共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
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
2.
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
3.
4.
行人航迹推算(PDR)是室内定位领域中应用最广泛,最廉价有效的一种定位方法,但其误差会随时间而累积。为了有效减少航迹推算的累计误差,基于航迹推算原理建立了粒子滤波模型,辅以室内地图约束粒子传播方向;同时提出虚拟路标匹配算法克服传统定位方法中由于航向角变化误差模型不准确导致定位失败的缺点。结果表明,该算法可以有效的提高航迹推算的稳健性。 相似文献
5.
针对当前WiFi-PDR室内定位中存在的WiFi信号不稳定及行人航位推算（PDR）累积误差大的问题，本文提出了一种融合上下文感知的地标检测辅助WiFi-PDR室内定位方法。该方法利用智能手机所能监测到的上下文信息建立用户模型，采用基于卷积神经网络的用户行为感知和基于WiFi-PDR室内定位的粗粒度位置感知，发现隐藏的室内地标信息，并完成用户在地标位置的位置校正，提高定位准确度。该方法在一定程度上降低了WiFi-PDR室内定位的误差，提高了用户室内定位的精度。经试验验证，该室内定位方法的精度相比于传统的WiFi-PDR方法提高了43.62%。 相似文献
6.
作为室内位置服务的基础,室内定位技术近年来得到了广泛的关注。针对现有室内定位技术存在成本高、精度有限以及效率不足等问题,提出了一种融合人类活动识别、行人航迹推算(pedestrian dead recko-ning,PDR)以及地标匹配修正等技术的室内行人位置推算方法。该方法使用基于智能手机的PDR技术来估算用户的位置信息,而人类活动识别技术则用来感知用户室内移动行为中的特定地标,利用这些地标信息来辅助修正PDR轨迹中产生的累积误差。此外,为了解决用户初始位置未知的问题,引入隐式马尔科夫模型进行推断,并提出了一种顾及室内环境特征的维特比算法来确定用户轨迹。实验结果显示,所提方法在提高室内行人移动行为识别和定位精度的同时,有效实现了用户室内轨迹的追踪。 相似文献
7.
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
8.
融合地磁/WiFi/PDR的自适应粒子滤波室内定位 总被引：1，自引：0，他引：1
随着国民经济的快速发展，人们在室内活动的时间越来越长，室内空间环境也越来越复杂，对室内环境的位置与导航服务的需求也越来越高。由于地磁信号具有稳定性的特点，且WiFi技术已得到广泛部署，融合使用地磁和WiFi定位具有一定的优势。因此，本文基于Android系统智能手机作为接收设备，融合地磁、WiFi及行人航迹推算（PDR）技术，通过自适应粒子滤波模型和随机抽样一致性算法对采集的信号进行处理。试验证明，地磁、WiFi、PDR三者融合进行室内定位的方法与其他单类方法相比，实现了将室内定位精度的误差最小降低到1.02 m。 相似文献
9.
近年来,随着科技的进步和创新,对室内定位的研究正朝着多技术互补融合的方向发展,将导航技术与室内定位相融合成为目前的研究热点。行人航位推算(PDR)和超宽带(UWB)技术以其独特的定位优势和精确度等众多优点成为室内定位的主流技术,但PDR由于其累积误差的影响只适用于短时间内高精度室内导航需求,而超宽带在复杂环境中,时间信息可能会严重失真,导致定位信息缺失。因此,本文利用扩展卡尔曼滤波(EKF)对两者进行融合改进,以此发挥各自技术优势。试验结果表明,定位解算的终点误差最大为0.819 5 m,最小为0.144 3 m,平均误差为0.347 8 m,位置平均误差为0.475 0 m,有效提升了室内定位的精度。 相似文献
10.
提出了一种基于互补滤波融合WiFi和PDR的行人室内定位方法。首先改善WiFi位置指纹定位的KNN算法，通过阈值的设定，排除相似度高但实际上不可能的点，获取动态K值；然后通过行人航位推算（PDR）初始化算法，动态轨迹概率计算，确定PDR初始位置；最后在改进的WiFi和PDR的定位基础上，基于互补滤波原理，根据WiFi和PDR定位的不同特性，利用各自的定位优点，使用WiFi定位修正PDR的定位结果，通过相应权重参数的调整，输出最终融合定位结果。试验过程中，选取3种不同的室内环境区域，试验结果证明了该算法可大大提高室内定位的精度和稳定性。 相似文献
11.
WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。 相似文献
12.
13.
利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位，而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施，因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题，本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法，并开发了地磁室内导航系统，以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型，建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内，产生的平均定位误差为1.13 m，最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%；与单一地磁指纹匹配算法相比，定位精度提高了57%。试验证明，本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。 相似文献
14.
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
15.
针对室内定位行人航位推算中步态探测算法步数识别准确率不高、同步控制不精确及位置估计偏差较大等问题,提出了一种面向智能手机平端活动的改进有限状态机步态探测算法。通过设定有限状态对应步行过程合加速度变化趋势,利用相邻合加速度差值和上/下坡次数阈值实现步数识别和步态周期估计。在211 m走廊内由2名实验人员分别平端智能手机开展实验,结果表明,改进算法的步数识别准确率为100%,每一步的平均识别时间提前了0.004 s,平均位置误差为0.384 m,相比于自相关分析和加速度差分有限状态机算法,识别准确率、同步控制精度和位置估计精度分别至少提高了0.7%、60%和21.15%。改进算法在步数识别、同步控制及位置估计方面优于现有算法。 相似文献
16.
17.
18.
随着室内定位技术的不断发展,室内导航渐渐成为可能。但由于室内定位精度和稳定性较差,导致定位点漂移,导航引导错误,用户体验感差,无法满足室内精细导航需求。文中根据室内空间的特点,结合GIS空间分析与导航推测算法,设计出一种适合室内定位约束与优化算法,能在不影响定位效率的情况下很大程度上改善定位效果。经实际场地实验,效果良好。 相似文献
19.
20.
随着定位服务的兴起,越来越多的人和公司注重对其所拥有的珍贵物品的管理与保护,通过对其位置的确定达到管理的目的。目前主要的定位方式是利用全球卫星导航系统(GNSS)。但是许多所要定位的珍贵物品储存于室内,而室内很难接收到卫影信号,所以无法对其进行准确定位。ZigBee室内定位技术作为目前一种新兴的短距离无线数据网络通信技术,具有低功耗、低成本、低速、高容量、高安全性、高可靠性和短时延等特点非常适合对室内珍贵物品定位。在ZigBee室内定位技术的众多定位算法中RSSI测量技术现代化无线模块已经具有对RSSI的测量功能,不需要额外硬件支持,同时误码率可以被用来估计信号衰减。同时大多数珍贵物品的所存储房间大多室内结构简单,环境因素对其影响较大,信号干扰影响基本很小。所以利用ZigBee定位算法中RSSI测量技术对室内存放的珍贵物品进行定位是可行的。 相似文献