基于LoRa技术融合RSSI和TOA的户外定位方法

LoRa(Long Range)定位为当今户外定位提供了一种低成本、低功耗的解决方案。为了提高定位的准确性,提出一种基于LoRa技术融合接收信号强度指示(RSSI)和信号到达时间(TOA)的户外定位方法。通过TOA筛选有效的RSSI信息和计算RSSI的统计平均值,基于预先测量样本的方式,构建了一种类高斯分布的每个定位基站对应测距模型,获取待定位设备距离基站的距离和定位基站的位置坐标映射后,通过加权质心定位算法,得到待定位设备的位置坐标。搭建基于SX1280的验证平台,对该方法进行验证。理论分析和实验结果表明,融合RSSI和TOA的定位方法能够有效筛选数据,对比改进前的定位方法定位误差减小了20%,稳定性较高。所提出的LoRa定位算法计算覆盖范围较广,理论上可以覆盖到超过1 km的范围,实验场地最长半径达到了500 m,算法复杂度较小,实时性较好,易于实现,可用于室外定位。

手摇式发电户外定位装置的硬件及软件设计与实现

本装置以手摇式小型直流机发电,为户外人员随时提供定位。以嵌入式单片机为定位信息通信核心,可实现对电子罗盘模块、GPS全球卫星定位模块实时检测到的定位通信数据进行综合处理,由OLED屏幕显示当前位置信息的各项参数;可在极短时间内测量当前数据并显示。本装置经测试,运行良好、信号传输稳定、性能达到设计要求。

基于北斗的户外探险运动遇险应急终端的设计

随着人民生活水平的不断提升,户外探险运动逐渐成为了一种比较流行的运动方式,但安全问题成为了户外探险运动的主要发展制约因素。户外探险运动中经常会出现遇险人员无法与外界及时联系,导致遇险人员无法得到及时救援而死亡的情况。因此,当户外探险人员遇险时,如何将自己的遇险情况发送出去,应急救援队伍如何获得遇险者实时准确的空间位置信息就显得尤为重要。利用我国自行研制的北斗卫星导航系统开发的应急设备可以有效的对户外探险人员进行定位跟踪,为户外遇险救援提供一种有效的解决方法。

基于聚类的Wi-Fi与移动智能终端商场室内定位

基于位置信息服务越发重要的时代,定位系统时效性变成研究的一大目标。快速、准确地匹配数据库的信息,是提高指纹定位算法性能的关键。在传统的KNN定位算法基础上,提出两种方法生成簇,引入簇类,以缩减匹配时的搜索时间而更快的定位。实验结果表明,在保证定位准确率的同时,引入簇后的定位算法,使得定位所耗得时间更短,可以满足室内室外的定位要求。

机器学习算法在数据挖掘中的应用

近些年,国内社会有了很大发展,各种先进技术和理念不断得到应用和发展,机器学习算法就是一种新型算法,在各行各业中都有很大作用。本文主要对机器学习算法在数据挖掘中的应用进行详细研究,首先借助大量移动终端数据,对GSM网络的户外终端进行有效定位,提出三个阶段的定位算法,进而使定位速度和精度有很大提高。

机器学习算法在数据挖掘中的应用

文章针对两个具体数据挖掘问题,提出基于机器学习算法的解决方案,首先利用大量路测的移动终端接收电平信号数据,对于GSM网络户外移动终端进行定位,针对这样的问题,此次研究基于支持向量机与K-近邻的方法,提出三阶段定位的算法,大幅度提升了定位的精度与速度。

u-blox推出可接收四大GNSS卫星信号的芯片和模组,适用于穿戴设备和资产追踪

1 GNSS接收设备全球年出货量预计持续增长提起户外定位,人们首先想到的就是GNSS(全球卫星导航系统)。随着可穿戴设备和物联网的兴起,也成为GNSS设备最重要的市场增量之一。在技术上,针对可穿戴设备市场的高端设备,多星座多频GNSS技术是最有价值的技术之一,可以为客户提供更精准的定位和导航信息。