基于RSSI测距修正的有源RFID室内定位系统

设计了一个有源RFID室内定位系统.系统采用修正的RSSI测距方法,提高了测距准确度.同系统实现了对环境参数的提取和估算,可方便地应用于不同的具体应用场景之中.经过对室内360cm×3空间2维定位实验,多次实验统计结果表明,该系统在定位区域对角线上的定位精度较高,可达到10cm以定位区域的边缘,存在40cm左右的定位误差.通过统计计算,系统的总体定位误差约为14.6cm,系统的定度较高.     

基于超声波的室内三维定位系统

为满足对室内定位技术和系统应用平台的迫切需求，提出一种基于超声波的室内三维定位系统，阐述了其工作原理并对三边定位算法进行了研究。该系统基于射频和超声波传
感器的固有性质，对超声波信号采用CDMA（Code Division Multiple Access）技术进行编码，以便在目标节点上区分每个信标发来的超声波信号，并结合射频信号实现TDOA（Time Difference Of Arrival）测距算法，最终实现三维定位。实验研究表明，以一个信标为原点，另外两个信标分别放置为X轴和Y轴上，建立三维坐标系，能简化三边定位算法，并能实现精度较高的三维定位。     

基于CDMA-TDOA的室内超声波定位系统

针对国内外对室内定位技术中定位精度不高问题,提出一种基于CDMA（Code Division Multiple Access）TDOA（Time Difference of Arrival）的室内超声波定位系统,并给出实时性差异等缺点,进行了其工作原理和超声波信号的分析。该系统基于射频和超声波传感器的固有性质,对超声波信号采用CDMA技术进行编码,以便在目标节点上能区分各个信标发来的超声波信号,并结合射频信号实现TDOA测距算法,最终实现三维定位。采用Matlab/Simulink模块对3个信标的超声波信号进行发射仿真与分析。仿真结果表明,该系统在目标节点上能被接收并识别相对应的超声波信号。     

一种大角度范围的高精度超声波测距处理方法

针对移动机器人超声定位中超声收发传感器角度偏向造成的测距精度下降,本文提出了一种基于归一化波形参数特征修正的超声测距系统.传统的增益控制、可变阈值等抗起伏措施对抑制传播过程中的幅度起伏造成的测距误差效果较好,但如果传感器角度偏向使波形发生畸变,此类方法仍将造成较大误差.本文通过对传感器角度偏向造成接收信号波形畸变及测距精度下降的理论分析及实验研究,建立了超声接收信号归一化波形特征脉宽与前沿变化的关系,设计了基于单片机实现误差校正的大偏向角高精度超声波测距系统.测距实验结果表明本系统显著减小了传感器角度偏向引起的测距误差,在不同的距离上使测距精度平均提高了1.6%,同时具有成本低、使用简单、方便的特点.     

基于有源射频识别信号强度的室内移动机器人测距方法

为采用几何法进行室内移动机器人定位,提出了基于有源射频识别(RFID)信号强度测距方法.分析了无线信号传播的特点和无线信号强度指示(RSSI)测距的原理,建立对数-常态分布传播损耗模型.采用有源RFID的HR-6020C读写器和WS-HT06电子标签构建实验系统,其中读写器作为基站固定于一点,电子标签作为移动节点时刻发送信号.通过实验得到距离与RSSI值关系曲线,利用有源RFID系统对理论模型中的参考点信号强度和比例因子进行标定,并分析了测距精度.影响测距精度的因素主要包括标签的位置、数量和实验环境等.根据确定的传播损耗理论模型进行了测距实验.结果表明,在3 m范围内测距最大偏差为41.68 cm.这为基于RFID的室内场馆移动机器人定位提供了依据,可以满足机器人的定位精度要求.     

基于超宽带技术的强制戒毒人员实时定位系统

在戒毒所智能化管理的驱动下,基于超宽带技术,设计了一种应用于戒毒所的高精度测距定位系统,改进了原有紫蜂(ZigBee)和无线局域网(Wi-Fi)方法检测精度低的问题.分析测距的误差来源,做出相应的优化校正,并提出一种延迟参数的校准方法,进一步提升测距的精度和稳定性.该系统具有测距与定位两种功能,测距功能可以设置地理围栏以限制人员活动区域,定位功能可以实时监测人员位置.实验研究表明:修正后系统测距精度达到7 cm,测距更新频率达到10 Hz,定位精度提高至20 cm,定位频率达到5 Hz以上,可以更好地满足戒毒所定位系统的实时性和精确性的要求.     

