基于超宽带室内定位联合算法的研究

针对超宽带室内定位系统中的测量误差较大问题,提出了一种基于双路飞行时间测距方法来减小时钟偏移误差的解决方案。本方案针对静态和动态的待测节点的运动特性,通过对待测节点的运动状态检测,提出了一种联合算法,其中,静态定位采用了最小二乘估算法来得出节点坐标,并通过MATLAB仿真显示该节点坐标位置;对于动态跟踪问题,由于物体遮挡和运动轨迹等因素导致最小二乘法无法准确估计节点位置,针对这一问题,利用扩展卡尔曼滤波算法跟踪预测待测节点位置,从而改善定位效果。仿真结果表明,静态定位误差可以控制在6%以内,对比静态定位采样,动态跟踪算法精度提高了20%。实验证明,该算法可靠有效,满足室内定位的基本需求。     

基于改进双向测距到达时间差定位算法的超宽带定位系统

针对传统无线定位技术在室内定位精度不高的问题,设计实现了一种基于超宽带（UWB）技术的室内定位系统。首先,提出了定位服务器与移动端APP实时交互的系统结构,解决室内移动人员自主定位与导航的问题。其次,在双向测距（TWR）算法中增加一条无线电信息以减小时钟偏移引起的测距误差,从而提高算法性能。最后,将通过到达时间差（TDOA）定位算法得到的双曲面方程组进行线性化处理后结合Jacobi迭代法完成求解,避免了使用标准TDOA定位算法难以直接解算的情况。经测试,该系统在楼道房间等场景中能稳定工作且定位误差控制在30 cm以内,相比基于WiFi、蓝牙等技术的定位系统在定位精度上提高了10倍左右,能够满足在复杂室内环境中的精确移动定位需求。     

基于超宽带技术的室内定位系统应用开发

本文基于超宽带技术搭建了一套室内定位系统,通过分布于室内固定位置的基站测量与目标物体标签距离的方法,采用基于到达时间估计的检测方法以及三边测量法解算出目标物体的坐标位置,并基于Python语言编写的坐标显示软件实时可视化.通过测量在室内的一辆华夫派小车的位置进行了试验,结果表明,本文提出的方法可以实现室内精度较高的实时...     

基于小波去噪的室内超宽带定位算法

针对室内复杂环境所引起的NLOS误差,提出了一种利用小波良好抑制噪声特性的室内定位优化算法,选定IEEE 802.15.4a模型为超宽带室内无线定位的普适模型,在室内传统定位算法基础上利用小波去噪消除NLOS误差,从而改进优化了到达时间差定位算法(TDOA)。仿真结果表明,该算法较Chan算法和LS算法定位精度高,具有可行性。     

室内超宽带无线定位技术研究

超宽带技术由于功耗低、抗多径干扰能力强、系统复杂度低、定位精度高等优点,已经成为室内无线定位技术中极具潜力的技术。基于到达时间差(TDOA)定位技术,提出了一种基于Taylor算法和Chan算法的定位方法 ,并对三种不同算法进行了比较,完成了室内超宽带无线定位算法的仿真。在FPGA开发平台上完成了对室内超宽带无线定位系统的设计。着重介绍了基带信号的帧结构、扩频码的选择、脉冲的生成和扩频码的同步捕获。对各个模块的功能和设计原理进行了描述,通过Verilog语言对室内超宽带无线定位系统的各部分模块进行设计与仿真。     

基于超宽带的移动机器人室内定位系统设计

针对目前移动机器人室内定位方式灵活性差和精度不高的问题,设计了一种基于超宽带(UWB)的高精度移动机器人室内定位系统。系统以UWB射频模块组成无线传感器网络,包括基站(Anchor)和安装在移动机器人顶端的标签(Tag)。采用非对称双边双向测距技术(ADS-TWR)获得标签到各基站之间的距离信息,无需基站与标签、基站与基站之间的时钟同步。距离信息通过Wi Fi由基站传输到上位机,利用卡尔曼滤波算法对距离信息进行优化后进行定位。测试结果表明,该系统具有布设简单、高精度、高实时性的特点,定点定位误差在13 cm以内,动态点定位误差小于20 cm。     

