位置指纹算法关键参数的提取

针对传统的位置指纹定位算法在室内定位中存在着接收信号强度值不稳定以及不同终端设备获取AP信号强度能力不一样的问题,对传统的位置指纹定位算法进行了改进.对离线阶段采集到的RSSI值进行处理,去除了较大误差的样本,利用RSSI信号强度差值取代RSSI值作为信号特征录入Radio Map,减小了由于设备差异而产生的指纹信息误差.测试阶段,在Android和PC平台上进行验证,实验结果表明,改进的算法可以有效地去除离线阶段误差较大的样本并提高了该算法针对不同终端应用的能力.     

基于位置连续性的室内定位算法

为了减小RSSI波动和多径干扰对定位精度和稳定性的影响,提出了一种基于位置连续性的室内指纹定位改进算法.依据用户位置具有连续性的特点,应用室内布局结构来缩减指纹搜索空间,去除位置歧义点,在此基础上,采用基于改进的贝叶斯方法进一步提高定位计算的精度和稳定性.分析与实验表明,该算法能有效降低RSSI波动对定位的影响,提高精度,同时也降低了实时定位的计算开销.     

RSSI和PC-CSI加权融合的指纹定位方法

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。     

基于位置范围限定的WiFi-KNN室内定位算法

针对传统的基于WiFi的最近邻(K-nearest neighbor algorithm, WiFi-KNN)室内定位算法精确度不能达到精准定位的需求的问题,本文提出了一种基于位置范围限定的K近邻(K-nearest neighbor based on the location range limit, LRL-KNN)室内定位算法。LRL-KNN算法通过利用用户的先前位置与WiFi指纹数据库中的参考点位置之间的物理距离组成的相关范围因子来缩放指纹距离,以此来减少定位的空间歧义性。尽管利用了先前的位置,但是该算法并不需要知道用户的确切移动速度和方向。与此同时,考虑到WiFi接收信号强度的时间波动性,将RSS直方图合并到距离计算中来减小时间波动带来的影响。实验结果表明:传统KNN算法的平均定位误差为2.13 m,新算法的平均定位误差为1.80 m,该误差在相同的测试环境下比传统的KNN算法减少15%。     

提高基于WLAN的室内定位系统的适用性分析

针对基于WLAN无线信号强度的室内定位系统进行研究分析,主要研究了基于指纹地图法的室内定位,目的是通过增强指纹地图的准确性和适用性,从而提高使用RSSI强度室内定位系统的适用性.首先,分析了WLAN信号强度随时间及不同参考点变化的情况,并提出补偿方法;其次,由于室内信号分布特性的复杂性,提出了在特殊区域使用离散分布对信号样本进行匹配的算法.实验表明本方法提高了系统的适应性.     

改进K-means聚类的自适应加权K近邻指纹定位算法

针对指纹定位精度易受指纹数据K-means聚类预处理效果不佳、加权K近邻算法采用固定K值进行匹配定位精度差等问题,提出一种基于改进K-means聚类的自适应加权K近邻算法.算法在对指纹数据进行聚类计算过程中充分考虑参考点间接收信号强度值与实际物理坐标的双重影响,以避免参考点分类不明确;根据每个测试点的匹配参考点之间实际距离的均值和标准差设置阈值,动态选择K值.实验结果证明,改进K-means聚类的自适应加权K近邻算法相较于传统室内定位算法定位精度提高了44％,可为相关应用提供更精确的定位服务.     

一种基于Voronoi图和朴素贝叶斯的室内定位无线地图构建方法

室内无线定位以其低成本、高普适性等优点成为用户定位研究领域的热点,针对现有基于位置指纹数据库的室内无线定位算法,因室内环境复杂存在定位精度低、数据通信能耗大等问题,提出一种Voronoi图和朴素贝叶斯定位相结合进行无线地图(指纹数据库)构造的算法模型。首先,建立两级校准点模型,一级校准点为预先选择且进行收集RSSI(Received signal strength indicator)样本,在此基础上通过无线传播模型计算得到二级校准点;然后,对无线地图进行Voronoi区域生成,每个Voronoi图包含一个一级校准点和多个二级校准点;最后,在匹配得到的Voronoi区域内运行朴素贝叶斯算法,获得定位目标的估计位置。实验结果表明,提出的算法模型能降低收集RSSI数据的成本,同时提高目标定位精度,具有一定的应用价值。     

基于无线局域网接收信号强度分析的混合室内定位方法

为了给用户提供丰富的室内位置服务,需要在结构复杂且人员密集的室内环境中进行精确定位。根据对无线局域网接收信号强度的分析,可以利用三角定位算法和指纹定位算法进行混合室内定位。首先在网格划分的基础上离线构造参考点接收信号强度数据库,并采用三角定位算法估算所有无线接入点的位置,然后根据定位精度需求设定混合定位方法的接收信号强度阈值。在线定位时,根据用户终端实际接收到的无线接入点个数和信号强度选择三角定位算法或指纹定位算法进行位置计算。实验表明,该室内定位方法有效且稳定。     

基于矩阵填充的室内定位位置指纹库构建

位置指纹定位方法因其定位精度高、受环境因素影响小而成为无线室内定位技术中的主流方法,但因离线指纹信息采集工作量较大,位置指纹库构建效率较低,而在一定程度上影响了算法的实用性,鉴于此,引入低秩矩阵填充理论,利用采集到的少量的位置指纹数据,通过凸优化方法来填充其他参考点的位置指纹数据,从而准确的重构出完整的位置指纹数据库,大大降低了离线采集阶段的工作量.仿真实验结果验证了本文算法的有效性.     

