基于加权极速学习机室内高动态环境的定位算法

随着人们对室内基于位置服务的需求越来越大,室内定位的研究变得越来越重要.Wi-Fi由于其传输距离适中,在智慧城市发展的推动下,热点的覆盖也非常多.因此基于Wi-Fi的定位技术成为众多室内定位技术中最具有可行性的.面对室内无线环境高动态变化的情况,提出了基于加权极速学习机(W-ELM)的定位方法,实验证明该方法能够有效提高定位精度.     

基于多传感器数据融合的室内定位算法

基于惯性测量单元(IMU)的定位方法是一种全自主定位方法,该方法通常是基于单个IMU(Single-IMU)实施定位,其具有较大的漂移误差和累积误差.因此,提出了一种基于多个可穿戴式IMU(Multi-IMUs)与室内无线传感器网络(IWSN)的多传感器数据融合的室内定位算法,根据佩戴于不同部位的Multi-IMUs信息协同,提高人体姿态检测的有效性,并且利用模糊投票机制(Fuzzy Voting Scheme)融合Multi-IMUs位置信息;此外,结合IWSN,采用卡尔曼滤波算法(Kalman Filter Algorithm)融合IWSN解算出的位置信息与Multi-IMUs计算出的位置信息降低基于IMU的累积误差.实验结果表明,所提出的基于多传感器数据融合的室内定位算法能够识别出行走的姿态,与基于Single-IMU的定位算法相比,该算法有效地降低了累积误差和漂移误差,提高了室内定位的有效性和可靠性.     

基于人行为地图的室内PIR定位方法

针对老人家庭看护中的室内定位问题,提出了一种基于人行为地图的室内热红外释电传感器(pyroelectric infrared sensor, PIR)定位方法.首先采集PIR传感器检测身体运动信号来确定人在室内的初步位置信息;利用惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)检测3D加速度信号识别人在室内的基本日常行为——躺、坐、站、走;利用IMU的3D加速度信号估计人的室内移动速度和方向;通过行为习惯观察,建立相应的躺、坐、站、走的行为地图;通过粒子滤波方法融合上述传感器信息,实现定位.实验结果表明,提出的方法在定位时,既保护人的隐私,也提高基于PIR传感器定位的精度及稳定性.     

基于ISRUKF的UWB/INS组合室内定位方法研究

超宽带(UWB)定位技术是室内定位领域中极具竞争力的技术,但是在室内非视距(NLOS)环境下,UWB定位技术会出现精度低和稳定性差等问题,难以满足较高的室内定位精度需求.UWB定位技术和惯性导航系统(INS)结合,可以减轻NLOS环境对UWB定位的影响,因此提出了一种基于改进平方根无迹卡尔曼滤波(ISRUKF)的UWB...     

双层PSO-ELM融合室内定位算法

随着基于位置服务需求的增长,室内定位成为国内外学者研究的重点领域.研究发现采用多传感器信息融合方法可以提高定位准确度,目前人们普遍认为利用多传感器的互补特性,结合各融合算法提升导航系统的整体精度是室内定位领域未来的发展趋势.本文提出一种基于双层粒子群极限学习机(PSO-ELM)神经网络的融合视觉和惯性信息的室内定位算法...     

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.     

基于RFID不同信号特征参数的室内定位方法综述

基于超高频射频识别(RFID)的定位技术,因其标签成本低、可使用无源工作方式,目前在许多实际应用场景中发挥重要作用.为进一步推进基于超高频RFID的室内定位技术,对不同信道特征参数信息的获取及其对应定位模型进行介绍,对不同标签定位处理方法进行探讨,从不同关键技术角度对定位方法进行比较,并总结和展望超高频RFID室内定位技术的未来发展趋势.     

基于改进IMM-UKF算法的一种融合航迹推演的红外路标室内定位方法

在结构化环境中,针对室内机器人导航对精度和实时性的要求,在一种新型红外路标定位方法的基础上,为满足全局导航的需要并简化硬件结构,提出一种融合航迹推演的红外路标室内定位方法,将单个大功率红外发射管作为路标,移动机器人上的红外摄像头作为接收传感器,融合采用改进的交互多模型无迹卡尔曼滤波(interacting multiple models unscented Kalman filter,IMM-UKF)算法.将融合航迹推演的红外路标室内定位方法和一般的定位方法做了比较,并将融合所采用改进的IMM-UKF算法与一般的融合算法做了比较.实验结果表明,提出的基于改进IMM-UKF算法的融合航迹推演的红外路标室内定位方法获得了比一般的定位方法更快的定位速度和更高的定位精度,且改进IMM-UKF算法比一般融合算法获得的定位精度更高.     

基于KNN-SVM算法的室内定位系统设计

以室内的用户定位需求为应用背景,提高定位精度为目标,针对室内中复杂的环境,基于最近邻法(KNN)和支持向量机(SVM),提出了新的室内定位算法.先采用KNN去除训练样本中的奇异点,再采用支持向量机进行定位.与KNN法、朴素贝叶斯法、SVM回归法等室内定位算法比较,结果表明该定位算法有效提高了定位精度和定位速度.进一步提出了基于Android平台的室内定位系统的设计方案,采用Java语言编程实现了该系统,并进行了系统测试.实验数据表明:该室内定位系统的平均误差为1.7m,最大误差为4.9m,该系统在满足速度要求的前提下,有效提高了室内定位精度.     

