一种基于人工鱼群算法的K覆盖WiFi热点安置方案

针对室内定位导航、多路由选择等热门应用中对多次无线信号覆盖的需求,提出了一种基于改进的人工鱼群优化算法的K覆盖安置策略.其中特别设计出一种简单的障碍物干扰描述模型,以期更真实地刻画应用场景.仿真结果表明,我们的方法可在保证覆盖的前提下,明显节省AP数量同时改善节点的聚集.     

基于WiFi的体温监测传感器设计

为了满足体温监测传感器在应用中的无线化需求,设计了一种基于WiFi技术的体温监测传感器系统.采用了基于CO2128的WiFi通信解决方案,提高了系统的集成度和兼容性;使用了24位高精度A/D转换器,提高了测量精度.同时,结合四线制的体温测量方法,提高了测量的信噪比,并且降低了电路复杂度.通过详细的设计验证和性能试验,证明了基于WiFi的体温监测传感器具有较强的使用价值,具有较低的功耗,可以满足体温监测的精度和使用寿命要求.     

基于Android的室内定位系统的研究与实现

为满足定位市场的服务需求,改进传统的定位技术在室内使用存在着定位精确度低、耗电量大等缺点,作者对基于WiFi位置特征匹配的室内定位技术进行了深入研究,分析了各种因素对WiFi信号的影响以及一些常用定位算法的对比,通过在特征库建立阶段采用高斯过滤法剔除误差较大的信号强度值,提高了数据库中采集值的数据精度.在定位阶段采用改进的K加权近邻法,将改进后的算法作为在线匹配算法,有效地避免定位过程中偶然的信号波动给定位带来误差,设计与实现了一个基于Android系统的WiFi室内定位系统.     

基于XGBoost预测及弹性网误差补偿的室内定位算法

为解决室内定位系统中因环境动态变化而导致定位精度下降的问题,提出一种基于XG-Boost并融合弹性网的误差补偿算法.采用XGBoost定位模型对目标位置进行初步预测,当室内环境改变后,再采用弹性网算法构建误差补偿模型,修正XGBoost定位模型的定位误差,并与基于K近邻、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树等定位算法做...     

WiFi与WiMAX异构网络的融合及切换研究

在介绍了WiFi和WiMAX技术的基础上,分析了它们之间的联系和优缺点,提出了WiFi与WiMAX异构网络融合的方案;分析了异构网络之间的切换技术,并将介质独立切换技术（MIH）应用于WiFi与WiMAX的异构网络中,从而实现无缝链接．     

基于神经网络的WiFi睡眠呼吸暂停智能监测技术

为了克服传统睡眠呼吸监测方案未考虑实际受测人员在测试区域可能存在呼吸暂停、正常呼吸或者离开测试区域的问题,设计一种基于家庭WiFi的睡眠呼吸暂停智能监测系统。利用线性拟合消除接收天线的信道状态信息 (channel state information, CSI) 相位误差,并利用小波变换去除信号幅值的噪声;结合短时傅里叶变换和滑动窗口法对信号进行分割;提取天线间相位差的方差等特征并利用神经网络模型对呼吸暂停进行识别,排除睡姿变化带来的干扰。实验结果表明,该系统对于呼吸暂停的检测率达到95.6%以上,能够作为日常的呼吸暂停监测方案并为用户提供健康参考。     

基于多无线模块的快速AP间切换实验研究与分析

基于多无线模块的切换方法有望实现快速的AP间切换,但是缺乏具体的实验论证,特别是切换过程中该方法对网络吞吐量的影响。为此,本文建立了快速AP间切换实验床,并对该方法的切换延迟和切换过程中的网络吞吐量进行了详细的实验研究与分析。实验结果表明,该方法在执行AP间切换时的网络延迟不超过10毫秒,并且对端到端吞吐量几乎没有任何影响,从实验上论证了该方法可以实现快速的AP间切换。     

A Method of Characterizing Radio Signal Space for Wireless Device Localization

In this work we present a novel approach for describing radio signal spaces for localization algorithms.We first introduce a new metric, the Discretely Distributed Log-H ¨older Metric(DDLHM). The DDLHM is designed to characterize the type and degree of signal distortion relative to lognormal signal-to-distance path models. We first show how the DDLHM can describe and discriminate distortions in an exhaustive set of synthetic signal spaces.We then determine a reduced set of maximally diagnostic distortion parameters. Using only 4% of the maximal set of DDLHMs, we found the reduced set matches with an acceptable degree of error 95% of the time. Using the synthetic reduced set, we characterized a variety of wireless localization algorithms' behaviors to attenuation, bias,and multipath. We found algorithms made much different tradeoffs between best case and average case error. We then use the DDLHM to identify distortion types in three different physical environments using measured 802.11 signal strengths, and predict the positioning performance of several localization algorithms. Our approach predicts average localization error to within 2 meters of the observed average error.     

一种基于WiFi的四轮定位系统的设计方案

提出了基于WiFi的四轮定位系统的设计方案,该系统改变了传统的四轮定位系统的测量方法,使系统的测量速度大幅提高,是一种稳定性高、传输速度快、可靠性好、抗高频信号和强光线干扰强的汽车四轮定位定位系统.     

基于2.4与5GHz信号的WiFi指纹定位算法研究

为了减小2.4 GHz信号强度波动对无线定位的影响,在保证定位范围的前提下提高定位精度,通过分析2.4 GHz和5 GHz信号的传播特点,构建了基于2.4 GHz与5 GHz信号的WiFi指纹定位算法,该算法以加权平均的方式同时考虑2.4GHz与5 GHz信号.以深圳大学土木工程学院院馆作为实验场景,对算法进行了验证.实验结果表明,将2.4 GHz与5 GHz信号强度的方差倒数作为两者的稳定性系数是有效的;本定位算法比传统算法在定位精度和稳定性两个方面都有提高.