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针对室内环境下Wi-Fi信号强度衰减受人体影响较大且存在信号缺失现象的现状,该文提出一种基于全向指纹和Wi-Fi感知概率的加权K近邻定位方法,离线阶段构建顾及用户朝向和Wi-Fi感知概率的全向指纹库,在线阶段将全向指纹库中的感知概率用于定位过程。分别开展了基于方向识别、全向指纹和该文所提定位方法的实验,该文所提的方法在K为2时定位精度最高,平均定位误差为1.42m,标准差为1.04m,45%定位结果的精度优于1m,80%定位结果的精度优于2m。实验结果表明,该方法在定位精度和稳定性方面优于基于方向识别定位方法和基于全向指纹的定位方法。基于全向指纹和Wi-Fi感知概率的WKNN定位方法能够减少用户身体遮挡和信号缺失对定位的影响,可提高Wi-Fi指纹定位的精度。 相似文献
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针对单传感器室内定位存在累积误差大、连续性差的问题，本文顾及行人航迹推算(PDR)与低功耗蓝牙信标(BLE Beacon)良好的互补性，研究了基于移动智能终端的融合PDR/iBeacon的室内定位算法：首先，采用电子罗盘和陀螺仪互补修正航向角法降低了PDR的累积误差，其次结合离线指纹库并利用加权K近邻法实现了iBeacon指纹定位，最后基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现了PDR/iBeacon融合定位。两组实测结果表明，相较于传统的PDR,电子罗盘和陀螺仪互补修正航向角方法有效地抑制了航向误差的累积。室内行人航程为39和60 m时，融合PDR/iBeacon定位的平均误差分别为0.560、1.802 m,相比改进的PDR和iBeacon指纹定位精度提高了11.81%、25.53%和26.66%、11.75%。融合PDR/iBeacon的室内定位能降低PDR的误差累积和iBeacon定位的波动性，满足用户室内定位的需求。 相似文献
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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
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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
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《测绘科学》2020,(2)
为混合蓝牙指纹定位和Wi-Fi指纹定位,该文提出了一种基于蓝牙/Wi-Fi的自适应指纹定位方法。通过Wi-Fi与蓝牙指纹定位结果的坐标间距判断是否存在异常定位结果,若坐标间距较小,说明定位结果无异常,两种指纹定位结果都可信,根据指纹确定权重,取加权平均值作为最终定位结果;如果坐标间距过大,说明存在异常定位结果,此时对指纹进行分析,评估定位结果的可信性,若评估结果表明只有一种定位结果可信,选择此结果作为定位结果,若两种结果都可信或都不可信,选择加权平均值作为定位结果。实验结果表明,蓝牙指纹定位的平均定位精度为3.133 m,Wi-Fi指纹定位的平均定位精度为2.878 m,而基于蓝牙/Wi-Fi的自适应指纹定位方法的平均定位精度为2.183 m,相比只用蓝牙指纹定位和Wi-Fi指纹定位,定位精度分别提高了30.32%和24.15%。 相似文献
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针对固定阈值的动态K近邻算法定位时未能有效剔除距离较远参考点的问题,该文提出了基于聚类阈值结合动态K值的算法:①在离线阶段建立聚类指纹库,并在每个聚类子块中设定聚类阈值;②在线阶段根据待测点信号确定其所处的聚类子块和对应的阈值,由信号强度的欧氏距离和聚类阈值选取K个信号距离最小的参考点;③以信号距离倒数为权重计算坐标加权平均,作为定位结果。实验分析得出,与固定阈值的动态K值算法的平均定位误差为2.64m;聚类阈值结合动态K值算法的平均定位误差为1.12m,降低了57.6%,并且点位误差在1m和2m内的可信度分别为42.3%和77.8%。聚类阈值结合动态K值算法能够较好地剔除距离较远的参考点,可以有效提高蓝牙指纹定位的精度。 相似文献
