基于能效的WLAN室内定位系统模型设计与实现

针对移动定位终端特点,以及室内定位环境中虚拟无线AP和多天线无线AP的存在,提出一种基于能效的WLAN室内定位系统设计方案。该方案以降低位置指纹数据库规模、减少服务器与客户端的数据传输量以及位置估计阶段的计算量为目的,提出了基于网卡灵敏度的虚拟AP预处理算法、基于非断续接收信号强度的聚类算法以及基于接收信号强度空间区分度的精定位AP选择算法。实验结果表明,该定位系统的数据库规模下降为原系统的40.3%,粗定位和精定位阶段服务器与客户端的数据传送量分别下降了52.1%和13.8%。在提高系统定位精度的同时,达到了降低能耗的目的。

基于模糊聚类的ZigBee室内定位系统设计

随着计算机技术及传感技术的发展,基于位置服务(LBS)逐渐成为研究热点。在采用德州仪器公司CC2530芯片设计的一套ZigBee室内定位系统的基础上,提出了基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,并利用设计的ZigBee室内定位系统进行实验。实验结果表明,采用基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,ZigBee室内定位系统的平均定位精度有了一定的提高,平均定位精度达到了1.47 m,并且与常见的NN定位算法、KNN定位算法、贝叶斯定位算法的定位效果进行了对比。

基于粒子群优化的单LED可见光室内定位系统

为提高室内定位的精度,设计了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的单LED室内定位系统。该定位系统不会产生光源之间的干扰,而且较易实现。系统采用单LED作为光源,接收装置由四个光电传感器组成。将待测点置于接收机中心,通过光照度值得到光源与相应光电传感器的距离,反向运用三边定位法,得到待测点的位置坐标。为进一步提高定位精度,采用多参数粒子群算法,对定位坐标优化。实验结果表明:该算法的定位精度可以达到13.67 cm,能够满足大多数室内定位的需要。

基于VLC与IMU融合的移动物体跟踪室内定位系统（英文）

利用可见光通信(VLC)和惯性测量单元(IMU),设计了室内定位系统(IPS),实现对移动物体的定位和跟踪.该IPS平台包括发光二极管发射器、接收器和定位服务器3部分.为了减少由测量引起的误差,提出了惯性传感数据校准模型和可见光通信RSS数据归一化校准模型对数据进行校准.然后,通过建立的实际传播模型,从RSS数据中计算发射器和接收器之间的距离.此外,提出了一种混合定位算法,使用自适应卡尔曼滤波器和加权最小二乘三边测量来估计移动物体的位置.实验结果表明,采用所提混合定位算法的IPS能够扩展VLC的定位区域,减轻IMU漂移,提高移动物体的定位精度.

基于室内定位系统(IPS)大数据的环境行为分析初探——以万科松花湖度假区为例

环境行为学致力于研究建筑中人的行为规律,是建筑设计的重要基础。然而,传统的调研方法数据采集不易,往往仅能基于较少量的样本,分析一些显著的规律,尚无法全面反映建筑环境中人类行为和社会活动的多样化和复杂性。大数据时代到来,为这一领域的研究提供了全新的途径。本文以万科松花湖度假区为例,介绍了使用室内定位系统(IPS)数据进行空间行为分析的一些成果,以此呈现大数据方法在建筑与衡区尺度环境行为研究中的潜力。本文的研究说明,IPS数据蕴含着丰富的环境行为信息,而大数据分析为洞察不同人群、不同类型建筑空问以及不同情境下的行为特征提供了有力的方法。可以认为,大数据环境行为研究将在提高建筑设计水平、改善公共空间管理、优化商业空间的运营等方面带来重要的影响。

基于MIMU/WiFi指纹组合室内定位系统的研究

微惯性导航系统定位是一种自主定位的方法,不会受到外界环境因素的干扰,这种定位方法具有短时间定位精度高且该定位方法适用于测定高速运动的物体,但缺点是长时间工作,定位误差会随时间积累变大;WiFi指纹室内定位技术,该系统适用于室内低速运动物体的定位且单点定位精度高,系统的实时性不高且依赖于定位区域内的基站分布.分析两个定位系统优劣特性,提出一种用集中式卡尔曼滤波闭环校正方法将两个定位系统进行融合构成组合定位系统,可以实现优势互补,在MATLAB进行仿真,验证MIMU/WiFi指纹组合室内定位系统可以进一步提高室内定位系统的精度.

