基于最小二乘法的室内三维定位算法研究

现如今,室内位置服务成为国内外科研人员共同关注的焦点,人们对于位置服务的需求逐渐由最初的室外定位转变为室内定位,同时诸多的室内定位技术得以快速发展。通过以超宽带(UWB)的通信方式为依托,借助到达时间差值(TDOA)的定位模型,着重分析了最小二乘法在求解三维定位坐标时精度误差产生的主要原因。针对传统的最小二乘定位算法在求解三维定位坐标时,由于基站几何布局所引起的定位精度问题,提出基于最小二乘法的三维定位优化算法。通过对实验结果进行分析,比较定位算法在优化前后的两种场景下定位的不同表现效果,发现优化后的最小二乘定位算法的三维定位精度得以明显提高且定位效果稳定,同时也降低了三维定位精度对于基站几何布局的依赖性。     

基于UWB和DGPS的混合定位方法研究

超宽带UWB(Ultde Wide Band)定位是近几年发展起来的无线定位技术,UWB信号具有抗多径效应好、定位精度和刷新率高等优点,但UWB一般只能用于进行室内高精度定位。而差分GPS(DGPS)的室外定位精度能达到分米级。描述了结合UWB和DGPS(Differential Global Position System)的定位方法,采用融合Savitzky-Golay滤波器与粒子滤波器来解决不同传感器的数据融合,实现室内外的无缝定位切换,应用在需要室内室外联合定位的场合。实验表明,采用融合不同滤波器进行处理后,能有效地提高定位精度。     

Hybrid indoor and outdoor location services for new generation mobile terminals

In the last years, an increasing interest in location services characterized the market of mobile ubiquitous devices (smartphones, handhelds, etc.). Several technologies and solutions have been developed to determine the position of mobile devices in their operating space, each with its specific degree of precision and accuracy. In this scenario, the ideal location service should be able of tracking the mobile terminal in any place it moves to, both indoors and outdoors. However, while outdoor location services have already achieved a satisfactory degree of technological maturity and effectiveness, a really ubiquitous location service that works satisfactorily in both indoor and outdoor scenarios is not yet available. In order to cope with the above challenge, this work proposes a hybrid location approach designed to choose and switch among multiple positioning technologies supported by the mobile device and available in the surrounding environment, in a dynamic and transparent way during the user movement. It combines signal strength–based fingerprinting techniques for indoor positioning together with traditional GPS-based positioning for the outdoor localization and performs opportunistic technology switching according to a count-and-threshold mechanism. The resulting solution is able to leverage the different features of the wireless networks and of the global positioning technologies, in order to provide ubiquitous location services across indoor and outdoor scenarios, as well as to minimize power consumption of the mobile device.     

基于多指纹联合匹配的混合定位算法

随着信息科技的迅猛发展,室内定位技术已经成为基于位置服务LBS的研究热点之一。基于接收信号强度RSS的位置指纹与步行者航位推算PDR相结合的定位算法能有效提高定位精度,但目前已有的算法难以同时满足较高的定位精度与较小的计算量,常见的卡尔曼滤波算法精度不够,而粒子滤波算法计算量较大。提出了一种基于多指纹联合匹配的混合定位算法,有效融合惯性信息与RSS指纹信息,在较低计算量的前提下实现了高精度定位。实验结果表明,该算法80%的定位精度低于1m,平均精度高达0.77m。     

基于匿名指纹集的室内指纹定位隐私保护算法

基于Wi-Fi无线信号的指纹定位技术是实现室内定位、追踪等物联网相关应用的重要手段之一。在用户向服务器请求定位服务的同时,如何保护用户的定位隐私和服务器的数据安全是其商业化应用中亟需解决的重要问题。针对目前通过加密算法进行隐私保护时,算法的实时性不足和定位精度不高的问题,设计了一种具有隐私保护的轻量级室内指纹定位算法。采用k匿名算法保护用户的请求隐私,Paillier同态加密算法保护用户的定位隐私和服务器的数据隐私;通过独特的指纹请求子集设计,改进方案进一步降低了定位中的计算开销和通信开销,并实现了定位精度的提升。理论分析和实验研究均表明,所提方案在实现隐私保护的同时,克服了现有同态加密巨大的计算开销问题,并提高了定位性能。     

