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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。 相似文献
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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. 相似文献
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《电子制作.电脑维护与应用》2015,(21)
介绍了一种结合Internet网络和嵌入式技术的测冰雷达探测数据远程读取系统。系统基于树莓派构建嵌入式系统,采用nginx和sqlite分别构建Web服务器和相应的数据库;树莓派通过USB接口采集测冰雷达的冰层厚度探测数据,并外接USB无线网卡通过无线局域网发射器接入Internet网络;远程移动终端作为数据读取方,通过中国移动3G网络访问树莓派上所搭建的Web服务器,最终以FTP页面形式下载所采集到的冰层厚度数据,并以HTTP页面形式绘制冰层厚度报表呈现给用户,实现冰层的实时观测。实验表明,系统实现了远程实时读取测冰雷达探测数据的目标,解决了传统测冰雷达探测数据先存盘后处理的低实时性问题。 相似文献
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近年来,智能产品和无线技术的发展日益成熟,我们对智能小车有了创新的想法。本项目是基于树莓派的智能WIFI探测小车,以树莓派为主控核心,利用WiFi进行控制。小车采用了麦克纳姆轮,便于小车前后左右全方位移动,且舵机模块也可进行上下左右,每次按照固定的角度的转动,摄像头固定在舵机上从而收集外界信息并且进行实时图像传输,小车利用传感器检测温湿度、液化气和可燃气,并将数据上传至云平台。我们通过网页端操控小车和舵机的运动,并观察传输的图像和数据来达到监控探测的目的。 相似文献
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基于WiFi的Android移动设备语音通信系统的设计开发 总被引:1,自引:0,他引:1
鉴于WiFi信号的覆盖范围的日益扩大和智能终端设备的普遍应用,设计开发一种应用于Android移动设备的无线语音通信系统.语音信号通过WiFi无线网络传输.接入无线局域网内的Android系统终端用户可通过WiFi无线网络相互之间进行免费的全双工语音通话,也可以通过服务器上的VOIP接口发起和接收远程呼叫.同时实现了服务器对终端设备的控制和管理.该系统获得良好的通话质量,并具有较强的可扩展性. 相似文献
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Android智能终端通过WLAN无线局域网接入互联网是用户最常用的上网方式,但是在同时检测到多个WiFi信号的时候,用户不得不手动连接到想要连接的信号上去。本文通过研究Android应用程序设计原理和Android中处理WiFi信号的相关类库,最后设计实现了WiFi管理软件,通过设定使用过的WiFi信号的优先级实现自动连接。软件在红米,三星等智能终端上安装使用,实现了WiFi的自动连接。 相似文献
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陈晓 《电脑编程技巧与维护》2021,(6):123-124
将道路CSI摄像头拍摄的监控图像发送给树莓派,树莓派基于OpenCV视觉库进行图像识别和存储数据.树莓派通过串口连接STM32控制板,控制STM32引脚来选择红绿灯配时方案.树莓派和手机APP通过WiFi网络和服务器进行交互,使APP可实现实时监控当前道路情况,并进行语音提醒的功能.尽力解决早高峰和晚高峰道路通行量不对称而带来的交通拥堵问题,减小潮汐效应,实现城市交通管理的人性化. 相似文献
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随着移动计算领域的兴起,基于位置的服务越来越受青睐。目前各种室内定位的方法层出不穷,由于室内广泛部署了无线基础设施,基于WiFi指纹信息的室内定位技术是其主流方法。设备异构和室内环境变化是影响定位精度的主要因素。本文针对以上两个问题,提出一种层次Levenshtein距离(HLD)的WiFi指纹距离计算算法,实现异构设备的指纹无校准比对。将不同移动设备采集的RSSI信息转化为AP序列,根据AP对应的RSSI值的差异性计算其层次能级,结合Levenshtein距离计算WiFi指纹之间的距离。对于需定位的WiFi指纹RSSI信息,利用HLD算法获取K个近邻,采用WKNN算法进行预测定位。实验中,为了验证算法的鲁棒性和有效性,在3种不同类型的室内环境中采用5种不同的移动设备来采集WiFi的RSSI信息,其定位的平均精度达1.5 m。 相似文献
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针对实际定位应用中室内环境复杂,传统的WiFi室内定位算法精度低、稳定性差、代价较高以及不同移动终端之间采集信号强度存在差异等问题,提出了基于dynFWA-SVM的WiFi室内定位模型.定位过程中,利用高斯滤波对信号进行除奇异值操作,同时采用信号强度差(SSD)位置指纹替代传统的接收信号强度(RSS)位置指纹;采用动态搜索烟花算法(dynFWA)优化支持向量机(SVM)参数,从而建立了dynFWA-SVM室内定位模型.实验结果表明:经高斯滤波处理后的SSD指纹可以有效提高定位的稳定性和可靠性,减小因不同终端采集信号强度存在差异对定位结果造成的影响,相较于粒子群优化(PSO)算法和烟花算法(FWA),dynFWA算法的优化效率更高,提出的dynFWA-SVM定位模型的定位误差更低. 相似文献
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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。 相似文献
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多传感器辅助的WiFi信号指纹室内定位技术 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,基于室内定位的应用服务越来越普及,吸引了大量的研究工作.其中,基于WiFi信号指纹的室内定位技术发展尤为迅速.但无线信号传输易受环境影响,会导致WiFi信号指纹定位存在偏差.为了提高定位精度并减小环境因素带来的不利影响,提出了智能手机内置传感器辅助WiFi信号指纹定位的方法,即利用智能设备上内置的传感器如加速计、陀螺仪等采集数据,计算得到用户轨迹信息和轨迹可信度,将轨迹信息与信号指纹信息结合起来建立综合概率模型,进行位置匹配,确定最近参考点.实验结果表明,与经典WiFi信号指纹定位方法相比,利用传感器所估测的用户轨迹信息能够有效应对环境变化的影响,提高平均定位精度. 相似文献
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ZigBee和WiFi是智能家居设备常用的两种无线通信技术,针对智能家居设备使用ZigBee自组网无法和用户WiFi网络中的智能终端直接通信的问题,设计面向家庭应用环境的ZigBee-WiFi无线网关.网关采用S3C6410作为控制核心,运行Linux操作系统,以USB连接无线网卡,以DMA通道连接CC2530模块.通过信道扫描切换的方案解决ZigBee和WiFi两种信号之间相互干扰的问题,通过数据线连接的方式给要加入ZigBee网络的新设备分发密钥.实验表明,所实现的无线网关信号稳定,丢包率低,实用性强,在智能家居系统中运行稳定、可靠. 相似文献
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在室内定位的复杂环境中,WiFi指纹法的定位性能易受信号波动的影响,行人航位推算方法(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)的定位误差会随时间逐渐累积,为了解决这两个方面的问题,提出了一种采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)与粒子滤波(Particle Filter,PF)的融合定位技术,该技术通过融合WiFi指纹法和优化后的行人航位推算方法来提高定位精度。在WiFi指纹法模块,该技术采用传统的加权k近邻法进行定位。在行人航位推算模块,该技术融合多种传感器进行航向估计,改进传统的非线性模型进行步长估计,使优化后的行人航位推算方法更适用于复杂环境中的实际应用。最后,结合粒子滤波和室内地图信息,该技术能够校正估计位置并进一步提高定位精度。通过实验表明,本文提出的融合校正方法能够有效提高定位精度。 相似文献
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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... 相似文献