WiFi探针的室内人员定位分析及应用研究

本文设计了一种基于WiFi探针的高精度、低成本、适用性强的新型室内人员定位系统。该系统在WiFi探针和室内定位技术的基础上,首先通过WiFi探针采集目标用户手机的MAC地址、RSSI数据,经过定位算法实时分析处理得出室内各区域的人员数据;其次,通过坐标转换和可视化技术展示人流动态,实现对室内人员动向的实时监测。基于WiFi探针的室内人员定位系统可应用于楼宇智能控制、消防疏散救援、商场客流分析、人流监测及溯源等领域。     

基于WiFi信号强度特征的室内定位系统设计

针对室内GPS定位无法准确获取位置信息的问题,在Android平台上设计利用WiFi信号强度特征进行定位的系统。该系统由安卓客户端、Tomcat服务器以及MySQL数据库组成,在一般位置指纹定位算法的基础上,通过MAC地址对无线接入点( AP)进行过滤,选取固定的参考AP获取位置指纹信息,并结合改进的K最近邻匹配算法,进一步减小定位误差。实验结果表明,该系统定位速度快、定位精度高,具有较好的室内定位效果。     

基于多模指纹匹配的室内定位系统设计与实现

通过分析近年来基于WiFi信号强度检测的室内定位技术研究成果,提出了一种基于WiFi和运营商基站信号(GSM、CDMA2000、WCDMA)等多模信号指纹匹配的室内定位系统.该系统采集WiFi和基站等无线多模信号,经过归一化、平滑化过滤生成与室内定位点相匹配的多模指纹数据库,通过移动终端实时获取的多模指纹信号与多模指纹数据库匹配,从而实现精确的室内定位.实验结果表明,系统能够实现室内精准定位,并对于WiFi信号的变化有较强的适应性.     

基于UWB的室内定位系统研究

针对目前国内室内定位领域的需求,提出一种基于UWB的室内定位系统实现方案,充分利用UWB带宽大、定位精度高的优点,实现室内三维定位和追踪。系统通过TOA方法,测量UWB标签与多个UWB基站之间的距离,位置解析服务器通过串口读取测距信息。采用基于四UWB基站的三维空间定位算法,计算定位目标在室内三维空间的位置,并通过WiFi发送位置至用户手机端。手机端通过OpenGL ES加载三维室内地图,并动态接收从服务器端发送的定位目标位置,从而实现室内三维定位与追踪。系统测试表明,基于上述方案的室内定位系统具有较高的精度和实用性。     

基于XGBoost的客户所在店铺WiFi定位技术研究

为了减小室内复杂环境等因素对WiFi定位的影响,降低定位成本,提高定位精度并缩小定位区域,通过对室内定位系统和相关机器学习算法进行深入分析和探讨,提出了一种基于XGBoost的WiFi室内定位算法。根据WiFi信号强度分布不均匀的特点,此算法通过提取WiFi强度特征,并利用XGBoost分类器对信号来源进行定位。实验结果表明,该定位算法在WiFi强度特征可检测时达到了87.72%的定位精度,达到预期的定位效果,同时定位时间较短,稳定性较好,可以基本满足实时定位的要求。     

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％.     

基于BIM和物联网的智慧建筑运维系统设计

针对传统建筑运维管理效果差的问题,提出基于BIM技术和物联网技术的智慧建筑运维系统。利用BIM技术对建筑物中的室内多维信息进行前端集成可视化开发,通过物联网实现室内建筑中各传感器和摄像头数据的传输,以监测室内建筑的多维信息;基于WiFi信号的室内定位算法和最大似然法获取人员位置信息,并求出室内人员位置坐标。实验结果表明,提出定位方法真实坐标与测量坐标的欧式距离范围为0.03 m～0.09 m,平均误差为0.056 m,误差相对较小,能够满足室内建筑内人员定位。通过Web可视化发现,采用本系统能够实现建筑环境、能耗、空间利用率、人员位置信息及人员舒适度的可视化,本系统丰富了传统运维管理模式,提高了运维管理效率。     

矿井人员融合定位系统

针对基于传统接收信号强度指示(RSSI)指纹定位算法的井下人员定位系统在离线采样阶段指纹数据库采集工作量大、易受井下环境影响,基于行人航迹推算(PDR)算法的定位系统存在误差累计的问题,设计了一种基于改进RSSI指纹定位算法和PDR算法的矿井人员融合定位系统。该系统采用GS1011控制器和MPU9150惯性传感器构成智能终端,将采集的惯性传感器、RSSI和时间戳数据通过井下WiFi网络上传至地面监控中心定位服务器;定位服务器采用扩展卡尔曼滤波对RSSI指纹定位算法和PDR算法的定位信息进行融合,实现井下人员定位。试验结果表明,该系统平均定位误差为1.79m,小于单独采用RSSI指纹定位算法或PDR算法的系统定位误差,定位精度满足井下人员定位要求。     

改进克里金插值算法的井下无线定位指纹库构建方法

针对煤矿井下巷道中构建一个采集点密集分布的无线定位指纹库,需要逐点采集信号,会耗费大量的人力和时间,为此提出基于模拟退火SA(Simulated Annealing)人工蜂群ABC(Artificial Bee Colony)混合算法优化克里金(Kriging)插值算法的构建井下无线定位指纹库的方法。首先通过无线网络采集井下巷道部分采集点的指纹数据,并建立采集指纹数据库。其次利用采集指纹数据库构建Kriging插值算法模型,再通过SA-ABC算法对变异函数的参数寻优,建立SA-ABC-Kriging插值算法模型。再次用插值算法估算出预测点的信息数据,并建立插值指纹数据库。最后将采集指纹数据库和插值指纹数据库构建井下无线定位指纹库。实验表明,该构建方法比传统Kriging插值算法的定位精度和插值精度更高,而且可减少50%的人工采集指纹数据工作量。