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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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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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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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本文提出了一种基于蓝牙基站的室内定位解决方案。该技术方案中,蓝牙基站由低功耗蓝牙模块组成,在需要定位的室内空间均匀部署一定数量的蓝牙基站,每个蓝牙基站可以创建一个信号区域,并周期性地向外界广播自己独有的与位置信息对应的mac(media access control)地址和RSSI(Received Signal Strength Indication)值。当携带有蓝牙终端设备的用户进入该信号区域,就会接收蓝牙基站广播的RSSI值和mac地址,然后通过基于泰勒级数线性化的最小二乘迭代算法进行精确定位。实验结果表明,该系统定位精度在2.5 m以内,满足绝大多数的室内定位需求。 相似文献
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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
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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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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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室内场景复杂、WiFi信号不稳定等因素,造成基于信号空间K最近邻法的WiFi指纹定位算法匹配的邻近点会出现偏差,使用偏差较大的点计算待定点位置会直接影响定位结果。本文提出了一种改进的组合定权的指纹定位算法,对K个邻近点的几何结构进行分析,剔除其中偏离邻近点几何中心较远的点后,同时分析匹配邻近点中心同待定点几何位置存在理论上的关联,利用选择后的邻近点与其中心点的几何距离、待定点与指纹点欧氏距离组合定权,加权求取坐标。与KNN、WKNN算法定位结果分别进行比较,表明该方法提高了定位准确性和精度。 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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在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得标签的三维坐标;然后,将此坐标作为初始值代入序贯平差算法中,利用序贯平差算法对后续数据进行迭代得出最优解。仿真数据和实地测量数据的解算结果表明：与Chan算法、粒子滤波算法和序贯平差算法比较,静态场景中Chan-SA算法定位精度分别提高50.14%、35.29%和41.91%,同时在动态场景内也证明了本文算法的适用性。因此,Chan-SA可以提高超宽带系统的定位精度和稳健性。 相似文献
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针对CORS系统建设成本高和选址困难的问题,该文提出GPS长距离网络RTK定位算法。该算法首先利用MW组合观测方程解算基准站双差宽巷整周模糊度,采用Saastamoinen模型和GMF映射函数模型相结合解算双差对流层干分量延迟残差,并将双差对流层湿分量延迟残差作为未知参数进行估计,同时结合无电离层组合观测值解算基准站双差载波整周模糊度;然后,采用综合误差内插法解算基准站和流动站的误差改正数;最后,采用最小二乘法逐历元进行法方程叠加解算流动站双差模糊度浮点解,并利用LAMBDA算法和通过TIKHONOV正则化改进的LAMBDA算法搜索固定流动站双差宽巷整周模糊度和双差载波整周模糊度。实验表明,该算法能够将基准站间距离提高到100~150km,使流动站用户可以获得厘米级定位结果。 相似文献
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近年来,视觉定位由于定位精度高广泛应用于室内定位与导航。然而,室内环境复杂多变,视觉定位在很多场景下无法实现高精度定位,而且多数视觉定位算法耗时和计算复杂度高,不适用于智能手机。为实现基于智能手机的准确高效定位,本文提出了一种基于图像灰度直方图相似度计算的定位方法。该方法分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段在已知坐标的格网点分别利用智能手机采集图像,提取图像灰度直方图,建立图像灰度直方图图像特征库;在线阶段智能手机在待测点采集图像提取灰度直方图,然后与图像特征库进行相似度计算,选取相似度和最大值的格网作为概略位置,以相似度为权重采用加权均值法得到准确位置。将所提方法和KNN算法进行对比,试验结果表明,该方法的平均定位误差优于0.3 m,与KNN算法相比定位精度提高了40.7%,计算时间优于1.7 s。 相似文献
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基于重庆CORS网的电离层VTEC插值研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过处理重庆CORS网的5个基准站观测数据,获得5个基准站上空电离层垂直总电子含量(VTEC)。利用其中的4个测站上空的VTEC采用克里金插值和反距离加权插值内插出另外一个测站上空VTEC。将插值结果及广义三角级数函数模型计算的电离层VTEC与实测VTEC进行比较,发现克里金插值和反距离加权插值的精度比广义三角级数函数计算的精度更高,更稳定;且克里金插值精度高于反距离加权插值。 相似文献