基于捷联惯性导航的室内定位系统设计研究

以捷联惯性导航技术为依托,对室内定位系统进行了设计,通过HMC5983三轴电子指南针模块、MPU6050陀螺加速度计模块以及蓝牙模块实现定位功能,配合STM32单片机,能够对载体在导航坐标系中的运动加速度进行计算,结合加速度积分计算,明确载体空间位置,具备良好的定位精度。

基于Zigbee的室内定位系统设计与实现

室内无法接受到GPS信号,室内的定位精度及实时性不能令人满意。文中以接收信号强度定位算法为理论基础,阐述了定位系统的工作原理和定位算法。重点分析了以CC2530芯片为主控芯片的数据接收节点、参考节点和待测定位节点的硬件设计和采用TI公司Z-Stack协议栈的软件设计流程,最终实现了基于Zig Bee技术的室内定位系统。实验证明该系统定位准确,运行稳定可靠。

基于TDOA算法的差分UWB室内定位系统研究

超宽带UWB定位技术在受到电磁干扰、NLOS等情况影响时,实际定位环境变得复杂,造成实际定位精度不高、定位稳定性差。通过借鉴差分GPS技术,以TDOA-UWB室内定位技术为基础,提出差分UWB定位算法。同时结合权重滑动平均法,研究并提出基于TDOA算法的差分UWB室内定位系统,以Hainan EVK 2.0系统作为实验平台进行相关的测试实验。实验结果表明,基于TDOA算法的差分UWB室内定位系统能有效提高定位精度和定位稳定性,在受到外界干扰的情况下,定位误差整体降低23%。

高自主性室内定位系统研究及仿真

本文研究基于MEMS传感器的室内定位系统,实现一种完全自主无盲区,具有数据采集、数据处理以及显示终端的高自主性室内定位系统,本系统为基于微惯性传感器的室内定位提供了一种简单而有效的方法,并可进一步推广应用。

基于可信度的地磁与惯导联合室内定位系统

针对目前室内定位系统在前期数据采集阶段耗时耗力和定位过程中易受干扰导致定位精度低等问题,提出了离线构建惯导地磁基准库和在线基于可信度的联合定位算法。与传统的地磁与惯导信息融合相比,通过使用动态步长估计算法和方位角估计算法改进的离线阶段地磁基准库,在确保基准库数据准确有效的前提下,大大缩短了构建基准库所耗费的时间,并且降低了人力成本。同时在线阶段融合地磁匹配与惯导匹配中的确定性信息,通过基于可信度的定位算法获得最终节点位置。经实际环境实验结果表明,提出的定位方法,能够有效地降低系统的前期数据采集复杂度,减少定位误差,实现2 m的定位精度。

高斯过程回归与参考点排序相结合的新WiFi室内定位系统

为解决WiFi指纹定位系统的定位精度易受环境变化影响的问题,提出了一种新的WiFi室内定位系统。该系统包括一种新的定位算法和指纹更新算法,定位算法首先通过将参考点与测试点之间的信号强度误差转换为参考点排序,然后利用模糊思想将处于同一范围内的排序视为与测试点具有相同的相似度,以削弱信号自身动态变化对定位的影响,进而筛选出相似度较高的前k个参考点进行加权定位;指纹更新算法利用WiFi信号的传播模型和基于Matern核的高斯过程回归进行指纹更新。其次,利用在真实环境下采集的数据进行算法的测试验证。实验结果表明,提出的定位算法和指纹更新算法相较于传统算法,定位精度和指纹更新精度能够分别提升25%和34%以上。

基于Android平台的位置指纹室内定位系统研究与设计

在研究基于RSSI(Received Signal Strength Indication)位置指纹室内定位算法的基础上,设计了一种基于Android平台的室内定位系统。该系统分为定位客户端和服务器端两部分,同时设计了位置指纹库的相关字段。系统主要应用于室内人员的定位,不同的系统使用者可以添加各种丰富的基于位置的服务信息,从而提供LBS。