基于动态时间规整距离指纹匹配的Wi-Fi网络室内定位算法

Wi-Fi网络中常规的基于指纹匹配室内定位算法面临信号时变现象或人为干扰的影响,导致定位精度不高。为此,提出基于动态时间规整（DTW）距离相似性指纹匹配的Wi-Fi网络室内定位算法。首先,该算法将定位区域的Wi-Fi信号特征按照采样的先后顺序转化为时间序列类型指纹,通过计算Wi-Fi信号指纹动态时间规整距离的大小来获取定位点与样本点的相似性;然后,根据采样区域结构特征,将Wi-Fi信号指纹采集问题划分为三类基本的动态路径采样方式;最后,结合多种动态路径采样方式增加指纹特征信息的准确性和完整性,从而提高指纹匹配的准确性和定位精度。大量实验结果表明,较瞬时指纹匹配定位算法,所提算法误差范围在3m以内定位的累积错误率：路径区域匀速运动提高了10%,变速运动提高了13%;开放区域交叉曲线运动提高了9%,S型曲线运动提高了3%。所提算法在实际室内定位应用中能有效提高指纹匹配的准确性和定位精度。     

基于二维网格融合特征参数的室内匹配定位算法

针对接收信号强度值(RSSI)的时变特性降低定位精度的问题,提出了一种基于二维网格特征参数融合的室内匹配定位算法。该算法融合RSSI和信号到达时间差(TDOA)构建网格特征参数模型,基于二维网格快速搜索策略降低匹配定位的计算量,采用网格特征向量的归一化欧氏距离进行最优网格匹配定位,最终由匹配网格的参考节点计算终端的精确位置。定位仿真实验中,该算法在3m网格粒度下的定位均方根误差为1.079m,平均定位误差小于1.865m;3m定位精度下的概率达到94.7%,相对于传统单一RSSI模型法提高了19.6%。所提算法能够有效提高室内定位精度,同时减少搜索数据量,降低匹配定位的计算复杂度。     

基于感知规则集策略的约束空间RFID室内符号定位算法

随着普适计算的不断发展,室内定位技术的研究也成为当今研究的热点问题。室内定位技术的不断进步使得RFID也开始部署到各种各样的室内场景。为了提高室内空间中的定位精度,提出了一种基于感知规则集策略的约束空间RFID室内符号定位方法。算法基于室内空间中的符号,通过定义感知情况来确立定位规则,使得算法具有良好的室内空间适应性,且使用少量的阅读器即可实现较高精度的定位。为了提高定位精度,引入了感知规则集的概念,对场景中的情况抽象提取,进一步增加算法定位精度。最后,以约束空间中的室内场景作为实验环境对算法进行验证,分析结果表明,在室内空间中算法的定位精度及抗干扰能力优于现有算法。     

基于无线局域网的位置定位技术研究和发展

随着无线局域网技术的飞速发展和无线局域网络在全世界范围内的广泛部署,一种基于无线局域网络覆盖的位置定位技术成为室内环境下位置服务研究的热点。基于无线局域网络的位置服务具有设施简单、覆盖范围广、服务可集成度高等特点,并能实现较高的定位精度。本文介绍了基于WLAN的定位技术,并结合目前国内外几个典型的定位系统研究分析了WLAN定位技术的特点和研究发展过程。     

基于精确时间测量的无线网络室内定位系统研究

随着IEEE 802.11-2016协议(也称为802.11mc)的精确时间测量(FTM)定位解决方案的引入,通过RTT往返时间来进行测距并进行定位的技术路线正在得到重视.目前提出的基于FTM的测距方案测距精度在视线环境下通常具有1～2 m的偏移误差,由于在802.11mc中,噪音不具备高斯性,精度的进一步提升存在着较...     

基于WLAN移动定位的个性化商品信息推荐平台

随着WLAN在室内环境的日益普及,基于现代的移动设备可以方便实时地获取各种有价值的WLAN数据,这对我们识别个体日常生活中的多样化行为提供了前所未有的机会。近年来,用户的兴趣点与行为模式挖掘等领域日益引起各界的广泛关注,设计了一套基于室内定位的推荐系统,基于用户的历史访问记录,实现从过载的信息中识别出用户感兴趣的内容。现有的位置服务通常只针对用户的室外位置数据,缺乏对室内数据的挖掘分析,忽略了室内位置数据中蕴含的大量语义信息。利用室内定位技术获取用户在商场中的活动轨迹,根据用户去过的店铺和浏览过的商品等历史信息,估算用户的兴趣爱好并进而向用户个性化地推荐感兴趣的商品,基于以上思路设计实现了一套基于室内定位和微信平台的个性化商品推荐系统。     

多状态监控自动窗的设计

针对现在的热点物联网(IOT)和具有"蓝海产业"之称的智能家居,提出了一套家庭窗户智能管理方案,能对室内外多种状态进行监控、分析、显示和对窗户进行自动控制,并集成了GSM模块,实现远程报警,也能通过手机方便的查询窗户及室内外状态和进行远程控制。     

