基于DBSCAN与KNN的室内定位算法

针对位置指纹室内定位算法中定位精度不足、计算量大、实时性较差的问题,提出了一种将聚类算法（DBSCAN）应用于传统定位算法的解决方案。离线阶段通过各参考点的接收信号强度进行聚类,将定位区域划分为多个子区域,在每个子区域选择一个中心节点,构造新型位置指纹数据库存储数据。在现阶段,通过各个子区域中心节点进行粗定位,根据参考标签所在的子区域对传统定位算法进行权重优化。实验结果表明,平均定位误差为1.63 m。该算法在提升定位精度的同时,提升了定位的实时性。     

基于Wi-Fi室内定位的位置指纹算法

随着Wi-Fi网络室内覆盖率的增加,人们对位置服务的需求也不断增加。利用现有的Wi-Fi网络进行室内定位,先分析了NN算法存在的不足,并提出了一种WNN位置指纹定位算法。整个定位过程分为数据采集、数据处理即奇异值处理和滑模滤波处理、实时定位即用WNN法对处理后的离线数据和实时数据进行对比、匹配,最接近的那组数据对应的区域号为定位结果。对几种信号处理方法进行了比较,得出滑模滤波的效果最优。实验表明,修正后的定位算法的定位准确率明显提高,达到了90%以上。     

动态环境中的WIFI指纹自适应室内定位算法

针对传统的基于WIFI信号的室内定位方法难以有效解决环境动态变化对RSSI值的影响问题,本文设计并实现了一种基于WIFI射频信号强度指纹的室内定位系统。在该系统中,通过采用一种基于用户使用状况与布置定位参考点的方法来动态更新系统的WIFI指纹数据库,从而有效降低了在实际使用过程中用户手持手机的方向、用户的身体遮挡以及使用环境的动态变化对RSSI值所带来的影响。实验结果表明,本文设计并实现的定位系统比传统定位系统更稳定、易维护,同时也具有更高的定位精度和自适应性。     

基于谱回归核判别分析的候机楼室内快速定位算法

针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点，提出了一种基于谱回归核判别分析（SRKDA）的室内定位算法。在离线阶段，采集已知位置的接收信号强度（RSS）数据，使用SRKDA算法提取原始位置指纹（OLF）的非线性特征生成新的特征指纹库；在线阶段，先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理，进而使用加权K最近邻（WKNN）算法进行位置估计。定位仿真实验中，在两个不同的定位场景中，所提算法在1.5 m定位精度下的误差累积分布函数（CDF）和定位准确率分别达到91.2%和88.25%，相对于核主成分分析法（KPCA）+WKNN模型分别提高了16.7个百分点和18.64个百分点，相对于KDA+WKNN模型分别提高了3.5个百分点和9.07个百分点；在大量离线样本（大于1100条）的情况下，该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明，所提算法能够提高室内定位精度，同时节省了数据处理时间，提高了定位效率。     

自适应AP选择无线室内定位算法

针对接收信号强度的无线室内定位算法中无线接入点（AP）具有相关性和区域性问题,提出自适应AP选择无线室内定位算法。针对AP具有相关性,在线阶段提出基于互信息和信息熵的AP选择算法,联合衡量AP子集内所有AP间的相关性,搜索包含有效位置信息最多的AP子集。对于AP的区域性问题,离线阶段对参考点高斯邻域内原始RSS采样数据进行最小二乘高斯曲线拟合,并提出优先度函数衡量AP性能。最后,采用KL散度实现待定位节点位置估计。与WKNN、MLE算法相比,该算法有效地提高了无线室内定位精度。     

