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相似文献
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1.
为了进一步提升基于RSS(received signal strength)的WiFi室内定位算法的精度和可靠度,本文对比研究了基于标准差(standard deviation,STD)的AP(access points)选取算法和基于信号丢失率(signal loss rate,SLR)的AP选取算法,并提出了新的基于STD和SLR融合的AP选取算法。实验结果表明,基于STD的AP选取算法定位精度受到AP子集个数的影响,当子集个数大于6并继续增加时,定位精度变化不再明显;基于SLR的AP选取算法耗时最少;新的基于STD和SLR融合的AP选取算法定位耗时略大于融合前的两种AP选取算法,但其定位精度和可靠性明显优于其他两种AP选取算法。  相似文献   

2.
最优无线接入点(access point,AP)子集的选取是进一步改善WiFi室内定位技术的一个难题。本文介绍了现有的AP选取算法并提出了基于奇异检验的AP选取算法,给出了WiFi室内定位的性能评估指标。通过实验评估分析了各AP选取算法的综合性能,结果表明:基于相同原理的AP选取算法,其位置估计误差具有相似性,但不同AP选取算法由于选取原理不同各自具有局限性。在实践应用中,要贴合实际情况,结合各AP选取策略特点,选择合适的AP选取策略。  相似文献   

3.
探讨AP选取策略和贝叶斯位置估计算法对基于RSS的WiFi室内定位技术位置估计精度的影响。国内外学者分别对AP选取算法和贝叶斯位置估计算法进行了大量的研究。为了进一步深入研究不同算法的优劣性,利用组合优化的思想对不同算法进行组合,通过找出最优算法组合从而提升WiFi室内定位系统的性能。基于互信息最小化的AP选取策略和考虑AP相关性的贝叶斯位置估计算法,提出一种新的WiFi指纹定位组合算法。实验分析表明:新算法具有良好的实用性和定位性能。  相似文献   

4.
针对WiFi指纹室内定位中AP(access point)选取算法问题,提出了一种基于WiFi信号的整体区间重叠度(overall interval overlap degree,OAIOD)AP选取的优化算法,给出了算法的流程和整体区间重叠度计算方法。通过实验并与区间重叠度、信息增益、信息增益率、互信息等多种AP选取算法相比,结果表明:该算法定位精度较高,可靠性和稳定较好,增强了AP对指纹点的识别能力,又减少了指纹点中AP之间的关联性。  相似文献   

5.
基于RSSI的WiFi指纹定位算法离线建立指纹数据库阶段受AP个数影响,因此AP个数也将影响到指纹定位算法精度。为了探究AP个数对定位精度的影响,文中在室内环境下进行实验,选取不同的AP进行基于RSSI的WiFi指纹定位实验和分析,定位精度和可靠性作为定位结果的衡量指标。实验结果表明:在单个办公室内,5~6个AP时定位精度较高且定位结果可靠性达到最高。  相似文献   

6.
目前,基于RSSI(received signal strength indication)的指纹定位算法由于低成本、易实施的特性,逐渐成为室内定位技术的研究热点。然而,基于RSSI的WiFi指纹定位受到指纹点观测质量的影响,RSSI抖动较大时引起定位精度较低。考虑到GPR(Gaussian process regression)模型能够有效地平滑时间序列信号,提出了基于GPR模型的WiFi指纹定位改进算法。实验结果表明,该算法能够有效提高定位精度,定位精度可达到1m,点位误差在小于1.5m限差时,其可靠度可达到83.3%。  相似文献   

7.
随着WiFi技术的快速发展与普及应用,利用WiFi进行室内定位已成为当前室内定位领域研究的热点。目前室内AP布置已经非常密集,WiFi信号无处不在。但是室内AP布设存在不均匀、冗余及遮挡现象,这严重影响了WiFi室内定位的精度,同时也增加了计算过程中的复杂度。本文针对AP的选择问题提出了一种综合AP选择策略。该策略融合了方差过滤、最大平均值及互信息方法,考虑了AP信号波动性、信号区域性和AP相关性。试验结果表明:采用AP综合选择方法实现AP组合的最优化,通过WKNN定位算法对定位性能进行评估,发现AP综合选择方法定位精度明显改善,定位平均误差为0.6292m,标准差为0.2483m,与最大平均值和信息增益算法结果相比平均误差均减少0.4m以上。  相似文献   

8.
研究了基于接收信号强度(received signal strength,RSS)的WiFi室内定位,这是一种具有低成本优势的室内定位技术.加权K最近邻搜索(weighted K nearest neighbor,WKNN)算法因为易于实现,可以用于位置的搜索确定.然而,WKNN算法的效率受最近邻搜索算法使用条件和K值...  相似文献   

9.
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   

10.
在具有线性约束的室内区域,如走廊或狭窄通道,使用行为地标和室内地图辅助的方法,可以提供较为精确的位置信息.但在非线性约束的室内区域,如办公室、商铺和机场大厅等空间范围较大的室内空间,人为活动轨迹难以进行线性约束,很难使用行为地标和室内地图辅助的方法进行定位.虚拟无线信号接入点(access point,AP)是利用无线信号衰减的简化公式计算出的AP的"虚拟位置".基于此,本文提出一种基于虚拟AP坐标的指纹点聚类算法,完成离线阶段对指纹点的聚类分割;提出一种基于八阵图的AP选取算法,减少在线定位阶段使用的AP的数量,降低用户定位的计算量.最后,在典型的室内场景,对所提出算法进行试验验证,显著提高了室内非线性约束区域定位的精度.  相似文献   

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