基于RFID技术的室内定位系统的设计

单纯使用GPS系统无法解决复杂环境下的定位问题,利用各类无线与传感器技术实现室内定位系统成为近年来的研究热点。RFID技术具有成本低、寿命长、通信速率高、覆盖范围广、部署方便等优良特性,因而成为极具前景的室内定位手段。基于RFID技术,研制了以MSP430为主控芯片、兼容CC1101与CC2500两款射频模块的RFID标签与读卡器,采用LAND-MARC算法,实现了一套完整的室内定位系统。通过反复实验分析与参数配置改进,提高了系统的定位精度与稳定性,可应用于人员、资产管理系统等场景。

基于FFT的可见光通信室内定位系统的设计

文章以白光发光二极管为例,研究了可见光室内定位问题。针对可见光室内定位问题,提出了定位系统的模型,并对定位系统的硬件设计进行了分析。在定位算法方面,提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)算法的信号采集与定位方式,实验证明最大定位误差为14.866 cm,结果表明,此系统可以解决室内定位问题。

众包室内定位系统中基于多维尺度变换的接收信号强度平滑理论

基于无线局域网(wireless local area network,WLAN)指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map数据库时,由于利用众包技术采集的接收信号强度(received signal strength,RSS)数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,提出了一种基于多维尺度变换(multidimensional scaling,MDS)算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。

基于标记LED的单灯室内定位系统设计

可见光室内定位系统是当前室内定位技术研究的热点。针对单灯定位系统中航向角获取不准确的问题,文章提出了一种基于标记发光二极管(LED)的单灯室内定位系统。该系统利用内部装有不闪烁灯珠的单个LED灯作为发送端,在实现照明功能的同时进行信息的传输;智能手机作为接收端,捕获具有明暗条纹的图像,结合投影的几何特征并经过算法处理后得到航向角,然后进一步计算得到接收端的位置。研究结果表明,在实际应用场景中,实验高度为1.75和1.45 m时,该系统能够实现6.9和6.5 cm的平均定位误差,验证了该方案的可行性和有效性。

基于RSS的可见光室内定位系统

针对全球定位系统(GPS)在室内定位的应用受到限制,设计并实现了一种基于RSS方式的可见光室内定位系统,包括LED发射节点电路、接收电路和位置解算显示终端。接收电路采用XC7A35TCPG236型号FPGA和STM32F405RGT7单片机对信号进行解调和处理。接收机电路复杂性低,易于实现。室内测试表明,当光源信噪比大于30 dB时,最大定位误差为15 cm,平均定位误差为5.8 cm,方差为2.68 cm^2,实验结果与数值仿真相符合。

基于智能手机WIFI的医院室内定位系统研究

随着人们生活水平的不断提高,对健康服务的需求也在逐年增加,给医院的服务和管理带来了空前未有的压力。综合性的医院都在扩大、科室设置越来越分散,导致患者就诊过程混乱,WIFI的医院室内导航的应用,为患者提供精确的室内导航。提医院服务管理和服务水平。

基于自适应卡尔曼滤波的超宽带室内定位系统

超宽带(Ultra Wideband,UWB)室内定位技术以其抗干扰、抗多径传播能力强以及低功耗、低成本、高精度等特点,得到了越来越多人的关注.该文针对传统的卡尔曼滤波算法在运用于室内UWB系统定位时,由于初始参数不定以及在环境变化或系统运行偏差后定位误差增大等问题,提出了一种自适应卡尔曼滤波算法.该算法可以在定位中自动校准参数,从而提高了定位系统的可靠性和定位精度.论文设计了以DW1000射频芯片为基础的室内定位系统,并对各种定位算法进行测试.实验结果表明:融合了自适应卡尔曼滤波的定位算法,在静态定位中可以提高定位稳定性,而在动态定位中则可以提高定位精度.系统定位精度达到10cm以内,为实际应用奠定了良好的基础.