基于图像匹配与WiFi信号匹配的室内PDR定位方法

由于智能手机中存在丰富的传感器,可对周围环境进行感知并进而估计位置。本文提出一种融合室内定位方法,融合的信息包含图像信息、WiFi信号指纹信息以及惯性数据观测信息。通过实测实验结果表明,本文提出的方法相比于惯性定位、WiFi定位、图像匹配定位三种单一的定位方法,定位精度分别提高了48%、24%和4%。相比于经典WiFi和图像融合方法,平均定位时间下降了92%。相比于经典融合方法,定位的精度提高了0.7 m,并且平均定位时间下降了87%。

基于高斯过程粒子滤波的WIFI信号定位追踪

提出基于高斯过程粒子滤波的模型,根据室内WIFI信号强度进行行程追踪。非参数估计的高斯过程可以量化不确定性,与参数模型相比有更高的灵活性。仿真结果表明,与粒子滤波的行程追踪模型相比,基于高斯过程粒子滤波的模型在迭代初期估计更准确,更稳定。

一种基于WiFi信号的室内人员数量计数方法

针对目前基于图像的室内人员计数方法存在遮挡导致计数不准的问题以及基于红外传感器与无线传感器的室内人员计数方法存在硬件成本高、使用限制大的问题,文章提出了一种使用现有的WiFi设备进行室内人员计数的方法。通过收集室内的WiFi信号数据并提取其中的信道状态信息,网络能够学习WiFi信号变化与室内人员数量之间的映射关系并计算出室内的人员数量。由于缺乏相关的开源数据集,在自行采集到的数据集上进行试验,实验结果表明文章所提出的方法能得到较为准确的计数结果。

位置指纹定位中WiFi信号特性分析及处理技术研究

针对位置指纹定位中其指纹数据库要求所存放的WiFi信号强度值需具备一定的平稳性,故利用统计分析原理,对不同方位角同距离位置处接收到的WiFi信号强度值的分布规律及统计特性进行分析,明确了不同方位角下WiFi信号强度值的信号强度值分布、概率分布及自相关性等诸多统计特征。而后以其统计特征为理论指导,将拉依达检验法和卡尔曼滤波算法相结合,对各方位角采集的WiFi信号强度值进行数据处理工作,其结果表明经算法处理后的数据分布相较于原始数据的分布更加紧凑且均匀,说明拉依达-卡尔曼滤波算法在WiFi信号强度值处理上具有良好的性能,同时处理后的数据也为后续位置指纹库搭建工作提供可靠的数据来源。

矿井有限空间WIFI信号测评系统研究

针对矿井有限空间WIFI信号覆盖和工程验收困难,传统分段测评方法存在数据不兼容、测试效率低等问题,设计一种由嵌入式WIFI模块和无线网卡组成的矿井有限空间WIFI信号专用测评系统,嵌入式WIFI模块用于完成信号覆盖测试和干扰测试,无线网卡用于完成WIFI网络性能测试;在便携式终端使用CSharp语言编程对测试数据进行处理、存储、图形化显示,并结合矿井无线通信标准生成评估报告.研究结果表明:该系统能准确、客观、高效地反映矿井有限空间WIFI信号质量。

WiFi信号强度空间分辨率的研究分析

基于RSSI技术的室内导航定位近些年得到了快速发展,对Wi Fi信号强度定位算法的研究是目前研究的热点。本文首先从理论上研究分析了Wi Fi信号强度用于导航定位服务的空间分辨率,说明该技术具有广泛的应用前景和挖掘潜力;然后在实际室内环境进行了试验,研究分析了Wi Fi信号强度在一维空间和二维空间的实际空间分辨率;最后在理论和实践两方面分析的基础上,初步分析说明了基于RSSI技术的室内导航定位的研究方向和重点,为未来的研究工作奠定了基础。