基于超宽带技术的室内定位系统设计

为保障室内人员及物品安全,满足人们日常生活中对室内各个物品准确位置认知的需求,需要对室内定位系统进行设计。当前方法是利用红外线、超声波或射频识别技术对室内定位系统进行设计,系统中硬件设备昂贵,设备安装过程复杂,导致系统安装对环境要求太高,不适合应用于规模较大的室内,存在定位系统设计效率低、速度慢的问题。为此,提出一种基于超宽带技术的室内定位系统设计方法。该方法首先利用历史室内定位系统设计方法和当前室内定位系统设计需求,构建室内定位系统硬件,然后以该硬件为依据,采用模糊C均值法将室内物品特征空间信息数据,划分为若干个类,并将这若干个数据类别中数据点最多的类别留下,最后依据基于类匹配的室内粗定位和利用加权K近邻算法的室内精定位,完成对室内定位系统的设计。实验结果证明,所提方法可以准确地对室内定位系统进行设计,减少室内定位时间,提高定位效率,为该领域的研究发展提供有力依据。     

超宽带室内定位无线时钟同步设计与实现

为解决基于到达时间差(TDOA)的超宽带(UWB)室内定位系统中不同定位基站的本地时钟不同步问题,设计并实现了一种单区域定位的无线时钟同步方式,并在此基础上进行了多区域定位无线时钟同步的扩展.首先利用UWB定位基站和待定位节点之间的无线通信,获取各基站的时间戳数据,之后服务器端的时钟同步模块利用该时间戳数据和基站位置数...     

超宽带室内定位系统

综述了超宽带技术和室内定位技术的主要特性,总结了无线电室内定位系统的室内定位的优点,并对现有的超宽带室内无线电定位系统进行了分析,最后阐述了室内定位系统的主要发展方向.     

基于超宽带技术的室内定位系统

介绍了室内定位系统的概念,比较了几种典型的室内定位系统原理与相关算法,论述了超宽带室内定位系统的基本原理、系统组成和实现方法,分析了其特点和优点,展望了该技术的发展方向和应用前景。     

一种基于卡尔曼滤波的超宽带室内定位算法

为了减小室内环境中障碍物对超宽带(UWB)传感器测距结果的影响,提出了一种基于卡尔曼滤波(KF)的超宽带室内定位算法.利用超宽带接收信号的信噪比区分视距和非视距环境,给出了超宽带传感器测距性能最小二乘标定模型,减小测距系统误差;判断相邻测距差分是否在阈值范围内,否则用卡尔曼滤波先验估计替代后验估计处理测距结果,由此减弱多径效应和非视距误差对测距的影响;用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现室内定位.实验结果表明:算法在复杂室内环境中可达到亚米级的动态实时定位精度.     

基于内三角形质心算法的超宽带室内定位

针对工业现场自动导引运输车（AGV）定位方式灵活性差的问题,应用DW1000射频（RF）芯片,设计实现了一种超宽带（UWB）室内定位系统。首先,提出了高效的多基站测距和多标签调度机制,解决标签冲突和组网问题。其次,针对三角形质心算法实际应用中测距极大误差引起的定位精度低、稳定差的问题,引入可信度概念,提出了内三角形质心算法,通过可信度算子削弱测距极大误差的影响,提高算法性能。最后,将该系统应用于工业车间,当系统容纳20个标签时,单个标签的坐标平均更新频率达到24 Hz,标准差为3 Hz;静态平均定位误差为11.7 cm,标准差为2.5 cm;动态最大误差小于30 cm。实验结果表明,该系统具有高实时性、高精度和高稳定性的特点。     

移动机器人超宽带与视觉惯性里程计组合的室内定位算法

对于移动机器人在室内环境的定位任务,新兴的基于视觉惯性里程计（VIO）的辅助定位技术受光线条件限制大,无法在黑暗环境中工作,且超宽带（UWB）定位易受非视距（NLOS）误差影响。针对以上问题,提出一种UWB与VIO组合的室内移动机器人定位算法。首先,采用立体视觉多状态约束下的Kalman滤波器（S-MSCKF）算法/双边双向测距（DS-TWR）算法和三边定位法,分别得到VIO输出的位置信息/UWB解算的定位信息;然后,建立位置测量系统的运动方程与观测方程;最后,通过误差状态扩展卡尔曼滤波（ES-EKF）算法来进行数据融合,得到机器人的最优位置估计。使用搭建的移动定位平台在不同的室内环境下对组合定位方算法进行验证。实验结果表明在有障碍物的室内环境下,与单一UWB定位方法相比,所提算法的总体定位的最大误差减小了约4.4%,均方误差减小了约6.3%;与VIO定位方法相比,所提算法的总体定位的最大误差减小了约31.5%,均方误差减小了约60.3%。可见所提算法可为室内环境下的移动机器人提供实时、精确且鲁棒的定位结果。     