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提出了一种面向无线局域网(wireless local area network,WLAN)位置指纹匹配定位的动态自适应模型,借助多个基站的实时数据为稳健室内定位提供更新的匹配数据库——radio map。基于基站与radio map采样点之间的空间关联性,将基站数据和radio map分别作为多层神经网络的输入和输出,动态更新radio map;利用多元数据异常探测技术检验基站数据捕获环境的时空变化;根据探测结果采用顾及室内布局的数值内插和再训练的方式更新模型,从而使其适应环境的时空变化。在室内动态环境中进行了多次验证试验。试验结果显示,在时变因素作用下,相比较传统方法,采用所提模型的定位方法的平均误差至少下降10%;在空间变化因素(以信标移动为例)作用下,其他方法平均定位误差大幅增加了至少165%,而采用所提模型方法的平均定位误差只增加了10%~20%,定位精度维持在3m左右(即原始精度)。结果证明采用了所提模型的定位系统能够自适应环境的时空变化而保持原有定位表现。不过,与传统位置指纹匹配定位方法相比,该模型带来了更多的计算负荷。 相似文献
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针对行人航位推算（PDR）定位存在误差累积和地磁指纹不唯一导致的误匹配问题,本文改进了基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位方法。在PDR定位过程中利用地图信息控制粒子权重更新,得到较为准确的位置信息后,利用动态时间规整（DTW）算法在PDR推算位置基础上进行快速序列匹配,获取最优位置估计。试验结果表明,融合定位方法有效解决了行人位置穿墙问题,最大定位误差小于1.5 m,53.33%概率定位精度1 m。 相似文献
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针对室内环境下的5G定位需求,提出了利用神经网络算法对粗略定位结果进行优化的方法,减小了多径、非视距传播造成的定位误差,改善了结果域的定位精度. 优化算法利用测距定位中的到达时间(TOA)定位法和到达时间差(TDOA)定位法获得粗略定位结果,分别结合BP神经网络、Elman神经网络及通过遗传算法(GA)优化后的GA-BP神经网络、GA-Elman神经网络共利用4种神经网络进行训练,得到修正后的精确定位结果,并对4种神经网络算法进行了分析与评估. Elman算法相较于BP算法具有迭代收敛快、迭代次数少、误差改正好的特点,更适合5G定位结果域的优化;融入 GA 后结果精度均有所提高,其中GA-Elman算法能够训练得到最好的定位结果. 相似文献
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一种基于蓝牙室内指纹定位的贝叶斯改进算法 总被引：1，自引：0，他引：1
贝叶斯估计是重要的位置指纹定位算法，但传统的等值贝叶斯先验概率在动态定位中不适用。针对该问题，本文提出了一种基于贝叶斯指纹定位的改进算法。首先，借助陀螺仪获取的航向信息和高斯核函数模型建立概率投票算法，计算先验概率；然后，结合先验概率和信号强度计算待测点位于参考点上的后验概率；最后，选取概率最高的参考点，以概率为权重计算待测点的最或然值。以智能手机为试验对象，在规则路径试验中，改进算法的平均定位误差为1.15 m，定位误差小于2 m的概率为96.1%，不规则路径试验中，平均定位误差为0.50 m，定位误差在1 m的可信度为94.8%；并且改进算法对定位中位置跳变的现象有明显改善，具有较好的稳健性。 相似文献
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针对超宽带测距误差大影响定位精度以及传统精度评定方案不能准确反映定位区域误差问题,该文基于RBF神经网络的UWB测距模型提高测距精度,针对室内狭长楼道环境特点,分析UWB基站组网优化方案下的四基站布设与五基站布设精度.分析表明,在相同定位区域,五基站布设方法有效抑制了四基站布设时中间区域最大PDOP值.在测距误差经过改正后,UWB基站组网优化方案更准确反映测区精度.相同精度要求下,采用基站优化布设方案基站覆盖范围更广,可用于应急场景快速定位.基于不等精度加权DOP值的UWB基站组网优化方案,在考虑测距误差后能够准确反映UWB基站布设区域定位精度. 相似文献
