一种基于KNN的室内位置指纹定位算法

提出了一种基于KNN 的FM、DTMB 联合信号位置指纹匹配算法,并根据不同位置具有不同信号强度将匹配过程设计为一个多分类算法模型. 离线阶段,通过采集FM 信号与DTMB 信号的强度信息,完成位置指纹库的构建. 在线匹配阶段,利用KNN 算法对新采集到的数据进行加权欧氏距离匹配,通过对K 值以及特征向 量的选取对定位误差进行了分析. 仿真结果表明,该算法在室内定位中具有良好的鲁棒性和准确度,90% 概率下定位精度2.3 m.     

基于RSSI修正的相似度推荐定位算法

针对RSSI测距容易受到环境干扰,提出一种基于RSSI修正的相似度推荐定位算法.该算法对RSSI测距数据进行残差修正,以减小RSSI误差对定位精度的影响,并利用样本点与未知定位区域的相似度来确定未知节点的坐标,降低了计算复杂度.仿真结果表明算法有效可行,可较好地改善节点定位精度.     

基于加权余弦相似度的WiFi指纹室内定位

基于Wi Fi的室内定位具有低成本、易部署、覆盖范围广、精度高等优点,成为室内定位技术研究的热点.Wi Fi指纹定位法可以对抗多径的影响,具有较高的定位精度.但是由于智能移动终端的种类繁多,使得室内定位系统离线建立的指纹数据库难以兼容不同的智能移动设备,降低了定位系统的适用性.为解决此问题,提出了加权余弦相似度算法,使用信号强度的加权余弦相似度作为匹配特征.实测表明,采用加权余弦相似度算法可有效解决终端差异性,提高了室内定位系统的精度和普适性.     

基于半监督流形学习的无线传感器网络定位方法及其应用

提出了一种基于流形半监督学习的移动节点定位算法.该算法利用基于流形学习的半监督方法,通过一定量的有标签样本和无标签样本,获取隐含在节点接收信号强度信息中的流形结构,直接建立节点物理位置与接收信号强度之间的映射关系.算法不需要使用现有的理论或经验信号传播模型,避免了模型不准确带来的定位误差,而且允许网络中存在大量无标签样本,降低了数据采集难度,提高了算法实用性.冶金工业现场的实际应用结果表明,相对RADAR算法,本文算法具有较高的定位精度.     

基于核函数与卡尔曼滤波的室内定位方法

针对室内定位中存在的定位精度不高、定位稳定性较差的问题,提出了一种基于核函数与卡尔曼滤波结合的室内定位算法.首先利用核函数作为匹配算法进行初步定位,高斯核函数可以充分捕获参考点指纹与测试点RSS之间的非线性相关性,取得比K最近邻算法更好的匹配效果,再利用卡尔曼滤波对核函数的定位结果作滤波处理.实验结果表明,在真实无线局域网环境下,对核函数定位的结果作卡尔曼滤波处理后,均方根误差降低了25%,2m以内的定位准确度由75%提高到90%,定位稳定性提高了29%.     

基于改进WKNN的室内定位算法

针对经典的NN算法,K近邻算法,加权K近邻算法中度量相似距离多为简单的欧氏距离,提出了将曼哈顿距离替代欧氏距离作为定位匹配的度量距离改进定位算法.其相比于之前的算法定位精度更高,响应速度更快,适合应用到室内定位相关研究当中.考虑到Wi-Fi信号易受噪声等外界不确定因素的影响以及移动终端接收信号强度指示与真实值存在偏差而...     

基于空间分集和轨迹连续的实时Fingerprint定位算法

在室外复杂环境下,接收信号强度的浮动是制约Fingerprint定位精度的一个主要问题。传统的方法利用时间分集和平均滤波器来减小信号的浮动,这增加了定位的延迟,无法满足室外实时定位的需求。为了解决信号浮动和定位延迟问题,在分析接收信号强度空间相关性的基础上,提出了一种实时的Fingerprint定位算法,利用空间分集减小信号的浮动和定位延迟,同时根据运动物体轨迹的连续性提高定位精度。室外环境下的实验结果表明了所提算法能显著提高Fingerprint定位系统的性能。     

基于网格的无线网络室内协作定位算法

针对室内定位精度低的问题,通过多种无线网络间的协作定位,提出一种基于网格的无线网络室内协作定位算法.与区域单一定位方式不同,该算法将信号覆盖区域划分为网格的形式,获取多种信号信息,以判断网格的可定位性,并为网格内所有网络分配权值,判定是否可进行多种网络的协作定位,给出最优定位组合方案.只须在离线阶段采集室外网络信号,扩充协作定位指纹库,该算法即可直接扩展到室外定位.仿真结果表明:与单一网络定位算法以及等权分配算法相比,提出的方案不仅有效提高了定位精度,而且提高了网络覆盖区域的可定位率.     