基于偏度-峰度检验的WLAN位置指纹室内定位算法

目前,无线局域网（Wireless Local Area Networks,简称WLAN）技术因其成本低、配置简单、精度高等特点,被认为是室内定位的最佳选择之一。虽然WLAN接收信号强度指标(Received Signal Strength Indicator,简称RSSI)指纹法是最精确的定位方法,但由于其无线电地图(Radio Map,简称RM)在发生环境变化时已经过时,具有很大的缺陷,且重新校准RM是一个耗时的过程。因此,本文提出基于偏度-峰度检验进行WLAN位置指纹室内定位算法改进。在离线阶段,通过偏度-峰度检验样本总体是否服从高斯分布,对于严重偏离高斯分布的样本直接舍去,而对于与高斯分布接近的样本,利用核函数估计其概率密度。在线阶段,利用K最近邻(K-Nearest Neighbor,简称KNN）,将移动终端设备接收到的RSSI与建立的指纹数据库中的RSSI,通过欧几里得公式计算样本点到观测点的欧氏距离,并从中选择欧氏距离最短的样本点的位置作为研究位置的无偏估计。通过实验结果,本文提出的算法比传统定位算法的精度提高了11%,证明了该算法具有更高的定位精度和更少的离线工作量等优点,而且在RSS(Received Signal Strength)信号容量较小时该算法的定位误差比其他算法更小,具有显著的稳定性。     

基于偏度-峰度检验的无线局域网位置指纹室内定位算法

目前,无线局域网(wireless local area networks,WLAN)技术因其成本低、配置简单、精度高等特点,被认为是室内定位的最佳选择之一。虽然WLAN接收信号强度指标(received signal strength indicator,RSSI)指纹法是最精确的定位方法,但由于其无线电地图(radio map,RM)在发生环境变化时已经过时,具有很大的缺陷,且重新校准RM是一个耗时的过程。因此,提出基于偏度-峰度检验进行WLAN位置指纹室内定位算法改进。在离线阶段,通过偏度-峰度检验样本总体是否服从高斯分布,对于严重偏离高斯分布的样本直接舍去,而对于与高斯分布接近的样本,利用核函数估计其概率密度。在线阶段,利用K最近邻(K-nearest neighbor,KNN),将移动终端设备接收到的RSSI与建立的指纹数据库中的RSSI,通过欧几里得公式计算样本点到观测点的欧氏距离,并从中选择欧氏距离最短的样本点的位置作为研究位置的无偏估计。实验结果:本文提出的算法比传统定位算法的精度提高了11%,证明了该算法具有更高的定位精度和更少的离线工作量等优点,而且在RSS(received signal strength)信号容量较小时该算法的定位误差比其他算法更小,具有显著的稳定性。     

基于 RSSI 跳数连续的 DV-HOP 改进算法

针对经典DV-HOP(distance vector-hop)算法中节点间跳数信息对定位精度有较大影响这一问题,提出了一种基于接收信号强度指示(receive signal strength indicator,RSSI)的改进算法.该定位算法引入了连续跳数的定义,首先利用RSSI测距模型把直接邻居节点接收到的RSSI值转换为两节点之间的距离,再根据连续跳数的定义计算出两节点间的连续跳数.在相同的仿真网络环境里,与经典的DV-HOP算法相比,归一化定位误差降低了30％ ～ 45％;与其他改进定位算法相比,归一化定位误差也有不同程度的降低.仿真结果表明该改进算法大幅度地提高了定位精度.     

RSSI的室内人员卡尔曼滤波定位算法

RSSI定位技术的室内定位算法中,由于室内环境的复杂性及人员的随机性等因素可能会带有噪声影响,所以需要加以抑制。本次设计的室内定位算法首先根据室内特殊环境设计出定位算法流程图,建立算法模型并用卡尔曼滤波算法来抑制环境中噪声因素所引起的误差,然后结合改进的RSSI算法实现室内移动人员的定位,使得定位的结果更接近于真实值。重点研究将卡尔曼滤波算法与改进的RSSI算法相结合估算出更精确的室内人员位置信息。通过实验表明,结合卡尔曼滤波改进的室内人员定位算法的定位精确度有明显的提升,误差相比于文献9所提出的定位算法有所降低。     

