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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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一种改进的RSSI加权质心定位算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有加权质心定位算法易受环境因素影响、权重确定不合理导致的室内定位精度低的问题,该文提出了一种基于RSSI的改进加权质心定位算法,该方法在原算法基础上对权重的确定进行了改进,以RSSI值解算的距离值的倒数和作为权重,有效降低了较远距离在权值中所占的比重,提高了室内定位精度;针对权值修正系数n的取值对定位精度的影响,通过实例得出n=6时定位精度最高的结论,同时证明了本文算法优于现有的质心定位算法及加权质心定位算法。本文算法降低了室内复杂环境因素的影响,提高了利用无线传感网络的定位精度,可为智慧城市、智能交通、矿井及灾害救援等领域精确的位置估计提供帮助。 相似文献
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针对位置指纹匹配算法计算量大导致室内定位精度不高的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的联合算法. 该算法以K近邻位置指纹匹配算法为基础算法,加入三角定位辅助算法,首先进行三角定位得出参考区域,再进行位置指纹匹配进行精准定位,有效地提高了定位精度. 使用Android Studio基于Java语言开发了一款集Wi-Fi位置指纹采集与在线定位一体化的软件,并在试验场地进行测试.实验结果表明:该算法定位精度在二维平面内达到 1～3 m,较单一算法定位精度有所提高. 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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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
9.
数字相机校准是进行摄影测量作业的前提条件和精度保障,而对数字相机CCD靶面上光斑中心坐标精确定位是决定数字相机校准精度的主要因素之一.现研究了光斑中心坐标定位精度对数字相机校准精度的影响,得出数字相机校准对光斑中心定位精度的要求为优于0.23像素.在总结分析椭圆拟合算法和灰度加权质心算法的基础上,基于我实验室数字相机校准装臵,对不同尺寸的平行光管星点板,在不同相机视场角情况下分别进行了光斑中心坐标定位实验,实验结果表明两种算法的定位精度均满足数字相机校准的精度要求,但椭圆拟合算法定位精度优于灰度加权质心算法. 相似文献
10.
为了减少用户遮挡对基于Wi-Fi指纹的室内定位的影响,该文提出了一种顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法。离线阶段,利用4个方向的位置指纹及用户朝向构建Wi-Fi方向指纹库;在线阶段,测试点信号指纹在指纹筛选机制的辅助下从Wi-Fi方向指纹库中选取方向指纹,按照贝叶斯估计原理计算信号指纹位于参考点的概率,选出n个最大概率对应的参考点,以概率为权值计算坐标加权平均值,作为位置估计结果。实验结果表明,基于普通指纹库的贝叶斯指纹定位方法的平均定位精度为4.979m,而顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法的平均定位精度为2.333m,定位精度提高了53.1%。顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法减少了用户遮挡对Wi-Fi指纹室内定位的影响,可以提高Wi-Fi指纹室内定位的精度。 相似文献