一种基于位置指纹的室内WLAN定位方法

针对室内信号时变性导致定位不准的问题,提出了一种改进的3阶段位置指纹定位法。采样阶段,将采集信号的坐标、方位、接收信号强度的高斯分布及其对应的无线接入点等信息存储在数据库中生成位置指纹;在校正阶段中,利用参考点间信号强度的关联性信息,使用局部加权线性回归法,计算出一些虚拟点的信号强度;最后是线上实时定位阶段。通过与传统的加权K最邻近算法、直方图和联合聚类等3种定位方法相比较,该算法在同样的场景下可以取得更好的定位精度。     

一种改进的无线局域网位置指纹定位法

精确、实时的室内定位技术是提供基于位置服务的关键技术之一。针对经典的基于无线局域网指纹定位法由于室内环境复杂多变、无线信号波动而不能实现精确定位的问题,提出了一种改进的指纹定位算法。该改进算法通过优化特征接入点的选取和指纹距离的计算,以及对最近邻的类聚处理,实现了对指纹匹配精确度和位置估计准确性的提高。实验表明,所提出的改进算法相比于经典的位置指纹法具有更高的定位精确度和鲁棒性。     

一种基于RSSI相关系数的指纹定位技术方法

介绍了指纹定位技术的基本原理,在对指纹定位技术中常用算法KNN匹配算法定位结果进行分析的基础上,给出了一种基于RSSI相关系数的匹配算法,并对该算法的定位结果在实际环境中进行测试分析,实验结果表明:该算法在满足定位实时性要求的基础上提高了指纹定位技术的定位精度。     

室内位置指纹定位算法仿真与分析

本文主要针对WLAN室内定位算法中的NN、KNN、WKNN算法进行阐述,并采用MATLAB进行模拟仿真.仿真结果表明,WKNN算法优于KNN算法,KNN算法优于NN算法.     

基于位置指纹的室内定位技术

近年来,随着物联网逐渐成为世界信息产业发展的热点,室内智慧化建设的技术要求越来越高,而位置信息在室内环境中具有广泛的应用场景.基于此,综述现有的室内定位技术与方法,从成本、部署难易程度、后期推广方面综合分析,总结出基于位置指纹的室内定位方法的优势;主要研究并实现了一种基于位置指纹的室内多模定位方法,该方法是一种低成本、...     

基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法

将K-means聚类算法应用到无线局域网（WLAN）位置指纹定位中,虽然可以缩短定位时间,但是容易降低定位精度。为了解决此问题,提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明,与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比,基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间,还能有效提高定位精度。     

基于改进的DBN的WLAN指纹定位数据库构建算法

提出了一种基于改进的深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的 WLAN指纹定位数据库构建算 法。首先,从需要实地测量的参考点中选取一部分参考点测量位置坐标和接收信号强度,并 将其作为训练数据输入改进的 DBN,经过训练不断改善DBN的性能;然后,将其他剩余参考点的位置坐标输入训练好的DBN 中,将DBN的输出数据作 为这些参考点的接收信号强度,从而对指纹定位数据库进行构建;最后,将实测的部分参考 点的数据与基于DBN预测出的 剩余参考点的数据共同组成构建后的指纹定位数据库,并使用KNN和WKNN定位算法对构建效 果进行评价。实验结果表 明,在使用相同的数据集时,改进的DBN算法训练用时更短,对指纹库的构建效果更好。     

一种基于iBeacon的改进型KNN位置指纹室内定位算法

iBeacon有着体积小、功耗低、覆盖范围广等特点,因此其在室内定位领域有着非常明显的优势。文章提出了一种基于iBeacon的以定位点RSSI与参考点RSSI的欧氏距离倒数的归一化值作为权值的改进型KNN算法,同时提出了一种空间滤波算法,提升了算法效率。仿真实验结果表明,文章提出的改进型KNN算法在定位精度上相比原KNN算法提升了43.6%。此外,文章提出的空间滤波算法提高算法的运算速度约34%,使得在保证定位精度的同时,保证了定位的实时性。     

一种基于GACNN改进的室内可见光指纹定位算法

为提高室内可见光定位系统性能,提出了基于遗传算法训练卷积神经网络(Genetic Algorithm Convolutional Neural Network, GACNN)的室内可见光指纹定位算法。该算法引入一维卷积神经网络学习模型,针对卷积神经网络的超参数设置,利用遗传算法对卷积神经网络进行训练,将超参数进行二进制编码后采用精英遗传算法对CNN进行训练,来解决卷积神经网络模型参数调节依靠经验和模糊最优化的过程。实验结果表明：在室内4 m×4 m×2.5 m的定位场景下,定位算法可以获得平均定位误差4.11 cm的定位精度。相较于卷积神经网络定位算法,平均定位误差降低了25%。对比分析了不同室内可见光定位算法的性能,验证了算法的技术优势。     

基于RSS空间线性相关的WLAN位置指纹定位算法

针对RSS(接收信号强度)时变性以及不同终端信号接收能力的差异性,导致WLAN位置指纹定位不稳定的问题,基于RSS空间线性相关性提出一种新颖的位置指纹定位算法.在每个参考点分别采集多组RSS样本形成特征矩阵,并构建离线位置指纹数据库.定位时,通过计算实时RSS矩阵与指纹库参考点相关性,得到最相关的k个参考点,利用二次加权质心算法计算用户的最终位置.为了有效降低信号时变性的影响,采样时进行了滤波、排序等处理,构建离线指纹数据库时尽量增加采样次数,但需要对样本进行聚合处理以适应定位相关性计算.实验结果表明,该算法在保证较高定位准确度的同时,针对不同终端有更好的定位稳定性.     