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。     

室内信号强度指纹定位算法改进

由于人们对基于位置服务的需求越来越高,室内定位技术在诸多领域得到了广泛的应用,而定位算法则是室内定位研究的重点。首先介绍了最近邻和KNN两种信号强度指纹定位算法,并说明了KNN信号强度指纹算法的不足。在KNN信号强度指纹定位算法的基础上,提出了改进的基于区域划分的定位算法。在定位阶段,首先对接收信号强度进行补偿和滤波处理,以降低各种外在因素对定位精度的影响;同时对定位区域进行划分,选择主参考节点,并基于加权的最近邻匹配来选择最近的信号强度指纹;最后对定位结果进行计算并验证。仿真实验表明,改进的区域划分算法相对于传统的KNN算法,定位精度提高了22.2%,达到2.1m,证明了改进算法的可行性。     

基于PCOS-ELM的室内指纹定位算法

针对传统室内指纹定位算法存在定位精度低、对环境适应能力差的问题,提出了一种基于并行混沌优化的在线连续极限学习机(PCOS-ELM)定位算法.离线阶段,通过并行混沌优化算法(PCOA)对极限学习机的隐含层节点参数进行寻优并构建高精度初始定位模型;在线阶段,利用在线连续极限学习机(OS-ELM)使新增位置指纹数据对定位模型进行动态调整,以适应室内环境的变化.结果表明:提出的PCOS-ELM定位算法具有更高的定位精度和更好的环境适应性.     

基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法

针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI)值进行高斯滤波去噪构建指纹库。在线定位阶段引入权值指数α、β,分别以RSSI、欧氏距离为权值参考计算最近邻点及其加权质心,得出待测节点的坐标。实验结果表明,相比KNN和RW算法,该算法定位精度高,其平均误差为0.965 m,且定位误差波动小。     

基于阈值分类及信号强度加权的室内定位算法

为了减小室内复杂环境下接收信号强度值（RSSI）波动和个别信标节点被干扰对定位精度的影响,提出一种基于阈值分类及信号强度加权的室内定位算法。先根据室内环境的路径损耗特征,对各参考点进行分类并分别确定其匹配阈值,再将接收信号强度作为参考权重进行加权定位,最终得到更为精确的节点位置。实验表明,该算法能减小RSSI随机抖动引起的误差,有效地削弱个别信标节点被干扰的影响,提高定位精度。     

基于分布重叠和特征加权的无线局域网室内定位算法

受复杂室内环境下无线信号时变特性和随机特性的影响,传统的以接收信号强度均值为指纹信息的定位算法定位精度较低。针对该问题,提出了一种基于分布重叠和特征加权的位置指纹匹配定位算法。该方法采用接入点(Access Point,AP)信号包络的概率分布作为位置指纹特征,首先根据终端与AP的连通性为指纹特征设定权值,用信号包络概率分布重叠来表征指纹特征的相似度,然后取各特征相似度的加权和为指纹的相似度,最后根据最大指纹相似度原则估计目标位置。实验结果表明,所提算法的定位精度明显高于传统定位算法,具有较高的实用性。     

基于RFID技术的室内定位算法研究

为了提高室内定位系统的性能,使用主动式射频识别技术设计了一种应用于室内环境的低成本定位仿真算法。算法引入参考标签辅助定位,利用布局方式造成接收信号强度的不同对待定位的电子标签进行方向与距离上的估测。详细介绍系统的布局方式,仿真了不同布局方式对系统定位精度的影响。根据仿真分析,最终选取了一种适合于化工企业生产车间的人员定位方案,该方案提高了定位精度、降低了系统的成本,具有一一定的实用意义。     

基于Wi-Vi指纹的智能手机室内定位方法

室内定位是近些年国内外研究的热点, 但是目前的室内定位技术在适用性、稳定性和推广性方面仍然存在诸多问题.针对目前室内定位技术的不足, 面向公共室内场景的人员自定位问题, 本文创新性地提出以室内广泛存在、均匀分布的消防安全出口标志为路标(Landmark), 提出以Wi-Vi指纹-WiFi与视觉(Vision)信息相融合的指纹, 为位置表征的多尺度定位方法.该方法首先利用室内广泛存在的WiFi无线信号进行粗定位, 缩小定位范围; 然后在WiFi定位的基础上通过视觉全局和局部特征匹配实现图像级定位和验证; 最后参考消防安全出口标志的空间坐标精确计算用户的位置信息.实验中, 通过市面上流行的不同型号智能手机在12 000平米办公楼和4万平米商场分别进行实地定位测试.测试结果表明:该方法可以达到实时定位的要求, 图像级定位准确率均在97 %以上, 平均定位误差均在0.5米以下.本文所提出的基于Wi-Vi指纹智能手机定位方法为高精度室内定位问题建议了一种新的解决思路.     

