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51.
随着智能技术和室内定位技术的发展,位置服务已从室外拓展到室内,室内地图已成为室内位置服务的重要支撑工具。因此,室内地图采用何种表示方法,才能很好地引导人们快速进行室内导航和应用,是室内地图设计与制作中的热点和难点问题。此处在分析室内空间认知特点的基础上,重点研究了室内多楼层、单楼层、室内外切换条件下,室内地图表示方法的特点,并以北京首都国际机场作为示例,制作了室内地图样图,验证了表示方法的合理性。为今后设计制作科学实用的室内地图,提供重要的方法参考。  相似文献   
52.
用户行为感知辅助的室内行人定位   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种用户行为感知辅助的室内行人定位方法。该方法采用行为感知技术,通过智能手机内置的传感器获取行人经过室内特殊位置(如电梯、转角等)的连续多个位置相关的行为状态,结合室内路网的拓扑结构,将行人的位置匹配到相应的特殊位置,以消除行人航位推算(PDR)的累积误差,同时可以在起始点未知的情况下实现行人的自主定位。试验验证了该方法的有效性。  相似文献   
53.
设计了陆上室内流水养成池和育苗池进行集约化养鲍。每个养成池70m×5.0m×1.8m,放鲍笼1254个,每笼放养壳长2cm的九孔鲍40~45只,投喂新鲜江湾。经8~10个月的饲养,鲍壳长可达6cm,成活率达70%~85%。  相似文献   
54.
无机材料以兼容性强、耐久性好等特点被广泛应用于土遗址加固,特别疏松结构土遗址加固一直是学界关注的焦点,微纳米Ca(OH)2具有分子结构小、加固效果显著和耐久性好等特点。以世界文化遗产锁阳城为代表,制备密度为1.5g/cm3的疏松土样,采用浓度为5%、7.5%和10%微纳米Ca(OH)2的悬浊液滴渗加固,通过透气性、色差、无侧限抗压强度和抗剪强度测试发现,透气性下降值均在2%以内,5%和7.5%微纳米Ca(OH)2加固后色差ΔEab*均小于4,在一定范围内可接受;其中用浓度为7.5%微纳米Ca(OH)2加固3次后抗压强度和抗剪强度均有提高,无侧限抗压强度增长率为9.8%,土的黏聚力增加了34%,内摩擦角提高了9°;土-水特征曲线表明,微纳米Ca(OH)2对土的体积收缩率具有较好的抑制作用。扫描电镜、X射线衍射和热重分析发现,微纳米Ca(OH)2渗透加固后,在碱性环境下发生了的物理化学反应,在物理层面主要通过填充、包...  相似文献   
55.
位于大渡河一级支流上的巴郎口水电站为闸坝引水式。考虑到砂卵石填筑料中粒径小于5mm的P5含量偏高而影响坝体稳定性,对厂房边坡砂卵石填筑料开展了碾压试验。根据现场密度及含水量测试、场地沉降观测等,确定合适的铺层厚度为97cm。并取坝体填筑料在室内进行了颗分、击实、渗透和大三轴剪切试验。颗分试验表明填筑料级配良好,满足土石坝设计要求;击实试验得到填筑料的最优含水量和最大干密度分别为5.32%、2.42gcm-3;渗透试验测得砂卵石平均渗透系数为2.42210-2 cms-1;大型三轴试验获得砂卵石强度参数为=37.711、c=0。结合现场碾压试验和室内试验成果,还对巴郎口水电站土石坝坝体进行了渗流稳定计算,复核了巴郎口水电站土石坝坝体的沉降、应力、渗流和稳定性等,为土石坝坝体的长期安全运行提供了重要依据。  相似文献   
56.
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  
陈国良  张言哲  汪云甲  孟晓林 《测绘学报》2015,44(12):1314-1321
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   
57.
吴东金  夏林元 《测绘学报》2015,44(12):1322-1330
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   
58.
本文提出了一种顾及语义的"实体-区域-入口"数据组织机制,有效整合了现有的城市三维地理空间数据与建筑物室内精细模型数据,实现了高效的室内场景数据调度与可视化;并基于此构建了三维可视化系统,验证了该方法的有效性和可行性。  相似文献   
59.
60.
多基站模式下的实时与自适应室内定位方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
无线通信网络的增值推动了适宜和有效的室内外定位的发展。提出WLAN环境下多基站辅助的自适应定位方法,此方法基于由多个基站信息及其与位置指纹样本点之间的映射关系实时生成的位置指纹库估算移动站的位置。其中,基站与位置指纹样本点对应信号强度之间的映射通过BP神经网络构建。此方法不但能够适应环境中小尺度扰动因素,还能够通过对基站信息的内插适应大尺度环境变化情况。另外,此方法采用的信号强度差分度量,能有效削弱多个设备之间的差异造成的定位误差。试验结果显示该方法能够在动态环境中精确定位目标。  相似文献   
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