瘦AP方案助力WLAN运营与建设

通过对WLAN运营数据的分析,得出了当前状态下WLAN的主要用户特点。通过对运营方式和技术本身的分析提出了目前基于瘦AP方案的WLAN运营和建设的整体思路,并对WLAN可以开通的业务和营收模式做了相应的建议。     

WLAN网络中AP设备的覆盖能力分析

本文结合建设经验和实地测试,运用链路预算,对不同AP设备的覆盖能力进行分析,得出AP设备的实际覆盖能力和相应的工程参数,为WLAN网络的规划与建设提供一种借鉴。     

基于核直接判别分析和支持向量回归的WLAN室内定位算法

该文针对RSS信号的时变性降低WLAN室内定位精度的问题,提出了一种新的基于核直接判别分析和支持向量回归的定位算法。该算法利用核直接判别分析对原始RSS信号进行定位信息重组,去除冗余定位特征和噪声,提取最具判别力的定位特征,然后采用支持向量回归算法建立定位特征与物理位置的映射关系。实验结果表明,提出算法的定位精度明显高于传统定位算法,且大大降低了离线阶段数据采集的工作量。     

WLAN射频接收端RSSI电路的设计

设计了一种基于分段线性对数限幅放大器和基于非平衡对全波整流器的接收信号强度指示器(Received Signal Strength Indicator,RSSI)。RSSI连接在WLAN接收端的LPF之后,用于检测经过滤波后的信号强度。该RSSI设计基于SMIC 55nm CMOS工艺,采用7级限幅放大器级联,每级增益为10 dB。RSSI输入动态范围为60 dB,输出直流电压范围为0.5~2.0 V,斜率为22.5 mV/dB。结果显示,RSSI在各个corner和温度下的误差仅为±0.5 dBm,版图面积为480μm×160μm,功耗为8 mW。     

WLAN网络中单AP覆盖场景应用建议

文章通过对路测数据的分析,重点研究了单AP场景的覆盖、多用户情况、干扰、切换等性能,给出了该覆盖场景下的应用建议及应用范例。     

无线局域网热点智能安全监护系统

随着无线局域网（WLAN, Wireless Local Area Networks）用户数据业务量的不断增长,无线局域网维护的工作量也不断增加,严重影响了无线局域网的性能和用户体验和满意度,为建设稳定、高效、安全的无线局域网,这里研究如何实现无线局域网热点智能安全监护系统（WASM,WhSM, h Smart Security Monitoring System of WLAN AP）。首先详细讨论了无线局域网系统的原理和组成,其次讨论使用智能探针方式,实现无线局域网热点远程性能监护和排障工作,有效解决无线局域网热点安全问题。     

WLAN接入点的室内定位技术

针对复杂室内环境造成的室内定位技术不同于室外定位技术的问题,提出了一种基于楼层判别和信号强度的室内AP混合定位方法。该方法由AP的楼层判别和具体位置的定位两部分组成。首先用关联算法对AP进行楼层判别以筛选出目标AP,然后根据测试点与目标AP的位置关系确定定位方法。如果目标AP在测试点附近,采用简单的质心定位算法,否则采用加权式的定位算法。在实际场景中的定位测试结果表明,该方法定位效果良好,偏差较小。     

基于Hadoop框架的WLAN网络智能管道大数据分析

移动互联网的快速发展,WLAN网络数据量剧增,智能管道能够识别用户和业务,从而为运营商精细化运营和流量经营提供保证;在运营商网络中部署智能管道的难点在于对海量数据的及时解析和呈现,文章研究了一种基于Hadoop框架的WLAN网络智能管道分析手段,应对WLAN智能管道对大数据解析效率的要求。     

WLAN网络中同频AP互相干扰的研究

本文首先介绍了信道的定义及WLAN使用的互不干扰的信道,通过对不同场景下同频AP干扰测试结果的分析,得出同频AP、终端之间的干扰影响程度,并对WLAN网络建设时AP的布放原则提出建议.     

基于四网协同的WLAN分流技术研究

本文以从四网协同的角度出发,针对无线数据流量的现状,结合WLAN网络目前利用率低、分流效果差的情况。从网络间信令数据、位置区域、终端类型共享以及提醒技术等方面,提出易于理解、易于操作的WLAN分流方法。以期解决WLAN建设在精确选址和运营推广方面所遇到的难题。