基于蓝牙信标的室内定位

近年来随着技术的进步和人们生活水平的提高,人们生活中的大多数时间都是在室内度过的,所以对室内定位的各种需求在不断增长,逐渐成为一个研究的热点。因此,本文设计了一种基于蓝牙信标的室内定位系统,该系统在分析了蓝牙信标的RSSI信号的分布特点的基础上,采用高斯滤波和卡尔曼滤波融合使用的方式来对接收到的信号实行滤波处理,接着在大量地实地测试的基础上,建立了RSSI信号的测距模型,最后使用三边质心算法作为定位算法。     

基于近端策略优化的RFID室内定位算法

针对在动态射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)室内定位环境中,传统的室内定位模型会随着定位目标数量的增加而导致定位误差增大、计算复杂度上升的问题,文中提出了一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)的RFID室内定位算法.该算法...     

基于异步优势动作评价的RFID室内定位算法

针对现有的RFID室内定位算法的精度容易受到环境因素影响的问题,提出了一种基于异步优势动作评价(Asynchronous Advantage Actor-critic,A3C)的RFID室内定位算法。该算法的主要步骤为:1)将RFID的信号强度RSSI值作为输入值,多个线程子动作网络并行交互采样学习,利用子评价网络评价动作值的优劣,使模型不断优化,找到最优信号强度RSSI值,并训练定位模型;子线程网络定期将网络参数异步更新到全局网络上,全局网络最后输出参考标签的具体位置,同时训练得到异步优势动作评价定位模型。2)在线定位阶段,当待测目标进入待测区域时,记录待测目标的信号强度RSSI值,将其输入异步优势动作评价定位模型中,子线程网络从全局网络中获取最新定位信息,对待测目标进行定位,最后输出目标的具体位置。实验数据表明,基于异步优势动作评价的RFID室内定位算法与传统的基于向量机(Support Vector Machines,SVM)定位、基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)定位、基于多层神经网络定位(Multi-Layer Perceptron,M...     

基于室内指纹定位的优化算法

针对室内环境中WIFI信号强度易受外界干扰,其不稳定性使得在指纹数据库中进行匹配时准确性较低,定位精度不高的问题,提出一种基于室内指纹定位的优化算法。该算法分别对指纹数据库和匹配算法进行优化。数据库优化采用限幅和滑动平均滤波进行预处理,并根据室内环境分配采样点所属区域ID,构建多维指纹数据库;匹配算法优化首先根据SVM对待定位点分类,获取其对应的区域id,再将欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离三者结合得到位置估计。最后,结合PDR算法将得到的步长与航向角一同进行粒子滤波实现定位。实验表明:本文的算法将定位精度提高了13.92%。     

基于Zigbee室内定位系统的指纹库优化算法

Zigbee无线传感器网络的接收信号强度指示(RSSI)可以用来提供位置服务,使用RSSI建立指纹数据库设计定位算法能够得到良好的定位效果,但指纹数据库的采集和建立精度会直接影响到最终的定位精度,而一般方法建立的指纹数据库误差较大。为此,通过对Zigbee网络指纹数据库采集和建立过程进行研究,提出一种Zigbee网络中指纹数据库采集、建立及优化的算法。在定位区域将各采样点采集到的指纹数据库源数据进行滤波处理,建立高精度的指纹数据库。利用Zigbee平台组建无线网络进行实验,分别使用针对该定位系统提出的限定区域最邻近算法、限定区域加权最邻近算法、限定区域贝叶斯算法进行定位计算。实验结果表明,运用优化后的指纹数据库在短距离范围内定位平均误差可限制在1.5 m以内。