基于模拟退火聚类的室内定位算法

针对大型室内场景下现有指纹定位算法运算复杂度高、定位精度低的问题,提出一种基于模拟退火聚类的室内定位算法。该算法采用模拟退火聚类的方法完成对指纹空间的聚类和划分,有效降低了指纹匹配所需的候选指纹数量,并消除了具有一定特征相似性的奇异点,从而降低了运算复杂度,提高了定位精度。实验结果表明,该算法可计算出定位环境下指纹空间的最优聚类数从而确保定位精度,较K 均值聚类定位算法和KNN算法定位精度高,且定位精度不受初始值影响。     

基于INS定位和WIFI指纹定位技术的无人机室内定位方法研究

针对无人机室内定位问题,提出了一种基于惯性导航系统（INS）和WIFI指纹定位技术的四旋翼无人机的室内定位方法。该方法首先利用WIFI模块测量的信号接收强度信息,根据WIFI指纹定位原理求出该定位时刻下的无人机位置;同时,利用惯性传感器信息计算出INS定位下的无人机位置,结合两种定位结果得出更为精确的位置。最后,通过实验验证了INS定位和WIFI指纹定位相结合的无人机室内定位方法的有效性,且该方法较两种单独定位方法的定位精度更高。     

基于群组的WI—FI指纹室内定位研究

WI-FI指纹定位是最常用的室内定位算法之一,但是WI-FI指纹定位存在较大的定位误差。为了提高定位精度,提出了基于群组的定位算法。首先在WI—FI指纹定位的基础上,提出了群组的概念,然后阐述了基于最小编辑距离的群组识别算法,最后利用群组中人与人之间的物理距离,设计了一种基于群组的定位算法。实验表明,基于群组的WI—FI指纹定位算法能明显减小WI-FI指纹定位的误差。     

基于粒子滤波和地图匹配的融合室内定位

为提高室内定位的精确性与合理性,该文提出使用粒子滤波融合WiFi指纹定位和行人航位推算,应用室内地图对定位结果进行匹配与矫正。地图匹配中,首先通过室内地图约束粒子的不恰当转移来解决粒子的穿墙问题,然后采用基于回退的穿墙矫正算法对行走轨迹中的穿墙现象进行矫正。仿真实验中,经过粒子滤波融合后估计的行走轨迹更加接近真实轨迹,优于WiFi指纹算法和行人航位推算算法估计的轨迹,而经过地图匹配与矫正后,定位精度和合理性得到进一步提高。     

基于稀疏表示的室内指纹定位算法

为解决室内实时定位中精度不高的问题,提出了一种基于稀疏表示的室内指纹定位算法.针对传统的指纹数据库匹配算法的不足,将待测点的位置估计看作多分类问题.首先在室内区域选择若干个参考点,多次测量参考点的WiFi信号强度,构建稀疏数据字典.通过稀疏表示的方法,用参考点的指纹矢量对待测点处的指纹矢量进行重构,计算重构误差并根据其对待测点位置进行估计.实验结果表明,与传统SVM定位方法相比,该算法的定位精度有明显提高.     

基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法

针对传统指纹定位算法在离线阶段采集样本工作量较大的问题,该文利用一种分区拟合值近似法（P-FP）来建立离线指纹库。为了解决在线阶段由于WiFi信号的波动导致的定位精度较低的问题,提出一种基于P-FP的设定阈值的序贯重要性采样（SIR）粒子滤波算法（PS-FP）来优化定位坐标。首先建立了路径的损耗模型,并对室内停车场进行分区拟合,得到每个分区的环境系数;然后用拟合值与实际测量值的差值来建立误差特性矩阵,并重新部署虚拟的参考节点（RP）;最后对离线指纹库进行C均值聚类。通过比较平均定位误差（MLE）寻找PS-FP算法的最优阈值,并采用PS-FP算法来优化在线定位坐标。实验结果表明,在部署很少的RP即获取样本比较少的条件下,PS-FP算法依然能达到较高的定位精度,其平均定位误差约为0.7 m。累积分布函数（CDF）的分析结果表明,采用PS-FP算法在2 m以内的定位误差能达到98%。     

WiFi指纹定位中改进的加权k近邻算法

针对WiFi指纹定位中传统的信号欧氏距离不能很好地反映各位置点间物理距离的问题,提出了改进的加权k近邻定位算法。首先,在信号距离的计算中引入接收信号强度的方差;然后,根据接收信号强度和物理距离之间的非线性关系引入加权系数,设计了一种信号加权欧氏距离;最后,利用信号加权欧氏距离进行指纹匹配和位置估计,改进了加权k近邻算法。在真实环境下的实验结果表明,信号加权欧氏距离能够更准确地衡量各点之间的物理距离并选择更合理的最近邻参考点。与现有的加权k近邻算法相比,改进的加权k近邻算法能够明显地提高WiFi指纹定位的精度。     

基于AP筛选的节能WiFi指纹定位算法

针对智能手机WiFi室内定位普遍存在计算复杂度高、能量消耗大、实时性差等问题,提出了一种基于AP筛选的节能WiFi指纹定位算法.根据AP接收信号强度值与物理距离的非线性关系,利用AP信号路径损耗模型公式一阶求导来获得AP接收信号强度梯度,只筛选梯度较高数量合适的AP参与定位,从而确保定位精度不显著降低的情况下,降低计算复杂度,从而实现WiFi指纹定位的节能.实验结果表明：所提出的方法较传统WiFi指纹定位方法定位精度高9.6%,能耗低22.2%,验证了所提出的节能方法在不影响定位精度的前提下降低了能耗,获得了较好的节能效果.     

