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.     

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.     

基于遗传算法优化的支持向量回归的室内定位算法

基于zigbee接收信号强度指标的室内定位由于成本低,硬件功耗低,易于实现而受到越来越多的关注。为了提高zigbee技术的室内定位精度,减少环境因素的不利影响,本文提出了一种遗传算法优化支持向量回归的室内定位方法。该算法分为离线采集和在线预测两个阶段,离线采集进行指纹数据库的建立,在线预测则根据训练模型进行位置预测。首先所有的采集数据通过卡尔曼滤波进行处理,然后通过遗传算法优化支持向量回归(GA-SVR)的惩罚参数 、RBF核宽度 和损失函数变量 ,从而使支持向量回归达到最好的位置预测性能。在实际场景中的实验结果表明,与PSO-SVR, GS-SVR, SVR和WKNN算法相比,该算法具有较好的定位性能。     

基于稀疏指纹采集和改进WKNN的定位算法

为解决位置指纹定位算法中指纹采集工作量大、定位精度低的问题,提出一种基于稀疏指纹采集和改进加权K最近邻(weighted k-nearest neighbor,WKNN)的定位算法。稀疏选定参考点并采集来自各接入点(access point,AP)的接收信号强度(received signal strength,RSS),根据容错四分位法对采集的RSS进行异常值预处理;利用经过预处理的指纹数据训练高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型,通过共栖生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)求取模型最优超参数以提高模型的泛化能力,进而预测定位区域内非参考点的RSS;由有限参考点数据通过SOS-GPR模型的训练与预测生成密集位置指纹库,结合由卡方距离和AP加权改进的WKNN算法完成仿真验证。实验结果表明,在保证定位精度的前提下,稀疏指纹采集法较传统全采集法减少50%的采集工作量;与原WKNN算法和M-KWNN算法相比,提出的WKNN算法有效提高了定位精度。     

一种基于轨迹指纹优化的室内定位算法

针对指纹数据质量大幅下降的问题,提出了一种基于轨迹指纹建模的新型数据结构来替换原有的单点指纹,在兼容现有指纹定位框架的前提下,对传统离线指纹库进行了轨迹指纹库建模,同时也对在线采集的实时指纹进行了轨迹指纹映射。实验结果表明基于轨迹指纹优化的定位算法能够将室内指纹定位精度提高近一倍,定位性能明显优于其他单点室内指纹定位算法。     

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WIFI的室内机器人新型定位算法

随着移动终端的飞速发展,对于位置的服务需求越来越方便,WIFI由于在室内传输距离远、使用方便等优点而被研究者广泛应用于实现室内定位功能中。为了提高室内定位准确度,论文采用WKNN算法与改进粒子群算法相结合的混合定位算法,首先应用高斯滤波算法对WIFI采集的原始数据进行预处理,离线构建完整的指纹数据库;然后采用WKNN算法得到待定位点的估计位置;最后应用改进粒子群算法,实现对待定位点的精确定位。经过实验测试证明,所采用的混合定位算法比传统的位置指纹算法在定位精度上有显著的提高。     

基于聚类的PCA和GRNN的CSI指纹定位算法

针对多径效应影响指纹定位算法中定位精度的问题,提出了一种基于聚类的主成分分析(principal compo-nent analysis,PCA)和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的信道状态信息(channel state information,CSI)指纹定位算法.离线训练阶段,利用中值滤波对CSI幅值进行去噪,并利用线性变换校准CSI相位,将处理后的幅值和相位作为原始联合指纹,利用改进的K-means算法将各个参考点的联合指纹集划分成多个子数据集来描述位置的多径特性,通过高维数据的PCA算法提取子数据集的特征以减少冗余信息、提高不同位置指纹的区分性,最后利用特征指纹训练GRNN模型.在线阶段,利用训练好的GRNN模型对在线测量的CSI数据进行目标对象的位置预测.实验结果表明,该算法可有效反映出位置的多径信息,且与CSI-MIMO,DeepFi和CSI-PCA相比,在定位精度方面有明显的提升.     

众包室内定位系统中基于多维尺度变换的接收信号强度平滑理论

基于WLAN指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map时,由于利用众包技术采集的RSS数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,本文提出了一种基于多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。基于WLAN指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map时,由于利用众包技术采集的RSS数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,本文提出了一种基于多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。基于WLAN指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map时,由于利用众包技术采集的RSS数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,本文提出了一种基于多维尺度变换（Multidimensional Scaling, MDS）算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。     

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。     

基于动态环境自适应WiFi室内定位系统设计

针对室内动态环境中WiFi定位精度低等问题,提出了一种基于位置指纹的自适应定位方案.通过采集参考点处的AP信号强度和终端朝向信息,构建出参考点的位置指纹,再提取待测点位置指纹中的朝向信息,经由KNN算法进行指纹匹配,从而完成预计定位.实验测试表明,方案可有效避免了由于用户手持终端方向及身体遮挡等因素对RSS值的影响.     

