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。     

基于改进高斯滤波与加权环境参数自适应估计的定位方法

基于接收信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距的定位技术是一种成本比较低廉的定位技术.为了能够有效降低RSSI值因环境因素的影响而产生的误差,提出了一种改进的加权高斯滤波算法对RSSI值进行处理;并建立了一种加权环境参数自适应估计算法对当前待定位的移动节点所处位置的环境参数进行估计;然后根据估计所得的环境参数确定移动节点所在位置的路径损耗模型;最后根据该模型估计移动节点的位置.实验结果表明,该方法能够有效提高系统的定位精度.     

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%。     

基于改进距离向量算法的无线传感网定位研究

为了解决传统距离向量-跳段(DV-Hop)定位算法的精确度受限问题,提出了一种基于跳段大小校正和定位优化的改进DV-Hop算法。根据参考节点之间实际距离和估计距离的差异,计算出整个网络中有效的跳段大小,未知节点和参考节点之间的跳段添加了校正值,而接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)的数值用于校正单跳的距离,应用莱文贝格-马奈特(Levenberg-Marquardt,LM)算法来估计每个传感器的优化位置。在求值的过程中,研究了影响距离向量-跳段定位精确度的各种因素。仿真结果表明,与传统的DV-Hop和一些现有的改进算法相比,提出算法的定位精度有所提高。     

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.     

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。     

自适应动态K的WKNN室内定位方法

WiFi室内定位已被广泛研究,并且提出了许多解决方案,其中以接收信号强度(received signal strength, RSS)作为位置指纹的加权K-最近邻(weighted K-Nearest neighbor, WKNN)算法是目前使用最广泛的位置指纹算法之一。由于WKNN算法通常采用固定的K值,其定位精度在实际使用时具有局限性。尽管动态K的方案被提出,但是由于引入了新的不确定性参数,因此,并未真正解决问题。针对这个问题,提出了一种自适应动态K的WKNN室内定位方法。提出的算法的K值自适应调整仅依赖于离线和在线数据,即可以不引入新的不确定参数。在这个前提下,提出的算法采用“多雷达搜索策略”的方式自适应选择近邻数K值进行在线位置估计。在真实环境中采样了大量数据进行了试验。试验结果表明,提出的算法可根据在线情况自适应调整K值,获得了较好的定位结果。     

面向大中型机房的RSSI定位算法研究

针对大中型机房中信号阅读器只能部署在较高安全位置,不能直接采用基于测距的接收的信号强度指标(received signal strength indication,RSSI)定位算法进行三维定位的问题,文章通过分析机房内特有的室内环境,提出了在原定位算法计算结果的基础上,采用逼近定位算法的方案。考虑障碍物对信号传播的遮挡,修正测距算法中阅读器到有源标签的距离矢量;引入参考节点方向矢量权重,改善加权质心法,迭代矫正定位,并对异常结果进行矫正处理。相比基于RSSI原定的定位算法,其结果不仅给出了三维坐标,在平面上的定位精度也提高了约60%。     

基于RSSI的WSN节点室内定位分析

基于实验的基础,对基于接收信号强度（received signal strength indication,RSSI）的无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）节点室内定位的几种不同情况进行分析.根据室内无线传播模型和实际测量数据得到RSSI室内传播模型;比较在不同位置的未知节点定位精度的不同;针对三点定位结果不理想的问题,采用粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法对定位结果进行优化;比较不同数量的源节点对于节点定位精度的影响.当信标节点数量比较多时,通过筛选一些可靠的信标节点来提高定位精度.     

基于深度置信网络的室内指纹定位算法

基于WLAN的指纹识别技术是在每个指纹定位测量来自不同APs的接收信号强度RSS(received signal strength, RSS)以构建指纹.然而,指纹的收集由于环境的变化,需要定期更新指纹库以提高准确性.因此,为减少指纹识别的工作量,提出将深度置信网络算法应用到未标记的RSS测量中,利用生成概率模型来表示不同隐含层的层次隐含特征,提取指纹的隐藏特征,通过预训练和调优阶段,从而在尽可能保持定位精度的前提下减少标记指纹.实验结果表明,本算法在仅使用15%标记指纹时,将定位精度提高了1.876 m.     

基于贝叶斯测距和迭代最小二乘RSS的定位算法

针对基于接收信号强度(received signal strength,RSS)测距定位框架,提出基于贝叶斯测距和迭代最小二乘定位的RSS的定位算法.在测距阶段,先利用贝叶斯概率模型处理测距过程,并采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)估计距离;在定位阶段,利用迭代最小二乘(iterative least square,ILS)估计节点的位置,最后重点对其定位性能做了理论分析和对比实验.仿真结果表明,提出的MMSE+ILS定位的方案极大地提高了定位精度,并降低了计算复杂度,但运行时间略有提高.     

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。     

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 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.     

WSN中基于信道传播特性的室内跟踪定位算法

针对传统的RSSI (received signal strength indication)定位方法会受到室内无线信道传播特性影响的问题,首先在密闭走廊、开放走廊和实验室三种不同场景下,对无线信号强度进行测试并统计其概率分布,构建室内无线信道传播特性模型。然后,锚节点定期测量移动节点信标信号的RSSI,中心节点利用最大似然法和信道传播特性模型来估算其坐标位置、移动速度和行进方向。实验结果证明,该方案可以实现不同室内环境下移动节点的跟踪定位,并满足精度要求。     

一种基于RSSI带路径损耗和噪声的室内定位算法

在无线领域,对目标定位跟踪算法的研究成为热点,目前已有多种目标定位跟踪算法被提出。基于接收信号强度指示(received dignal strength indicator,RSSI)的定位算法由于其有利于节点小型化、能够穿越障碍物等优点被广泛应用。但是基于RSSI定位算法容易受环境的影响。本文提出一种基于三边定位技术和RSSI融合的带路径损耗和噪声的改进型RSSI目标定位跟踪算法。通过系统仿真,得到了仿真误差在0.373 2 m的平均误差值。     

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.     

基于信标节点间距离的改进RSSI定位算法

针对无线传感器网络应用于室内定位时,传统RSSI平均值算法精度较低的问题,提出了一种改进的RSSI算法。该算法利用RSSI平均值对所测量的每个RSSI值进行估量,消除波动大、严重失真数据,从而使所保留的RSSI值能更好的与距离关系对应。并根据室内不同位置的节点环境参数差别大的特征,提出了把信标节点间的固定距离及其测量得到的对应RSSI值带入信号传输模型,从而消除环境因素对距离估计的影响。仿真结果表明:改进RSSI算法与传统的平均值距离估计算法比较,距离估计误差明显降低,可以满足室内定位精度的要求。     

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.