针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统...针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位。实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了36.2%,能满足室内定位需求。展开更多
In situations when the precise position of a machine is unknown,localization becomes crucial.This research focuses on improving the position prediction accuracy over long-range(LoRa)network using an optimized machine ...In situations when the precise position of a machine is unknown,localization becomes crucial.This research focuses on improving the position prediction accuracy over long-range(LoRa)network using an optimized machine learning-based technique.In order to increase the prediction accuracy of the reference point position on the data collected using the fingerprinting method over LoRa technology,this study proposed an optimized machine learning(ML)based algorithm.Received signal strength indicator(RSSI)data from the sensors at different positions was first gathered via an experiment through the LoRa network in a multistory round layout building.The noise factor is also taken into account,and the signal-to-noise ratio(SNR)value is recorded for every RSSI measurement.This study concludes the examination of reference point accuracy with the modified KNN method(MKNN).MKNN was created to more precisely anticipate the position of the reference point.The findings showed that MKNN outperformed other algorithms in terms of accuracy and complexity.展开更多
目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI)...目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI),具有覆盖面积广、精度高的特点,因此提出采用RSSI算法筛选修正过后进行TDOA算法的分层融合算法,使得整体的定位精度得到进一步提升。此分层融合算法可以提高定位精度,尽可能地减小因外部环境变化导致的定位误差。通过仿真可以看出,和现有的融合算法比较,该分层融合算法的可行性和稳定性有一定提升。展开更多
传统到达角度(Angle-Of-Arrival,AOA)/接受信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)混合定位往往需要多个锚节点布设阵列天线以实现高精度定位,为解决在锚节点资源受限下精度较低的问题,提出了一种基于Mesh网络的混合AOA...传统到达角度(Angle-Of-Arrival,AOA)/接受信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)混合定位往往需要多个锚节点布设阵列天线以实现高精度定位,为解决在锚节点资源受限下精度较低的问题,提出了一种基于Mesh网络的混合AOA/RSSI协作定位方法。仅有中心主锚节点提供AOA角度的情况下,采取最小二乘法对联合真实和虚拟锚节点所对应角度和距离信息进行初步定位;利用未知节点之间的协作通信和测距信息,位置估计问题被转换为无约束非线性优化问题,给予短距离链路更高权重,通过迭代求解最终实现协作定位。仿真结果表明,所提算法在锚节点资源受限情况下有效地提升了定位精度。展开更多
为快速准确对笼养环境下鸡只多目标定位,设计了1种基于接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)融合混合滤波算法的笼内鸡只自动定位方法。首先设计了RSSI值采集系统,由PC机(笔记本电脑)、FU-M6-A型读写器、极化相匹配...为快速准确对笼养环境下鸡只多目标定位,设计了1种基于接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)融合混合滤波算法的笼内鸡只自动定位方法。首先设计了RSSI值采集系统,由PC机(笔记本电脑)、FU-M6-A型读写器、极化相匹配的天线和脚踝标签、读写器软件构成。其次,合理地布置天线,建立了信号衰减测距模型,使用狄克逊高斯混合滤波算法将原始数据预处理,优化笼养环境下信号传播路径损耗系数。最后计算脚踝标签到发射天线之间的距离,将测距值代入极大似然估计法求得脚踝标签的位置坐标初值,以标签坐标和测距值作为未知量采用牛顿迭代法求得最优的标签位置坐标。结果表明:所设计定位方法的定位误差在5 cm以内的概率接近83%,和传统的节点—节点定位算法相比,该方法提高了鸡只在移动过程中的定位精度,为鸡只行为分析提供了1种方法。展开更多
文摘针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information,PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位。实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了36.2%,能满足室内定位需求。
基金The research will be funded by the Multimedia University,Department of Information Technology,Persiaran Multimedia,63100,Cyberjaya,Selangor,Malaysia.
文摘In situations when the precise position of a machine is unknown,localization becomes crucial.This research focuses on improving the position prediction accuracy over long-range(LoRa)network using an optimized machine learning-based technique.In order to increase the prediction accuracy of the reference point position on the data collected using the fingerprinting method over LoRa technology,this study proposed an optimized machine learning(ML)based algorithm.Received signal strength indicator(RSSI)data from the sensors at different positions was first gathered via an experiment through the LoRa network in a multistory round layout building.The noise factor is also taken into account,and the signal-to-noise ratio(SNR)value is recorded for every RSSI measurement.This study concludes the examination of reference point accuracy with the modified KNN method(MKNN).MKNN was created to more precisely anticipate the position of the reference point.The findings showed that MKNN outperformed other algorithms in terms of accuracy and complexity.
文摘目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI),具有覆盖面积广、精度高的特点,因此提出采用RSSI算法筛选修正过后进行TDOA算法的分层融合算法,使得整体的定位精度得到进一步提升。此分层融合算法可以提高定位精度,尽可能地减小因外部环境变化导致的定位误差。通过仿真可以看出,和现有的融合算法比较,该分层融合算法的可行性和稳定性有一定提升。
文摘传统到达角度(Angle-Of-Arrival,AOA)/接受信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)混合定位往往需要多个锚节点布设阵列天线以实现高精度定位,为解决在锚节点资源受限下精度较低的问题,提出了一种基于Mesh网络的混合AOA/RSSI协作定位方法。仅有中心主锚节点提供AOA角度的情况下,采取最小二乘法对联合真实和虚拟锚节点所对应角度和距离信息进行初步定位;利用未知节点之间的协作通信和测距信息,位置估计问题被转换为无约束非线性优化问题,给予短距离链路更高权重,通过迭代求解最终实现协作定位。仿真结果表明,所提算法在锚节点资源受限情况下有效地提升了定位精度。
文摘为快速准确对笼养环境下鸡只多目标定位,设计了1种基于接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)融合混合滤波算法的笼内鸡只自动定位方法。首先设计了RSSI值采集系统,由PC机(笔记本电脑)、FU-M6-A型读写器、极化相匹配的天线和脚踝标签、读写器软件构成。其次,合理地布置天线,建立了信号衰减测距模型,使用狄克逊高斯混合滤波算法将原始数据预处理,优化笼养环境下信号传播路径损耗系数。最后计算脚踝标签到发射天线之间的距离,将测距值代入极大似然估计法求得脚踝标签的位置坐标初值,以标签坐标和测距值作为未知量采用牛顿迭代法求得最优的标签位置坐标。结果表明:所设计定位方法的定位误差在5 cm以内的概率接近83%,和传统的节点—节点定位算法相比,该方法提高了鸡只在移动过程中的定位精度,为鸡只行为分析提供了1种方法。
