最小二乘支持向量回归(WLSSVR)定位算法对接收信号强度指示(RSSI)的拟合度较差,导致定位精度不高的问题,提出了一种基于改进多核WLSSVR(IMK-WLSSVR)的Wi Fi室内定位算法。采用多核支持向量回归机模型构建指纹点RSSI值与位置坐标的非线性关系,采用多项式核函数和高斯径向基核函数构建多核函数,利用正态分布权值函数为每个指纹点赋予不同的权重;然后利用改进的模拟退火算法优化定位模型参数,进一步提升模型的定位性能;最后利用构建的定位模型进行定位。实验结果表明:在3 m网格、3 d Bm标准差噪声条件下,算法定位误差小于2 m的概率可达92. 2%,其定位精度优于现有的加权K最近邻(WKNN)算法以及单核WLSSVR方法。     

基于RSSI的室内WiFi定位算法

提出一种奇异谱分析与高斯过程回归算法相结合的室内WiFi定位方案。由于室内WiFi的接收信号强度容易受到室内环境以及多径效应的影响,位置指纹和现实位置之间的联系必然受到影响。为解决这一问题,采用网格法划分定位区域,用奇异谱分析方法消除采集数据中的波动和干扰,采用高斯过程回归算法进行回归建模,构建位置指纹和现实位置之间的非线性映射关系。实验结果表明,奇异谱分析有效地去除了数据集中噪声,与传统的定位方式相比,奇异谱分析和高斯过程回归模型具有最佳定位精度。     

基于WiFi的动态室内定位方法研究

针对传统的室内定位算法难以有效解决节点动态移动对定位的影响问题,设计了一种基于优先级的动态跨层数据队列管理方法.分析了传统位置指纹的定位方法和容迟性问题,在数据链接层和MAC层之间实现优先级的数据队列管理机制,实验结果表明:融入该机制的室内定位比传统定位方法有更好的定位精度,数据传输率和自适应性.     

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％.     

多方位分组式WiFi室内定位算法

WiFi信号的多径传播受到室内环境很强的制约性,障碍物的遮挡和阻隔造成部分接入点(AP)的信号传输发生折射和衍射使得信号强度减弱,基于接收信号强度指示(RSSI)测距时易产生和真实距离很大的测量误差.与其他的室内定位技术相比,RSSI测距的WiFi室内定位技术在定位精度、功耗和成本方面具有很大的优势.本文提出一种新的定...     

基于Android平台改进的室内WiFi定位算法的研究

基于Android手机平台设计并实现了WiFi室内定位系统。该系统采用指纹定位算法,通过手机采集室内WiFi信息并建立数据库,当用户发出定位请求时,手机将扫描到的WiFi信息发送给数据库,通过匹配算法进行位置定位。通过对采集后的数据进行加权以及对数据库数据进行预先处理,降低了运算量,同时去除了较小的信号强度的干扰。实验表明,与传统算法相比,该系统定位精度大大增加。     

基于中心矩改进的WiFi室内定位算法

基于WiFi指纹的定位技术是国内外室内定位领域研究的热门课题。针对室内环境的实变性而造成RSS值波动带来的影响,提出一种基于中心矩加权改进的WKNN匹配算法。离线阶段中,提取RSS的均值和二阶矩作为指纹存入数据库。在线阶段定位时,将RSS值的二阶矩特征加入到欧式距离中进行计算,以得到离定位点最近的K个参考点,从而计算出待定位点的位置。实验结果表明:不同的匹配算法的选择会使定位误差呈现出明显的差异性,所提出改进的WKNN算法能够有效地提高室内定位精度。     

基于KP CA和改进GBRT的室内定位算法

针对无线局域网络易受室内环境等因素影响,导致室内定位误差较大的问题,提出了一种基于KPCA(Kernel Principal Component Analysis)和改进GBRT(Gradient Boosting Regression Tree)的室内定位算法,离线训练阶段,通过KPCA算法,利用其核函数提取原始位置指纹向量主成分,最大限度地保留其非线性特征信息,并通过改进GBRT算法,利用其自助抽样法将训练集均匀抽样为多个子训练集,每一子训练集依据GBRT算法构建一个室内定位回归模型,最终根据多个子训练集构成强回归模型,在线阶段,对实时测量的信号强度进行KPCA变换,并根据离线回归模型计算结果的众数预测实时位置。实验结果表明,平均定位误差可低至1.16ｍ,与SMN-PCA和RVM-PLS算法相比,定位准确率分别提高了12.8％和10.1％。     