基于DR-tree的室内移动对象索引研究

对于移动对象历史轨迹索引,现有的方案绝大多数都基于室外空间,难以直接应用于室内空间中;同时,未将对象本身作为一个独立的维度加以索引,无法提供高效的对象轨迹查询方式。对此,提出了一个室内环境下的移动对象索引结构DR-tree来对移动数据的位置、时间、对象三个维度进行索引,并将位置维与对象维解耦,将三维索引转换为两个二维索引,同时给出查询优化方案。实验结果表明,与现有的室内环境下的索引方案RTR-tree相比,该结构不仅能够提供高效的时空查询,而且还能提供高效的对象轨迹查询。     

基于声音的分布式多机器人相对定位

提出了一种基于声音的分布式多机器人相对定位方法.首先,每个机器人通过声源定位算法估计发声机器人在其局部坐标系下的坐标;然后,每个机器人（不含发声机器人）通过无线通信方式将发声机器人在其坐标系下的坐标广播给所有其他机器人,通过坐标变换每个机器人可计算出所有其他机器人在其坐标系下的坐标,从而实现分布式相对定位.理论推导及实验证明只要两个机器人先后发声,通过本文所提方法即可实现多机器人相对定位.室内外环境中采用6个自制小型移动机器人实验表明,所提方法在3米的范围内可实现16厘米的相对定位精度.     

物联网技术在武夷智慧旅游中的应用探究

物联网技术作为智慧旅游发展的关键技术,可以推动我国现代旅游信息化建设,满足旅游者的信息需求,因此,物联网在旅游业的应用具有广阔的发展前景。文章侧重研究物联网技术在武夷智慧旅游服务中的应用,从游客立场出发,探究了物联网技术在武夷山导航、导游、导览过程中向游客提供的相关技术服务的发展现状,从技术层面,提出了物联网技术在武夷山旅游服务中可开发的创新旅游服务项目。     

Cordova-NodeJS混合式物联网信息服务系统

针对传统物联网信息服务系统不能实现物联网终端汇聚节点和物联网应用服务器兼容，无法利用现有的互联网生态圈这两大问题，提出了一种新型Cordova-NodeJS混合式物联网信息服务系统。该系统由基于改进内核的Cordova框架构成的物联网终端汇聚节点和基于Node.js并配合最优点产生算法构成的物联网应用服务器所组成。结合所提出的混合式信息服务架构，该系统运行良好。实验仿真结果也表明，使用该系统架构的物联网信息服务系统相关数据指标较传统信息服务系统表现优异，接近于互联网信息服务系统数据指标，证明该系统具有研究价值。     

基于非度量多维标度的室内多标签协同定位算法

与有源标签相比,无源RFID标签成本较小,本文选取后者作为待定位标签。但是由于无源RFID标签之间无法通信,目前大多数传统的RFID定位算法一次只能定位一个标签而无法实现多标签同时定位。针对这一问题,提出了基于非度量多维标度(NMDS)的室内RFID多标签协同定位算法。利用到达相位差(PDOA)法拟合在多径存在环境下的测距误差,将待定位标签之间的距离差欧氏距离与非度量多维标度算法结合,计算出待定位标签的位置坐标。仿真结果表明,提出的算法可以通过一次非度量多维标度计算得到所有待定位标签的坐标,同时定位精度高于经典多维标度定位算法和传统三边定位算法。     

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。     

基于模糊控制的无线传感器网络室内定位算法

提出了一种通过无线传感器网络组网,利用基于模糊算法的改进接收信号强度指示(RSSI)测距技术来进行室内定位的系统设计方案。通过模糊状态分类建立环境气候和障碍物的模糊分布参数,对“距离-损耗”模型进行改进,算出其隶属函数,从而得到较准确的测距公式,计算出移动节点的位置信息。实验结果表明：提出的定位算法在对移动节点定位的实时性和准确性上能满足实际需要,具有应用价值。     

一种自适应智能三边定位算法的设计与实现

为了有效抑制室内复杂环境对无线传感器网络节点定位精度的影响,以及降低室内定位系统对环境的依赖性,提出了一种自适应智能三边定位算法.该算法通过测量移动节点与各信标节点的距离值的波动情况,生成相应的自适应因子.该变化因子控制三边定位算法中距离半径的微调量,使3个定位圆的重叠部分的面积小于一定的数量级,然后在重叠区域中作最大内接圆,将圆心作为移动节点的位置.仿真结果表明该算法比加权三边定位算法具有更高的定位精度,鲁棒性好,能适应不同规模和类型的定位系统.