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室内定位的关键技术之一在于室内距离的精确确定。基于WiFi信号强度确定室内距离的技术主要是利用WiFi信号在传播路径中发生衰减的原理实现位置推算。根据室内WiFi信号强度随距离变化这一物理特性,基于对数-距离模型,通过对实测信号强度(RSSI)与距离进行拟合,构建了基于信号强度—距离的室内定位多项式模型,并对其进行精度评定,实现了模型的优化,提高了信号强度转化距离的精确度。结果表明,采用对数-距离模型和对数拟合模型计算距离与真实距离的平均偏差为0.73m和0.56m,新设计的信号强度-距离多项式模型解算结果平均偏差为0.26m,优于之前两种模型,可为相关研究提供参考。 相似文献
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利用GIS能将蜂窝网络数据库中空间与非空间数据相结合的优势,来提供必要的参数,以更准确地预测蜂窝网络的覆盖强度,研究设计了一种基于COST-231-Walfisch-Ikegami的GIS模型,用来预测越南胡志明市移动蜂窝网络的信号强度,该模型可以帮助确定无线电的视距和非视距情况。该模型对路径方向损失、多屏衍射损耗和阴影增益进行了更精确的预测。实验中采用的地图比例尺是1∶2 000,采用的平均楼层高度为3 m。统计结果表明,该GIS模型预测的路径损耗克服了每个基站的实测路径损耗,在市区可以用来预测微蜂窝覆盖范围。 相似文献
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针对无线接入点的位置估计问题,利用基于接收信号强度的测距技术,提出一种无需已知测距模型参数的无线接入点位置估计算法。该算法首先通过距离间的比例关系消去和无线接入点发射功率相关的测距模型参数;然后根据最小二乘原理来搜索最佳路径损耗指数,再确定无线接入点的位置。仿真结果表明,该算法能够改善现有无线接入点位置估计算法存在的不足,提升位置估计的精度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(3)
基于WiFi的定位技术中,对接收信号强度(received signal strength indication,RSSI)的平稳性要求较高,本文在分析室内WiFi信号强度统计特征的前提下,以Friis传输方程和运动学方程为基础,利用抗差卡尔曼滤波方法估计信号强度,达到了信号平滑的目的,从源头上为WiFi定位精度提供保障,定位结果表明采用本文所提方法可以明显提高定位精度。 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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室内路网模型作为室内导航研究的基础,如何自动生成室内路网模型成为近年的研究热点。对于目前自动路网模型研究中出现的复杂环境适应度不够的问题,本文提出了一种室内楼层平面路网模型的自动提取方法。它将室内空间分为公共空间和专属空间两类,从而形成公共空间路径和专属空间路径,并用转换点将两类路径进行衔接;最终利用提取的公共空间路径、专属空间路径和连接路径构成楼层平面导航路网模型。基于此方法,将某学校教学楼一层建筑平面图生成平面自动路网模型,并从路径完整度、准确度及寻路情况3个方面与手动路网模型进行了对比分析,其表现良好。 相似文献
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《测绘地理信息》2017,(4)
由于室内实际环境中低功耗蓝牙(bluetooth low energy,BLE)接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)信号易受折射、多径、障碍物、散射等不稳定因素的影响,测距误差较大,针对这一问题,研究基于BLE的RSSI室内测距分析,首先,选取3个室内主要环境影响因素,研究其对RSSI测量的影响,并进行实验分析;然后,分析RSSI室内测距模型参数,根据具体室内实际环境采用平均值法优化测距模型参数;最后,提出3种不同滤波方法处理RSSI值。实验结果表明,参数优化和高斯滤波后的测距精度最高,测距误差在0.5m以内。 相似文献
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现有RSSI测距中的路径损耗模型多依赖于经验模型,其环境适应能力较差。温度变化是影响RSSI观测的主要因素之一,进而影响RSSI测距精度。因此,构建包括温度改正项的信号传播路径损耗模型是温变环境下提高RSSI测距精度的关键。本文基于对数距离路径损耗模型,分析了将路径损耗指数视为温度函数和RSSI直接温度改正的两种温度改正建模方法,并提出了3种具体的RSSI测距温度改正模型。利用温变试验的RSSI实测数据,分析了RSSI随温度变化的特性,建立了RSSI测距温度改正模型。结果表明,RSSI测距温度改正的多项式改正项和混合改正项所建立的模型均具有较高的测距改正精度;但随着节点间距的增大,建模的误差也随之增大。 相似文献
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室内定位技术一直是工业界和学术界的研究热点,Wi-Fi信号作为重要的定位源,长期受到研究人员的关注。传统的利用接收信号强度的Wi-Fi定位方法受到诸多限制,容易受到环境等因素的影响,精度难以有效提升,也无法展开大规模的应用。信道状态信息（channel state information,CSI）是一种比接收信号强度更能描述Wi-Fi信号传播本质的观测量,利用CSI进行室内定位研究已得到越来越多的关注。介绍了CSI基本概念,综述了现有基于CSI的各类定位方法,包括指纹匹配、测角和测距等,分别描述其基本原理,指出其中的优缺点,并分析其现状和难点。并对基于Wi-Fi信道状态信息的定位技术未来的发展方向进行了展望。 相似文献
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针对目前无线传感器网络（wireless sensor network, WSN）部署时,障碍物影响WSN优化部署的问题,以接收信号强度指示传感器室内定位应用为例,提出了一种考虑障碍物的无线传感器多目标优化部署方法。首先,基于室内定位算法原理和传感器覆盖模型,给出了在室内定位场景下WSN有效覆盖率的概念和信标节点部署模型。然后,在分析障碍物感知模型和信标节点部署策略的基础上,提出了考虑障碍物的传感器部署多目标优化模型。最后,以第三代非支配排序遗传算法为基础设计优化模型求解算法,数值仿真结果与正三角形、正方形、正六边形均匀部署,以及没有考虑障碍物的优化部署（进化1 000代,传感器个数为36）结果进行对比,结果表明所提方法的WSN有效覆盖率分别提高了52.7%、112.1%、16.6%和9.62%。 相似文献