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WiFi的电子标签定位算法

设计了一套以WiFi技术和RFID定位技术为基础的定位系统,简单介绍无线WiFi网络的优势及系统的硬件部分。在算法方面详细描述了LANDMARC算法和三边定位算法,对两种算法的优缺点进行分析,并结合两种算法提出一种新的算法。并在某公司楼道中进行实验,结果表明该定位算法取得了在2m范围内的准确定位。     

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。     

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WiFi指纹的室内轨迹定位模型

基于WiFi指纹的无线定位根据目标接收到的无线信号强度来反推其所处位置的定位模型,在室内定位研究中被广泛应用。当前对指纹定位算法的研究主要集中在单点定位,但在实际的应用中经常需要追踪目标在空间上的运动轨迹。为此,在单点定位模型的基础上,提出一种基于核函数的隐马尔科夫链模型,通过高斯核函数计算指纹的似然概率,定义位置点之间的转移概率,同时通过限制转移位置点的搜索范围提高算法效率,并应用隐马尔科夫链模型对移动轨迹进行定位。实验结果表明,该算法在定位准确率和定位误差方面性能均优于对比算法。     

基于近场通信的WiFi传输连接方案

利用近场通信(NFC)技术安全性高、便捷和功耗低的特点,提出采用NFC为无线保真(WiFi)传输建立连接的2种方案:NFC触碰传递WiFi局域网的密码和NFC触碰传递上层加密传输的密钥,避免传统WiFi传输通过搜索热点后需经过认证加入局域网的繁琐操作,同时保证数据传输安全性.根据第2种方案实现NFC+WiFi数据传输系统,测试结果表明,该方案的建立设备连接速度和传输速度均快于传统WiFi方式.     

使用位置指纹算法的WiFi定位系统设计

随着无线城市的建设和推广,WiFi无线热点的数量在逐渐增加,基于智能手机的定位应用也受到越来越多的关注。然而仅借助于GPS卫星定位系统,无法在高楼林立的市中心或是室内场景定位。因此,本文利用WiFi信号本身的特点,在Android平台上设计了一种基于位置指纹算法的WiFi定位系统。针对WiFi信号本身的不稳定性以及不同设备之间无线信号接收差异两种影响因素改进了该算法。     

改进TDOA算法的UWB室内定位系统设计

提出了一种基于UWB的无线传感器网络室内定位系统的设计方案.通过锚节点与标签节点信息交互,得到时间差,通过nRF24L01把时间差传送给上位机,上位机利用改进的TDOA算法和卡尔曼滤波算法,计算出目标物体的位置,并在上位机中显示出来.实验结果表明,该系统最终使得室内定位的达到了20 cm左右,并且抗多径能力强、稳定性高,为无线网络传感器定位提供了更多的参考.     

基于引力搜索的室内自适应RSSI定位算法

针对室内接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)定位精度较低,无法实现动态跟踪参数变化的问题,将改进的引力搜索算法(GSA)应用于RSSI定位中.先利用极大似然估计得出定位模型的参数,再使用最小二乘法计算估计结果,最后利用引力搜索算法对估计结果和参数进行优化.该算法具有收敛速度快,精度高等优点.实验结果表明,该算法不仅能够提高定位的精度,而且能够实现动态跟踪RSSI定位数学模型中的参数变化,从而提高了其对环境变化的自适应能力.     

基于802.11的室内定位算法研究

研究了在基于802.11的系统中,如何通过信号强度进行移动设备的室内定位。在研究并实现最大群中心定位算法MCCPA的基础之上,给出了一种利用移动终端的历史位置信息对定位结果进行修正的室内定位算法(MMCCPA)。其主要思想是,在给定前一时间使用者所在位置的条件下,将使用者出现在特定范围的概率列入考量加以修正,并作为对环境因素影响的调整,这样不仅减少计算量,而且明显提高了位置估算的正确率。