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针对室内定位过程中超宽带(UWB)信号容易受到非视距(NLOS)环境的影响从而降低定位的精度和稳定性的问题，该文提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和自主完好性监测(RAIM)的误差识别算法，通过粒子群优化(PSO)算法对支持向量机(SVM)模型参数进行优化，将优化后的支持向量机模型用于UWB NLOS信号的识别，并利用自主完好性监测算法将异常的UWB测距值剔除。实验结果表明，该文算法能够对NLOS信号进行准确的识别，并有效提升了NLOS环境下UWB定位的精度及稳定性，平面定位误差可控制在0.26 m以内，东、北方向的均方根误差分别为0.09、0.11 m。 相似文献
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针对超宽带室内定位系统中的标准偏差和非视距误差问题,该文设计了一种基于改进卡尔曼滤波动态定位方法。该方法首先针对双向到达时间测距信息进行标定,利用线性拟合剔除测距信息中的标准偏差,针对超宽带平面定位系统中的非线性量测方程推导得到线性化的量测方程,将改正后的测距信息作为改进卡尔曼滤波量测信息,通过设定阈值调整卡尔曼滤波增益,从而剔除非视距误差。实验结果表明,该方法能有效抑制标准偏差和非视距误差的影响,视距环境下能达到厘米级精度,非视距环境下亚分米级精度,实现室内环境下的高精度动态定位。 相似文献
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针对传统空间插值方法对影响PM2.5的插值因素考虑不全面和局部加权线性回归模型中近邻个数选择困难等问题,该文基于局部加权线性回归模型提出了一种引入正则化项的空间插值方法。以北京市3个月的PM2.5数据为例,选取SO_2、NO_2、O_3、CO作为观测指标,通过正则化进行权重系数修正、L曲线法确定正则化系数,提高了该插值模型的稳定性与自适应性。交叉验证结果显示,本文方法相对于普通Kriging,3个月的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)分别降低28.44%、26.25%;相对于反距离加权插值法的MAE、RMSE分别降低18.07%、17.02%。研究结果表明,基于局部加权线性回归模型的PM2.5空间插值相对于传统方法有一定提升。 相似文献
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《测绘科学》2020,(8)
针对地磁序列匹配定位中动态时间规整算法计算耗时长、实时性差的问题,该文提出一种基于快速动态时间规整的地磁定位算法。该算法首先利用粗粒度化的方法缩短地磁序列长度,得到"粗粒度"化的地磁数据;然后采用减小搜索空间的策略快速得出匹配地磁数据与指纹数据的相似距离和规整路径;最后将"粗粒度"化的地磁数据与规整路径再规整回原来地磁数据序列的大小。在该文提出的定位算法中,缩短地磁数据长度与控制搜索空间的策略较好地改善了地磁序列匹配定位的计算耗时问题。实验结果表明,当匹配定位的地磁序列数据长度为100时,基于快速动态时间规整的地磁定位算法的平均定位误差为1.31 m,均方根误差为1.44 m,且其单次定位时间比动态时间规整算法缩短了2.63 s,算法执行效率提升了78.5%。该文提出的地磁定位算法在保证定位精度的同时加快了算法运行速率,能满足室内定位实时性的需求,具有较高的应用价值。 相似文献
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针对应急场景下人员位置难以确定的问题,通过合理布设超宽带定位基站,能为人员位置确定提供有力支撑。该文设定了4种定位基站布设方案,通过仿真定位实验统计分析了不同布设方案中精度因子(DOP)值的分布,通过实测定位实验统计分析了测试轨迹的DOP值变化和测试点位的定位误差。结果显示,测试点位的DOP值的变化受到定位基站布设的区域范围、数目和高度等因素影响,当测试点位在基站所围成的几何图形的封闭区域内部、合理增加基站数目以及测试点位与基站的高度角较大的情况下,测试点位的VDOP值和PDOP值较小;同时,定位终端与基站的几何构型影响测距误差,进而影响定位误差。表明,通过合理布设定位基站,优化定位终端与基站的几何构型,减小DOP值,同时顾及测距误差影响,从而提高终端定位精度。 相似文献