一种新型电梯绝对楼层识别装置的设计

目前常规的电梯楼层识别系统及装置,如平层感应器与隔磁板识别系统、曳引轮旋转编码器测量法、限速器测试系统测量法,存在控制误差较大,且故障恢复耗时长、能耗高等不足。针对这些不足,设计了一种电梯绝对楼层识别装置。该装置利用非接触式IC卡系统与常规的电梯平层感应装置有机结合,通过IC卡读/写卡器、IC卡信号控制板与电梯主控制系统之间的数据传输,实现电梯绝对楼层识别,从而保护乘客的安全。

顾及接入点部署密度差异的室内楼层识别方法

针对目前基于WiFi的室内楼层识别方法大多要求各楼层接入点(AP)部署密度相近的问题,本文通过模拟了楼层识别率低的环境并进行实验验证,分析了造成识别率下降的原因,设计了一种顾及AP部署密度差异的室内楼层识别方法。该方法根据扫描到AP的局域网地址(Mac)和信号强度进行二次判断获得楼层估计。实验模拟了不同楼层AP部署密度相差较大的环境,并分别使用基于K最近邻(KNN)的楼层识别方法和本文方法进行实验对比。实验结果表明:在AP部署密度相差较大情况下基于KNN的楼层识别方法识别率为88%,较正常部署环境下降了10%,而本文方法识别率仍可达98%,且在不同部署情况下识别率均高于基于KNN的楼层识别方法。

基于Wi-Fi/气压计组合的楼层定位

针对目前大多数楼层识别方法由于未考虑楼梯间的活动识别,在楼梯处楼层定位结果来回切换的问题,提出了一种基于Wi-Fi/气压计组合的楼层定位方法。在平面楼层离线建立指纹库,并用基于密度聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法对指纹库进行聚类,区分不同区域的信号特征,在线接收信号与指纹库进行匹配识别楼层。在楼梯间用气压计进行上下楼活动识别,活动识别融合了步频检测,以应对突然运动状态的改变导致的误判。结果显示,在平面楼层本文方法较基本楼层识别方法准确率提高;在楼层过渡部分能有效识别上下楼活动,解决了楼梯间楼层来回切换问题,融合步频检测后能有效剔除人运动状态改变导致的误判。实验表明本文的楼层定位方法能有效应对复杂环境的楼层定位需求,且完备性较强。

一种基于双频Wi-Fi信息的三维室内定位算法

针对传统Wi-Fi室内定位系统存在的数据冗余度高和楼层识别精度低两个问题,该文提出了一种基于双频Wi-Fi信息和AP选择的三维室内定位系统FI_EWKNN,定位系统包含楼层识别和平面定位两个模块。楼层识别模块通过分析双频RSSI分布特征构建置信区间指纹库,计算接收RSSI在各个楼层的置信度便可确定目标楼层,确定楼层后根据AP互信息筛选目标楼层质量较好的AP,最后利用EWKNN获得最终定位结果。实验结果表明,在大型复杂的室内场景下,提出的基于双频Wi-Fi信息的楼层识别准确率显著优于现有的单频Wi-Fi方法,识别准确率为98.6%。同时,与KNN,WKNN,E-WKNN算法相比,提出的定位算法在平均定位精度上分别提高了0.946m、0.845m和0.574m,有效提高了定位精度。