基于RSSI分布的无线Ad Hoc网络终端定位算法

为了解决基于信号强度衰减模型的定位算法误差较大的问题,提出了一种基于RSSI分布的无线Ad Hoc网络终端定位算法(LRPD).通过实际测量发现,接收端信号强度RSSI呈现波动态势,仅依靠信号强度的平均值不能较好地描述接收信号,因此考虑使用信号强度出现的频率来估计目标节点在可能位置出现的概率.LRPD算法根据每一个参考节点接收到的RSSI的分布,确定目标节点在离参考节点不同距离位置处出现的概率,然后综合考虑各参考节点的影响,实现最终位置的确定.在真实环境中,使用Intel无线网卡和Samsung平板电脑实现了LRPD算法定位.实验结果表明:针对边长为12 m的正三角形实验场景,所提算法误差约为1.43 m;与传统的质心定位方法和三边定位法相比,LRPD算法的定位精度更高.     

无迹卡尔曼滤波在无线传感器网络节点定位中的应用

传统的基于距离的无线传感器网络节点定位技术,由于测距过程产生较大的误差,从而使定位精度不高.文中在基于接收信号强度(RSSI)测距、三边测量法初始定位的基础上,提出以接收信号强度为观测量,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用到节点精确定位中.通过仿真验证使用该方法后,相比以距离为观测量的UKF定位方法,节点的定位精度有一定的提高,并进一步定量的分析比较了两种实现模型下节点定位算法的误差概率分布.在此算法的基础上,通过权衡平均定位误差与算法运算复杂度之间的关系,给出最佳定位锚节点数量,并模拟具体环境,验证了文中节点定位算法的实用性.     

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WiFi和蓝牙融合的误差区域加权算法研究

基于接收信号强度(RSSI)的室内定位易受干扰且信号波动较大,导致定位误差较大,为解决这一问题,提出了一种基于Wi Fi和蓝牙融合的误差区域加权定位算法(ERWLA)。该算法在离线阶段采用Wi Fi和蓝牙信号强度的多边测量,得到相应定位可取区域,并利用区域面积设立置信度,进行融合加权得到Wi Fi和蓝牙融合位置信息。随后建立位置信息融合误差模型进行误差分析,利用移动最小二乘插值法(MLSI)对误差进行曲面拟合得到误差的拟合函数。在线采集实时位置信息,由算法得到融合位置信息并传递给误差拟合函数,得到加权拟合误差,从而获得最终的位置优化估计,实现高精度的定位服务。实验验证了该算法在定位精度和稳定性方面有较大的提升。     

RSSI模型参数动态修正的协作定位算法

提出一种结合接收信号强度指示(RSSI)模型参数动态修正和协作定位的RSSI改进算法.首先,利用高斯滤波对RSSI值进行优化,根据锚节点间的距离和RSSI值动态修正RSSI模型参数;然后,利用共线度有效阈值选取适合定位的锚节点组,由加权三边定位法得到节点坐标;最后,引入协作定位,利用锚节点置换策略自适应地选取已定位节点进行升级,升级节点作为锚节点参与协作定位.实验结果表明:在相同的环境下,RSSI改进算法较其他算法能有效降低测距误差,提高未知节点的定位精度.     

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RSSI的加权质心定位算法优化研究

在无线传感器网络(WSNs)中,定位精度和算法收敛速度是节点定位的关键因素.本文提出了一种改进的WCBD(Weighted Centroid Based on Distance)算法,该算法基于接收信号强度指示(RSSI),结合加权质心定位算法,研究参考节点与目标节点之间的距离,然后针对加权质心定位算法中的权重系数选择提出了新的思路,使之提高定位精度.仿真结果表明,与W-Centroid算法和WR-Centroid算法相比,WCBD算法通过误差调整和迭代,有效提高了算法的收敛速度和定位精度.     

基于多个外辐射源的单站无源定位

利用多个外辐射源,单站可以对目标进行定位。文中研究了在多个外辐射源条件下,利用目标反射信号和外辐射源到接收站的直达信号的单站无源定位算法;并结合计算定位精度的几何稀释度的方法,定量分析了定位的误差,最后讨论了外辐射源数目会对定位精度产生的影响。计算机仿真验证了算法的有效性。     

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.     

基于Newton-UKF的可见光通信列车定位优化

针对基于可见光通信-接收信号强度检测(VLC-RSSI)列车定位过程中存在的噪声、其他光源干扰及测距误差,提出以接收信号强度检测值为观测量的Newton-UKF(牛顿插值-无迹卡尔曼滤波)算法．首先,利用可见光通信-接收信号强度检测获得列车初始位置,建立列车运动模型及系统的状态与量测方程;然后,以接收信号强度检测值为观测量,采用无迹卡尔曼滤波优化列车定位结果,引入牛顿插值法重新估计具有粗大误差的接收信号强度测量数据;最后,以成都地铁1号线真实线路数据和设备信息为依据,通过实验验证所提列车定位优化算法的有效性．结果表明：与无迹卡尔曼滤波相比,Newton-UKF算法的平均定位误差为4.98 cm,能降低粗大测量值造成的误差,提升列车定位精度,定位性能提升66.42%．该方法可为基于通信的列车控制系统中的列车定位提供参考．     

基于系统识别的RSSI定位算法

针对无线传感器网络节点定位问题,分析了基于接收信号强度(RSSI)的定位算法,对无线电传播路径损耗理论模型进行了分析.采用系统辨识加权最小二乘法在线修正了信号衰减理论模型,使算法具有了普遍适用性.提出三边定位法与质心法结合的定位算法和极大似然估计法得到未知节点的估计位置.仿真结果表明,该算法减少了测距误差,随着节点的增加定位精度提高.     

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.