基于UWB泊车定位的OVSF-TH改进算法研究

为提高超宽带技术(ultra wide band,UWB)室内多用户定位检测抗干扰能力,以停车场泊车定位检测应用为例,提出了一种能够根据信号干扰大小自动匹配的正交可变扩频因子(orthogonal variable spread factor,OVSF-TH)改进算法.在此基础上,为进一步提高定位精度,同时提出采用基于最小化残差平方和(residual sum of squares,RSS)的极大似然估计法与基于最小二乘法相结合的一种联合定位方法,保证了定位的可靠性与准确性.仿真结果表明,改进后的算法,在性能上优于传统2PPM-TH定位算法以及DS-UWB定位算法,因而同样适合于其他UWB室内的精确定位与应用.     

基于IMMPF对异型空间的室内定位算法研究

针对非视距(NLOS)传播环境的室内定位技术存在受到墙体等物体遮挡干扰,易造成无线定位精度不高、误差偏大等问题,本文提出改进的交互多模型粒子滤波(IMMPF)室内定位技术.该方法对于室内运动目标模型与噪声进行建模,并且在交互多模型(IMM)中对粒子滤波(PF)进行实时更新混合信道参数,同时对于NLOS及其LOS混合信道...     

运动分类步频调节的微机电惯性测量单元室内行人航迹推算

行人航迹推算(pedestrian dead reckoning, PDR)作为一种新兴的导航定位方法, 因其不易受外界环境因素影响而受到广泛关注. 针对室内行人航迹推算, 采集并分析了微机电惯性测量单元(micro-electro-mechanical system-inertial measurement unit, MEMS-IMU)数据, 设计了运动分类的区间对称步频检测, 并建立了步频调节的步长估计模型, 最后提出了运动分类步频调节的MEMS-IMU室内行人航迹推算, 从而实现较精准的定位. 针对不同个体, 对步频调节的步长估计模型进行个性化标定, 以进一步提高室内行人航迹推算性能. 验证结果表明: 与传统峰值非线性方法相比, 运动分类步频调节的MEMS-IMU室内行人航迹推算的定位误差降低了32.6%, 使短距离室内行人航迹推算在无其他定位技术支持的情况下具有较高精度.     

基于UWB的三维定位和优化滤波方法

为了提高室内定位的精度,研究适用于室内定位的基于超宽带(UWB)的三维定位和优化滤波方法,建立基于UWB的三维定位模型;分析三维定位数据利用卡尔曼滤波、平滑滤波、中值滤波、曲线拟合4种算法,在所需时间、环境需求、性价比和精度方面的特性.实验结果表明:相比于平滑滤波、中值滤波、曲线拟合算法,卡尔曼滤波更适合在室内环境的三...     

基于RFID的室内人员定位系统的设计与实现

为满足室内人员定位的需求,设计了一种基于射频识别(RFID)技术的室内人员定位系统,在融合区域定位和接收信号强度的室内定位算法的基础上,该系统采用三级网络结构,利用CAN总线进行数据传输;描述了该系统的三级网络结构,最后以C#为开发语言,利用串口通信和Access 2003数据库实现了可视化控制管理软件的设计.该系统利用RFID技术,可以实现对室内人员简单快速的定位、跟踪、查询.     

一种基于几何精度因子的三维室内定位方案

提出了一种基于几何精度因子(GDOP)的三维室内定位方案来解决室内定位系统中的锚节点布置问题.通过该方案可以得到锚节点的双圆锥构型.利用两种测距误差模型来对该方案的性能进行评估,仿真结果表明该方案可以应用于大小不同的场景,而且在相同的定位场景下,该方案的定位精度优于现有的布置方法.     

基于蓝牙4.0的室内定位及信息服务应用模型研究

分析了目前基于蓝牙4.0的室内定位技术,提出了通用的室内定位应用模型.该通用模型中包含多个模块,数据管理、服务管理、应用管理等内容可以基于室内定位实现,而室内定位依赖于蓝牙4.0来提高准确性和可连接性.针对利用该模型进行信息服务进行了分析研究,提出了利用蓝牙4.0来实现室内定位及信息服务的一种方法.     

基于多径指纹的概率匹配室内定位方法

空间交替广义期望最大化(SAGE)算法可以高效地实现室内信道多径参数的估计,同时提供相对较高的精度。该文提出一种基于多径指纹的概率匹配室内定位方法,将SAGE算法得到的信道多径参数作为指纹数据进行定位,以求获得更好的定位精度和鲁棒性。通过分析典型场景下的定位实验测量结果,并与同类型的传统室内定位方法进行比较,验证了该方法的有效性。     

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.     

基于Wi-Fi的RFID定位方案探讨

随着无线定位技术的发展,室内定位技术成为人们关注的热点.基于WiFi的定位技术具有覆盖范围广,信息传输速度快,实现成本较低等优点,研究将射频识别技术(RFID)运用到Wi-Fi室内定位系统中,探讨基于Wi-Fi的RFID定位方案,对基于信号强度和基于距离角度的RFID定位技术进行分析和研究,实现对内置RFID标签的Wi-Fi终端的精确定位.     

基于主动嗅觉的室内时变污染源定位方法

为了预防和控制因室内空间中时变污染源突然泄漏引发的中毒、火灾和爆炸等灾害,针对室内时变污染源的定位建立了室内时变污染源泄漏的计算流体动力学(CFD)模型,并采用粒子群智能搜索策略,基于移动机器人的主动嗅觉提出了不依赖初值、计算效率高的室内时变污染源定位方法。通过对室内二维通风房间内泄漏速率呈衰减特征的时变污染源的泄漏模拟与源定位分析,展示了室内时变污染源定位方法的可操作性和可行性。研究结果表明:基于移动机器人主动嗅觉的室内时变污染源定位方法能在污染源泄漏一定时间后成功确定污染源位置,并且随着移动机器人数量的增加,室内时变污染源定位的成功率也相应增加;因移动机器人个数的增加会导致收敛速度变慢,源定位时间呈先减少后增加的变化趋势。