论特殊区域的WIFI信号质量优化

随着社会的快速发展,人们生活水平得到了长久的提高,在这其中,信息数字化技术的提升最为显著。我国对无线数据网络通信发展的重视程度逐步加强,使得近些年来WIFI网络得到了广泛的应用,信息量、用户量、应用量都有着明显的突破。但是与此同时,WIFI使用问题也屡见不鲜,由于WIFI信号不稳定导致使用者的正常工作、生活受到影响。所以针对此现象,必须采取行而有效的措施,才能最大程度实现WIFI信号质量的优化。本篇论文将对特殊区域的WIFI信号质量优化问题展开详细论述。

增强WIFI信号的十种方法

Wi-Fi是运用电脑时最有用也最重要的有些之一，而也最常出现疑问。若是你饱尝Wi-Fi速度慢、信号差等等摧残，能够测验一下这10种增强家用Wi-Fi信号的办法。这几天一直在网上晃悠。网上尽管也提出了很多种信号加强的办法，但个人认为仍是下文所叙述的办法能够是其中最靠谱的一种。

家用WIFI信号的优化

近年来,信息技术快速发展,加快了无线数据通信业务的发展,其中WIFI作为一种无线接入网络,更是凭借其快速、便捷、高宽带等优势特点,在人们的日常工作与生活当中,获得了非常广泛的应用。为此,相关研究人员加大了对于WIFI信号优化的研究力度,以期能够有效解决以上问题,提升用户体验,推动WIFI业务的进一步提升。基于此,该文就围绕家用WIFI信号的优化展开研究。

WIFI信号对DME导航设备电磁干扰分析

WIFI信号对飞机通信导航等设备会造成不同程度的电磁干扰。本文以WIFI信号对DME导航设备电磁干扰影响为主要研究目标,针对机载WIFI信号对飞机导航设备的干扰问题进行深入的研究和分析,结合现代化电子计算机软件进行科学研判,梳理出一系列行之有效的科研建议。仅供参考。

有限空间WIFI无线信号覆盖测量系统设计

针对矿井有限空间环境的特殊性和矿井WIFI信号覆盖存在的问题,根据无线电波在有限空间中复杂的传播方式,设计了一种有限空间WIFI无线信号覆盖测量系统。该系统采用单片机硬件技术和Labview软件平台开发了一种基于USB总线的便携式功率计,作为无线信号强度测量设备,以精密电压控制的压控振荡器作为点频信号源,完成对有限空间WIFI无线信号强度数据的采集、接收、分析和图形化显示。通过对陕北某煤矿井下巷道中2.4GHz的WIFI无线电波信号进行覆盖测试,得到了巷道无线信号强度数据,验证了该系统运行稳定,能准确、客观、高效地反映有限空间WIFI信号的覆盖质量,为今后研究有关井下无线电传播规律奠定了基础。

一种基于 WiFi 信号的运动目标无源雷达成像方法

近些年无线局域网快速发展,覆盖范围增加,该文研究基于Wi Fi(Wireless Fidelity)信号的运动目标成像,扩展无源雷达的应用。首先探讨分析Wi Fi信号模糊函数特性,结果表明其具有良好的距离分辨率,可以用作无源雷达的外辐射源。然后采用分布式孔径,借助广义似然比估计理论进行成像,重建运动目标在2维空间的分布与速度,并分析了成像分辨率。仿真结果验证了给出的基于Wi Fi信号的无源雷达运动目标成像方法的有效性。

WIFI音视频信号传输的关键问题探究

WIFI音视频信号的安全高效传输是极为关键的技术,本文通过多声道技术和高码流技术对其进行了较为全面的探讨,同时对其优化方案进行了研究,通过对于数据的管理与数据站的存储工作,使其能够更加安全可靠地进行数据传输,本文对其展开探讨。

有限空间WIFI无线信号覆盖测量系统设计研究

众所周知,矿井内的环境空间是有限的,所以要想在有限的矿井空间内将WIFI信号完全覆盖是有很大的问题存在的。所以设计人员就针对这一难题设计了一种在有限空间内WIFI信号覆盖的精确的测量系统。这种系统把单片机硬件的技术还有Labview软件平台结合在一起,研发出了一种使用USB为总线的便携形式的功率计,这种设备用来测量WIFI无线信号的强弱度数值,这种设备的点频信号源是压控振荡器,而压控振荡器又必须要以精密的电压来进行控制,把这些集合在一起来完成对WIFI无线信号在有限空间强弱度的测量,并且把测量得到的数据进行收集、记录并对其进行分析,有必要时还要进行画图表进行显示。