一种超宽带高精度测距系统的设计与实现

为实现高精度无线测距,采用超宽带无线电信号和双向到达时间测距方法,设计并实现了一种基于超宽带信号相关检测的测距系统.实验结果表明:在视距传输条件下,室内测距系统误差在0.14 m以下的概率达到90%,误差在0.05 m以下的概率为50%;楼道测距系统误差在0.06 m以下的概率达到90%,误差在0.04 m以下的概率为50%.实验结果证明系统能够实现厘米精度的测距精度.     

基于校正的无线传感器网络加权定位算法

在基于测距的无线传感器网络定位中,获取相邻节点距离值时,往往包含着环境中的各种干扰。为了减少环境干扰对定位精度的影响,在加权定位方法的基础上,利用未知节点附近满足一定距离要求的锚节点,对定位后的节点坐标值进行校正,以达到降低定位误差的目的。仿真结果表明:该方法简单,对降低定位误差有很好的效果。     

基于单片机的超声波测距仪的研究与设计

介绍了一个完整的基于单片机的超声波测距系统的设计,该系统包括超声波发射电路、接收电路、温度采集电路和PC机数据采集系统.经多次实验证明,测距范围为0.4~6 m,误差在±1 cm以内.可以满足移动机器人、智能小车避障等应用要求,具有一定的理论与现实意义.     

基于电磁波及超声波联合测距的井下定位方法

研究煤矿井下电磁波、超声波联合定位方法,根据井下巷道的空间结构特点,由锚节点和网关节点形成无线传输网络,网关节点布置在巷道的端点,锚节点一字排开等间距吊挂在巷道顶部中央,使巷道内任意位置都至少有两个锚节点接收到移动节点发射的电磁波信号。 移动节点通过判别锚节点电磁波信号强度确定移动节点与锚节点的位置关系;移动节点采用基于超声波的TOF检测方法进行巷道横向测距,移动节点和锚节点节采用基于电磁波信号强度的对数-常态分布模型进行巷道纵向测距,最终确定移动节点的二维坐标。 仿真结果表明,提出的定位方法误差较小,超声波在巷道横向的测距误差很小,巷道纵向50 m范围内,最大误差不超过5 m。 联合定位方法使用少数锚节点获得高定位精度,可以应用于煤矿井下。      

基于RSSI极大似然估计定位算法的分析与实现

通过分析极大似然估计法进行求解方程未知节点位置可知,代入最后一个方程锚节点(参照锚节点)的测距误差会对极大似然估计法定位误差产生较大影响,并实现了基于RSSI的极大似然估计定位算法实测实验.实验结果表明,参照锚节点不带测距误差与参照锚节点带测距误差相比,前者的定位误差小,在30m×30m方形定位区域内前者较后者平均定位误差值减小0.4~1.0m.     

WSN中存在测距误差的无锚点分布式自定位方法

无线传感器网络中,采用RSSI方法进行自定位时,测距误差会影响定位精度。提出了一种分布式的无锚点定位方法,在对测距误差进行正确估计的基础上,求得各节点的相对位置。首先将测距误差定义为一个目标函数,使用最速下降法来分布式地求解全局非线性优化问题,以使这个目标函数最小化,然后利用节点间的估计距离与实际测量距离的偏差值来修正节点的估计坐标。仿真实验对各种影响参数进行了评估,结果证明:在无锚节点且距离测量值存在误差的情况下,满足一定的节点连通度时,能够提高节点定位精度。     

基于特征量重要度LS-SVR的WSN定位方法

针对无线传感器网络(WSN)节点定位方法中采用粗测距技术时,节点间较大的测距误差导致定位准确度不足的问题,提出一种基于特征量重要度LS-SVR的定位方法L-IFSVR.该方法把未知节点到锚节点的距离作为特征量,依据特征量的重要度进行特征提取,通过对探测区域网格化采样得到训练样本集,使用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)学习得到定位模型,在定位阶段,将未知节点的特征向量输入定位模型, 利用LS-SVR良好的泛化能力,实现对未知节点的准确定位.通过对均匀分布和C形区域随机分布的100个节点进行定位实验,结果表明,定位方法L-IFSVR能有效地降低测距误差对定位准确度的影响,减小平均定位误差,其中,均匀分布情况下L-IFSVR方法的平均定位误差相比采用相同测距技术的DV-Hop方法减小7.5~14.0%;C形区域随机分布情况下,显著减小36.5~55.2%     