基于压缩感知的室内定位系统的定位性能分析

随着Wi-Fi技术的普及,Wi-Fi室内定位技术也越来越受到关注。压缩感知(compressive sensing, CS)技术被提出应用于Wi-Fi室内定位,为了研究各类CS算法在室内定位系统中的定位性能,构建出一套基于CS算法的室内位置指纹定位系统。在离线阶段采集数据并构建指纹库,在在线定位阶段采用不同压缩感知算法比较各类算法的定位性能。实验结果表明,设备朝向包含多方向,参考点数据量越多时定位性能更优;CS的算法参数会影响定位性能;在设定的实验环境下,压缩感知中的分段弱正交匹配追踪(stage-wise weak orthogonal matching pursuit, SWOMP)算法的定位精度比K最近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)优21.9%;在各类压缩感知算法中,正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)相较于其他CS算法表现较差,并且这种差距随参考点数据量的增多而愈加明显。     

改进的蜂窝网室内定位匹配算法

针对无线信道的动态衰落特性,基于蜂窝网的室内定位存在较大误差,提出一种改进的蜂窝网室内定位匹配算法——基于主成分分析法(principal component analysis,PCA)的子空间匹配算法,不仅保证系统实时性,而且有效地剔除大误差点,提高定位精度.该算法利用无线蜂窝信号非视距传播造成的位置特性构建离线指纹数据库,根据在线接收信号从离线指纹库中提取子指纹库,利用PCA算法对在线实测数据及子指纹库进行有效地降维,构建子空间,并结合加权K近邻匹配算法(weighted K nearest neighborhood,WKNN)估计出多个位置坐标,利用3σ准则对这些位置做筛选,输出最终定位结果.实验结果表明,基于PCA的子空间匹配算法在保证定位实时性的前提下,能有效剔除大误差点,提高整体定位性能.     

基于泰森多边形法的空间品位插值

为使泰森多边形法能够用于三维地质体的空间属性插值,生成规则网格结构化体数据,利用取样数据的空间分布特性,提出了用于空间插值的方案,通过分析泰森多边形的性质,无需真正构造泰森多边形,建立了具有距离相关性的品位插值关系,从而解决了泰森多边形法的空间品位插值问题。实例验证表明,该插值方案是可行的,插值结果是理想的。     

一种基于K-L变换聚类的室内定位算法

室内定位环境中接入节点(access point,AP)部署密集时,针对参考节点(reference point,RP)接收到邻近AP的接收信号强度(received signal strength,RSS)数据相关性大,而导致聚类过程中聚类中心相关性高、聚类不准确等问题,提出了一种基于K-L变换的聚类算法;该算法通过K-L变换对RSS指纹数据去相关处理来保留原始指纹数据最大的特征信息数据,然后通过k-means聚类算法聚类能够得到更高的聚类准确率,从而来提高定位精度。实验结果表明,该算法比没有经过K-L变换去相关处理的聚类算法聚类准确率要高;并且在实验过程中确定RSS数据经K-L变换降维之后的维数为5、聚类中心数为5时,定位误差在2 m以内的概率提高了9.3%。     

WiFi的室内定位技术的改进研究

现行传统Wi Fi(wireless fidelity)接收信号强度指示RSSI(receievd signal strength inication)的位置指纹室内定位技术存在定位误差大、稳定性差的缺陷.因此,我们对原有的K最近邻KNN(K-Nearest neighbor)算法提出了改进的方案.同时,在原有的KNN算法的基础上提出了融合朴素贝叶斯概率算法的新算法-BKWNN(Bayes K-Nearest weighted neighbor)算法.通过仿真实验的结果表明:在相同的实验环境下,BKWNN算法显著地提高了室内定位的精确度,BKWNN算法相比于原来其它常用的指纹匹配算法具有更高的稳定性.     

基于WiFi的便携式室内定位系统

针对全球定位系统无法满足室内定位的问题,基于Android平台开发了利用Wi Fi信号特征的便携式室内定位系统.该系统由移动定位终端、服务器和数据库组成,移动定位终端和服务器联合完成定位功能.定位算法采用基于接收信号强度指示(RSSI)的指纹算法,以场景分析的手段估算出移动定位终端的坐标.在线定位阶段,采用欧氏距离平方倒数作为权重系数对K最近邻算法的权重系数进行改进,以减小在线阶段的误差.实验表明,系统便于携带,操作简单,单次定位速度小于3 s,并且系统3 m内的定位精度达到80%以上.     

基于5G子基站的室内定位卷积神经网络模型

针对目前GPS技术在室内定位中精度差的问题,本文将5G技术与卷积神经网络算法相结合,提出基于5G全新无线空口(NR)参数的室内定位方案.通过采集5G NR数据,与参考点编号形成指纹数据存入指纹库,以精确率、召回率和微平均等值作为评价指标,采用卷积神经网络算法对指纹库进行训练以获得定位模型,并使用Adam方法进行模型优化...