基于EC-TDOA和ZigBee技术的室内超声波定位系统

目的研究室内定位方法机理,解决室内目标高精度定位的问题．方法设计了一种基于测距的室内定位系统,该系统采用测量射频信号和超声波信号到达时间差的方法测距并引入校正因子减小测距误差,通过极大似然估计定位方法计算目标位置,运用ZigBee制作节点模块组成网络实现对室内目标的定位．结果在测距实验中,EC-TDOA测距结果的误差小于0．02cm,满足测距精度要求．在定位实验中,最大定位误差和平均定位误差分别为4．3cm和1．64cm,而定位误差在2．5cm以内的比例达到90％．定位频率为20Hz,满足实时定位的要求．结论系统在室内环境中实现对超声波信号覆盖范围内移动节点的定位,通过测距校正有效提高定位精度．系统具有较强的容错性和自适应性．     

基于WiFi定位的地铁到站提醒系统设计

为提高出行效率,减少乘坐地铁时因坐过站而导致的时间浪费,开发基于无线宽带(WiFi)定位的到站提醒系统.系统由介质访问控制(MAC)地址探测软件、移动App和服务器程序3部分组成.MAC地址探测软件对地铁路由器的MAC地址进行采集,并保存到服务器的数据库中;移动App实时监测地铁WiFi信号的MAC地址,并上传到服务器;通过服务器程序的计算,从而达到实时定位与到站提醒服务功能.实践证明,该系统能在用户乘坐地铁时实现实时定位的服务,具有良好的实用性与可靠性.     

基于超声波的室内三维定位系统

为满足对室内定位技术和系统应用平台的迫切需求,提出一种基于超声波的室内三维定位系统,阐述了其工作原理并对三边定位算法进行了研究。该系统基于射频和超声波传感器的固有性质,对超声波信号采用CDMA（Code Division Multiple Access）技术进行编码,以便在目标节点上区分每个信标发来的超声波信号,并结合射频信号实现TDOA（Time Difference Of Arrival）测距算法,最终实现三维定位。实验研究表明,以一个信标为原点,另外两个信标分别放置为X轴和Y轴上,建立三维坐标系,能简化三边定位算法,并能实现精度较高的三维定位。     

基于CDMA-TDOA的室内超声波定位系统

针对国内外对室内定位技术中定位精度不高问题,提出一种基于CDMA（Code Division Multiple Access）-TDOA（Time Difference of Arrival）的室内超声波定位系统,并给出实时性差异等缺点,进行了其工作原理和超声波信号的分析。该系统基于射频和超声波传感器的固有性质,对超声波信号采用CDMA技术进行编码,以便在目标节点上能区分各个信标发来的超声波信号,并结合射频信号实现TDOA测距算法,最终实现三维定位。采用Matlab/Simulink模块对3个信标的超声波信号进行发射仿真与分析。仿真结果表明,该系统在目标节点上能被接收并识别相对应的超声波信号。     

基于无线局域网信号的城区室内外无缝定位技术

无缝定位技术被认为是移动位置服务的支撑技术,讨论了基于无线局域网（WLAN）的城区室内外无缝定位技术,利用室外公众电话亭WLAN和室内普通WLAN信号,基于实际环境建模的简化无线信号路径衰减模型,通过Cell-ID排序和交会算法,实现在城市室外环境2.1～25 m、室内环境下0.8～4.2 m的定位精度,此技术可应用于城市室内外无缝定位服务。     

基于卡尔曼滤波的WiFi-PDR融合室内定位

为降低室内环境复杂性对WiFi指纹定位的影响,提出将支持向量机(SVM)分类与回归分析相结合的WiFi指纹定位算法,以提高定位精度。在基于智能手持设备惯性传感器的行走航位推算(PDR)中,为降低惯性传感器的误差及定位误差的累积,通过状态转换的方法识别行走周期并进行计步,提出对原始加速度数据进行预处理和根据实时加速度数据动态设置状态转换参数的算法。在改进的WiFi定位算法及PDR算法基础上,提出使用联邦卡尔曼滤波融合两种方法,并根据人体运动学确定各级滤波器的状态方程和量测方程。实验证明了该算法的有效性。     

基于WiFi无线接入技术的煤矿通讯系统

目前,小灵通技术在煤矿行业通信占统治地位,但是迫切需要一种替代技术应用于煤矿行业通信。通过分析WiFi技术与网络结构,提出了基于WiFi技术的煤矿通讯系统的设计,详细介绍了系统组成、系统功能特点及通讯过程。     

基于捷联惯性导航的室内定位系统研究

基于捷联惯性导航的室内定位系统是综合运用MPU6050陀螺加速度计模块、HMC5983三轴电子指南针模块和蓝牙模块来实现定位. 系统以STM32单片机为控制核心,依此算出四元数和旋转矩阵,并利用卡尔曼滤波算法计算最优姿态角,在此基础上获取载体在导航坐标系中的运动加速度,通过对加速度的两次积分计算出载体在导航坐标系中的位置信息. 为了克服惯性导航固有的不可消除的积累误差,布设关键通信节点,采用局部蓝牙通信定位,并通过加权平均融合对位置信息做出修正,提高了定位系统的定位精度.     

基于RSSI的改进泰勒级数室内定位算法

室内定位算法的定位范围有限,对定位精度的要求比较严格.泰勒级数展开的定位算法,在研究分析基于信号接收强度(RSSI)的测量距离时,计算接收信号强度转换为距离并不可靠,影响最终定位精度.通过对节点接收信号强度进行采样并分析,滤除过大误差,来进一步减小测量误差以达到提高定位精度.泰勒级数展开的初值可以通过传统加权质心定位算法获得.通过MATLAB仿真实验结果验证了该改进型算法的可行性和有效性,复杂度低且提高了泰勒级数定位算法的定位精度.