移动无线传感器网络下的采煤机定位精度

基于节点的信号强度和距离解算模型,建立局域强信号与定位子空间的对偶映射,在此基础上推导包含测距误差和锚节点误差的拓展克拉美-罗下限方程。仿真研究无线测距误差、锚节点密度和锚节点基准坐标漂移方向等多因素对采煤机定位精度的影响,并在实验室三机模型上进行测试。实验结果表明:由无线测距误差引起的采煤机定位误差占到92.9%,且沿采煤机截割方向误差分量占78.11%以上,而通过增加锚节点密度以及减少移动节点与锚节点间垂直距离能减少定位误差。实验结果与仿真结果基本一致。研究结果可为移动传感器网络下采煤机精确定位提供理论与技术支撑。     

接收信号强度指示测距模型修正与粒子群算法权重优化的节点定位算法

为了降低RSSI测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与PSO权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,在改进PSO算法中提出一种基于收敛因子的权重策略,有效地平衡了算法的搜索速度与搜索精度,从而得到节点坐标优化值。实验结果表明,该算法能够有效抑制测距误差积累,有更好的收敛性能和更高的全局优化能力,能实现更好的定位效果。     

基于ZigBee网络的室内定位系统的设计与实现

针对当前室内定位系统成本高、精度低、可靠性差的缺点,设计出了一种基于ZigBee无线传感网络的无线室内定位系统.系统硬件以德州仪器公司CC2530片上系统为核心,软件基于德州仪器公司Z-Stack协议栈将测距标定与完整定位流程结合起来,通过测量接收信号强度计算待定位节点到参考节点的距离,然后利用三角形质心算法进行定位,确定待定位节点坐标.实际测试表明:该室内定位系统操作简单,可靠性高,定位精度达到95 cm以内,定位误差期望为9.76 cm.     

基于天牛须搜索优化的室内定位算法

室内定位技术受到广泛的关注,基于接受信号强度指示(RSSI)的测距技术目前在节点定位中得到广泛应用.在基于RSSI测距的基础上,提出将天牛须搜索优化(BAS)算法应用到室内定位中.首先通过RSSI测距获得未知节点与锚节点之间的距离,在计算距离时对数据进行了预处理,从而提高测距的精度.然后引入BAS算法计算出未知节点的位置坐标.通过与粒子群定位算法(PSO)和遗传定位算法(GA)对比试验结果,验证了BAS定位算法对室内定位效率的提高更加明显.     

移动轨迹链式射频指纹图训练

射频指纹图的离线训练工作强度大是限制室内节点定位的主要因素,提出了移动轨迹链式射频指纹图的离线训练方法。通过实际实验,得出了基于测距的定位方法和插值训练方法存在较大的误差。并与Radar系统的进行比较后,得出通过移动轨迹链式射频指纹训练不论是平均定位精度或是单次定位误差概率上都具有优势。同时离线训练强度是Radar系统的0.25%,有利于进行射频指纹图的快速构造和室内节点的定位。     

基于测距的地面网络化弹药节点自定位算法

分析了极大似然估计算法中测距误差对定位误差的影响,提出了基于LMS（最小均方差）的自适应滤波原理的测距误差修正的自定位算法. 利用极大似然估计法初步估计节点位置,并得到定位误差信息,建立测距误差矩阵并更新网络中的滤波参数,完成对网络中测距误差的抑制,从而优化节点定信息. 实验仿真表明,优化处理使定位精度得到提高. 结果表明算法适用于锚节点密度较小的、低信噪比的网络化弹药系统.     

基于RFID的室内智能导航系统

设计并实现了用于大规模室内环境的移动终端定位与智能导航系统.系统基于RFID技术和TDOA原理测量距离,并通过三点定位技术实现对手持移动终端的精确定位.在此基础上引入A~*搜索算法,以完成对手持终端设备准确、高效的导航.实验表明,该系统具有准确的测距与定位功能,能满足室内定位的要求.