基于智能手机声信号的自标定室内定位系统

随着室内位置信息服务需求的爆发式增长,对室内定位系统的定位精度、与智能手机的兼容性、成本控制、实时性及数据更新速率等提出了新的要求.基于通用智能手机平台,应用声技术提出了一种新的锚节点自标定与用户定位方法,设计并实现了一套室内定位系统：LinLoc.该系统在声技术TPSN测距模型的基础上,利用到达时间(time of arrival, TOA)估计技术,提出一种高实时性的用户定位方法,实现了厘米级别的用户定位,无需时间同步且与智能手机完全兼容,同时提出一种基于TPSN测距的半定规划(semidefinite programming, SDP)锚节点自标定方法,解决了大规模网络中锚节点的坐标标定及后期维护问题.针对LinLoc系统做了充分的仿真及实验,其结果表明：系统性能良好,定位精度可达0.05~0.3m,能够在室内环境中为人们提供精确的位置信息服务.     

基于全质心-Taylor的UWB室内定位算法

针对室内环境下的非视距(NLOS)传播给定位精度造成较大误差的问题,通过对超宽带(UWB)定位模型进行分析,提出了一种基于全质心-Taylor的混合定位算法.采用对测距误差不敏感的全质心算法将锚点测距数据分组运算,获得目标节点的初始粗定位信息,采用质心修正算法对粗定位节点进行优化运算,从而确定Taylor级数展开初值,再进行迭代求解,进行第二次精细定位.实验结果表明:与Chan-Taylor算法、最小二乘估计(LSE)-Taylor算法相比,本文算法定位精度有明显提高.     

基于D-S证据理论的室内组合定位算法

在非定位系统部署信标的大体量场区环境下,针对基于位置的服务（LBS）的室内定位需求问题,提出了一种基于D-S证据推理理论的无线局域网/惯性测量组件（WiFi/IMU）组合定位算法。该算法首先建立各接入点（AP）单点的信号强度传输模型,并利用卡尔曼滤波对接收到的信号强度指示（RSSI）值进行去噪修正处理;然后通过D-S证据理论对实时采集的WiFi信号强度、偏航角、各轴加速度的多源信息进行融合处理,选取可信度高的指纹区块;最后通过加权K近邻（WKNN）算法得到终端估算位置。单元场区仿真实验结果显示,最大误差2.36 m,综合平均误差1.27 m,验证了该算法的可行性与有效性;且误差累计概率分布在小于等于典型距离时为88.20%,优于惩罚参数C支持向量回归机（C-SVR）的70.82%和行人航迹推算（PDR）算法的67.85%。进一步地,算法在全场区实际实验中也表现出了良好的环境适用性。     

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...     

基于时间反演的到达时间定位

针对传统算法在室内超宽带(UWB)到达时间(TOA)定位系统里很难准确搜寻出第一条直射路径,从而导致定位精度不高的问题,提出了基于时间反演(TR)的TOA室内UWB定位算法.首先,利用TR处理的空时聚焦特性确定第一条直射路径,从而估计这条路径的TOA;其次,通过加权最小二乘(WLS)定位算法对不同的估计分量赋予相应的权...     

基于人工鱼群算法的无线室内定位优化

针对基于BP神经网络室内定位算法收敛速度慢和定位精度低的问题,提出了改进的人工鱼群算法( AFSA)和距离加权质心法。通过改进人工鱼觅食和寻优方式来提高人工鱼全局寻优的能力和速度,并用该算法来选取室内定位神经网络参数;通过改进的加权质心法计算距离,以减小室内复杂环境干扰造成的定位的误差。实验证明该改进方法使室内定位的平均精度比BP神经网络模型提高8%左右,并提高了室内定位的可靠性。     

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.