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针对现有基于信号强度的质心算法定位精度不能满足特定场景下对高精度室内定位需求的问题,该文提出了一种改进的接收信号强度(RSSI)室内加权质心定位算法。该算法通过RSSI测距得出4个已知锚节点到待测点的距离,以相应的锚节点为圆心画圆弧,得到由4段圆弧相交的四边形,其任取3个顶点可以组成一个三角形,然后以距离平方倒数之和作为权值计算4个三角形质心坐标,再以4个三角形质心坐标作为初始值以信号强度之和作为权值求解待测点坐标。实验结果表明:该算法最大误差值为1.02m,最小误差值为0.21m,平均误差值为0.68m;该算法室内定位精度比基于RSSI的质心算法最大提高24cm,最小提高12cm,平均提高了18cm;比加权质心算法最大提高10cm,最小提高3cm,平均提高了8cm。 相似文献
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针对现有基站室内定位算法参与定位基站选择及权重设置不合理导致定位精度低的问题,提出了5G环境下基于接收信号强度指示(RSSI)进行加权质心室内定位算法. 该算法通过RSSI测距得到5个已知基站到待定位点的距离,以已知基站位置为圆心作圆,针对相交所得的五边形区域,取任意3个顶点组成三角形,并根据不同的基站类型以及与待定位点的距离,设定合适权重计算三角形质心坐标,利用所得的10个三角形质心坐标做最大似然估计(MLE)得到最终定位点. 仿真结果表明:在基站稀疏和密集两种环境下,本算法较经典质心算法和加权质心算法,室内定位精度明显提高. 相似文献
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高斯函数定权的改进KNN室内定位方法 总被引：2，自引：0，他引：2
室内某些区域无线访问接入点（AP）布设稀疏,以及信号指纹的时变特性等因素,均使得无线信号接收信号强度（RSSI）序列与射电地图（radio map）相应RSSI序列完全相同成为可能,计算得到信号空间的欧氏距离为0或非常小。利用欧氏距离定权的加权质心算法解算会出现错误,无法得到定位结果;取K个参考点坐标均值的KNN算法以1/K为权值,定位精度相对较低。本文提出了高斯函数定权的KNN定位算法,对K个最近邻欧氏距离进行了标准化处理,利用高斯函数分配权值,得到加权坐标值。与KNN和WKNN算法的定位结果相比,该方法提高了鲁棒性和定位精度。 相似文献
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自动推算室内接入点坐标算法 总被引：2，自引：1，他引：1
随着基于位置服务的应用与发展,室外和室内定位技术都得到了飞速发展。特别是在WiFi定位技术的不断完善下,室内定位技术有了广泛的应用,但是,WiFi定位技术的两种定位方式均需预先知道室内网络接入点的精确坐标,这一要求无法满足一些紧急情况下的定位需求。因此,本文提出了一种基于M估计的自动推算室内接入点坐标算法。该算法借助在室内外交界处同时获取卫星定位信息和WiFi信号的RSSI信息,巧用分段RSSI测距算法提高长距离RSSI测距精度,结合残差绝对和最小的M估计改进距离交会定位算法,最终推算出室内接入点的三维坐标,实现自动化推算过程。试验结果表明：该方法的定位精度比常规距离交会最小二乘算法提高了50%,能够快速实时较精确地推算室内接入点的坐标,进一步完善了WiFi定位技术。 相似文献
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高精度的室内定位是物联网中基于位置服务应用的基础. 低功耗蓝牙信标的接收信号强度指标(RSSI)可用于室内定位. 为此,提出基于高斯和滤波的蓝牙信标室内定位(GSF-IL)算法. GSF-IL算法考虑到室内环境信号的多径衰落以及波动,利用高斯和滤波(GSF)算法处理RSSI测量值,使RSSI值具有非高斯特性,并利用瓦瑟斯坦距离(WD)将GSF模型的分量数降至单高斯分量. 仿真结果表明:提出的GSF-IL算法实现对原始RSSI值的修正作用,并利用了定位精度. 相似文献
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针对传统的基于反向传播(BP)神经网络室内定位算法存在着低精度和慢收敛问题,且考虑到室内环境复杂,通常存在多径效应,无法使用信号强度衰减测距模型进行精确定位,提出一种改进的人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位算法．利用人工鱼群觅食和寻优方式来提高全局寻优搜索的速度和能力,采用改进的人工鱼群算法(IAFSA)优化选取室内定位BP神经网络的权值和阈值,有效避免了传统BP神经网络的预测值易陷入局部最优的缺点,同时利用高斯滤波对信号进行去噪处理,建立采样点获取到的信号强度值(RSSI)与位置坐标的关系．实验结果证明所提方法与传统的BP神经网络方法相比,平均定位误差减少了0.75 m,平均定位精度提高32.2％,提高了定位可靠性,算法具有更好的稳定性. 相似文献
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基于RSSI(Received Signal Strength Indication)的距离测量技术是一种新型低成本的距离测量技术,并且在距离定位的领域中得到广泛的运用。针对常规的Zigbee指纹定位的加权最邻近定位算法较为复杂且精度低下的问题,该文对基于RSSI的Zigbee指纹数据库定位算法中加权最邻近算法进行了研究,提出了利用一种新的加权距离定位算法,并且使用Zigbee无线网络系统进行实验。结果表明,使用加权定位算法后,与常规的3种定位算法相比,Zigbee定位系统的定位偏差得到一定程度的提高且优于1.57m。 相似文献
10.
基于WiFi信号室内定位技术的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
主要对基于WiFi信号的室内定位技术中的三角形定位法进行了研究。鉴于现有的三角形定位模型受信号强度和环境干扰的约束影响,定位精度不高,提出了一种结合室内影响因素约束的权重改正定位模型,更加切合复杂的室内定位环境。通过试验测试和数据分析,经过加权去噪模型改正后的定位精度更高,适用性更广。 相似文献