基于随机部署RP的位置指纹定位算法

随着人们对位置信息需求的不断增加,室内定位技术迎来了前所未有的研究热潮.在分析影响基于位置指纹定位算法性能主要因素的基础上,提出了基于随机部署参考点(RP)的位置指纹定位算法.该方法首先将目标环境划分成多个子区域,在每个子区域中采用随机方式部署RP,从而减少定位成本、提高灵活性;为了在保证定位性能的前提下缩短定位时间,给出了两种数据剔除方法.仿真结果表明,该方法能够获得良好的定位性能,具有实际的应用价值.     

一种改进型几何聚类指纹室内定位方法

为解决传统加权K最近邻算法(WKNN,Weighting K-Nearest Neighbor)定位方法中选取K值存在局限性影响定位精度的问题,提出了一种改进型几何聚类指纹室内定位方法。该方法首先利用网格分布在定位区域构建指纹点几何位置分布,采集指纹点接收信号强度(RSS,Received Signal Strength)和位置信息,建立指纹定位数据库;然后,利用支持向量机分类算法在解决高维度和非线性问题上的优势选取定位点的多个近邻指纹点,根据对定位贡献度的大小筛选近邻指纹点并构建几何聚类定位区域;最后利用WKNN算法进行定位。实验结果表明,提出的方法解决了传统WKNN方法中多边形定位区域在K值选取存在局限性的问题,具有更高的定位精度和工程实用性。     

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。     

一种改进的WIFI位置指纹室内定位算法

WIFI位置指纹定位作为目前常见的室内定位方法,存在接收信号强度(received signal strength, RSS)波动和时变等问题,导致定位精度不高。文章为此设计了一种采用结合卡尔曼滤波的方差修正加权K最近邻(weighted K-nearest neighbor, WKNN)算法的室内定位方法。离线阶段,经过卡尔曼滤波后,选择数据的方差和均值作为反映RSS变化的特征值;在线阶段,通过采集的信号均值计算近似方差,对欧式距离进行权重修正,最后选择K个最近邻点确定待定点位置。实验结果表明:该文采用的定位方法平均定位精度达到1.248 m,相比于传统的WKNN室内定位方法,平均定位精度提升了20.3%;对比K-均值聚类结合动态加权K最近邻算法(K-means-EWKNN),平均定位精度提升了8.9%。     

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。     

普适环境下基于区间值模糊理论的指纹定位算法

定位是普适计算的重要应用之一,但是获取精确的位置上下文信息并非易事.因此,提出了一种基于区间值模糊理论的算法来处理位置上下文信息的不确定性.首先介绍了室内定位系统的大体框架,并探讨了它们的优缺点;然后提出基于区间值模糊理论的定位算法,该算法包括两个阶段:离线阶段建立指纹库和在线阶段进行实时定位;最后,利用室内定位实验来证明算法的精确性.     

蓝牙4.0标准规范下的模糊指纹定位算法

蓝牙技术的普及以及蓝牙4.0标准规范的提出, 使得利用蓝牙技术实现室内定位具有极其广阔的应用前景.把模糊理论应用于蓝牙室内定位系统, 提出一种模糊指纹定位算法. 基于该算法的定位过程分为离线和在线两个阶段: 离线阶段建立模糊指纹库; 在线阶段对手机客户端进行实时模糊决策定位. 仿真实验结果表明, 该算法的平均定位误差为1.36 m, 相比于传统的指纹标定法, 其定位精度提高约49%, 而计算量缩减至原来的1/c, 其中c为模糊聚类类别数.     

基于二维卷积神经网络的无线局域网室内定位系统

为改善现有无线局域网（Wireless Fidelity, WIFI）室内定位算法的精度与复杂度问题,提出了一种基于二维卷积神经网络（2D-Convolutional Neural Network,2D-CNN）的WIFI室内定位算法。该算法将在线阶段的复杂性转移到离线阶段,在线阶段中仅使用2D-CNN网络进行训练;在离线阶段中,采集定位区域各采集点可接收到的所有无线接入点（Access Point,AP）的接受信号强度（Received Signal Strength Indicator,RSSI）值,并根据其计算峰值,二者结合构成位置指纹图像。再使用滑动窗口进行数据集扩充,最后将其引入到2D-CNN网络模型中进行训练,建立定位模型并完成定位。实验结果表明,在当前室内环境中,该算法的平均定位精度达99.58%,证实了不同参数、优化算法及模型架构选择的正确性。