基于信号幅值分布的室内指纹定位算法

室内定位算法是基于位置服务领域研究的难点之一。针对室内定位应用场合和精度问题,提出了利用K-means和KNN融合算法对覆盖率广的WiFi信号进行指纹定位。WiFi指纹定位主要问题是前期指纹库数据的精确以及后期数据的匹配效果。首先,对WiFi信号的概率分布进行研究,弥补了一直以来由于K-means是无监督学习带来的k值的难以选取的缺陷,提高了指纹库的精确性,同时确保数据实时性。后期在线数据处理利用KNN分类算法进行后期在线定位过程的准确性。经多个实验场景测试结果表明,该算法在室内定位精度上3 m定位精度概率保持在78.4%,4 m精度保持在93.6%,基本上保证了室内定位精度的要求。

Wifi定位的原理及应用方向

随着WiFi热点的日益增多,使用Wi Fi热点来对目标进行定位精度逐步提高,WiFi热点定位技术凭借低成本的优势可以广泛应用。

基于层次聚类的WiFi室内位置指纹定位算法

提出一种利用WiFi信号指纹实现对室内区域进行定位的CL-KNN(complete linkage K-nearest neighbor)算法.该算法先采用层次聚类方法对测试环境进行区域划分,再根据相应的WiFi信号指纹信息进行匹配,最后通过加权计算确定定位结果.实验结果表明,在WiFi热点数量足够多的情况下,与原始KNN算法和kmeans-KNN算法相比,CL-KNN算法可以获得更高的定位精度和准确率.

一种基于WiFi信道状态信息的人体感知算法

针对现有的基于WiFi的动作识别系统不能同时识别人物身份的问题,提出一种基于WiFi信号的人体手势和身份识别算法(Wi-GAH).Wi-GAH采用神经网络方法进行设计,将信道状态信息的幅度特征转换成一个三维矩阵结构,以最大程度地保留单个样本数据所携带的空间、时间及频率相关性;然后采用二维卷积从三维矩阵中提取特征,并使用随机丢弃神经元和批归一化减小过拟合;最后利用多任务学习实现人体手势和身份的并行识别.实验结果表明,Wi-GAH对150个手势的识别准确率为95.67%,对4个人的身份识别率达到87.33%;当只需要区分人体的权限类别时,其识别准确率能达到92.05%.

校园Wi-Fi信号测量与空间可视化分析

智慧校园的构建离不开无线网络技术,然而在校园内WiFi信号强弱仍然存在范围限制。文章以江西理工大学黄金校区作为研究对象,针对校园三大运营商提供的WiFi信号,构建了其强度测量与空间可视化方法。结果表明:在研究范围内,校园内中国联通的WiFi信号强的范围最大,图书馆范围中国电信的WiFi信号最强,教学楼区域中国移动的WiFi信号最强;针对学校师生对WiFi运营商的选择以及WiFi运营商对WiFi发射基站点位的布局提供了技术支持。

复杂环境下的WIFI室内定位算法研究

室内定位环境存在各类的因素干扰(教室内人员流动、转角处墙体、多径干扰等),这些因素均会对于WIFI信号强度RSSI造成干扰,最终导致在复杂空间内的NLOS定位误差.对于现有扩展卡尔曼滤波技术进行改进,将实际观测值与预测值作差.同时设置阈值与相应的差值进行比较,以判定定位环境是否为视距/非视距并改进扩展卡尔曼滤波迭代过程.同时对于为了防止判定的不准确,加入路径损耗模型实现对NLOS误差的粗略估计,加入扩展卡尔曼的距离滤波模型做进一步估计,进而以此估计值对定位结果进行改正.利用改进后的扩展卡尔曼滤波算法消除非视距误差和噪声对定位的影响,实现了更准确的室内定位.实验表明,基于自适应卡尔曼滤波的定位方法具有较高的精度.