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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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针对室内及室内外过渡区域,GNSS信号受到严重影响导致的定位精度下降甚至无法定位的问题,该文提出了一种新的多传感器组合的室内定位方法。充分利用超宽带(UWB)超高的时间分辨率、良好的抗多径能力和较强的穿透能力,以及激光雷达(LiDAR)所表现在构图与定位方面主动、高效、精确的特点。使得两个系统相互作用,在复杂的室内环境下能够获得厘米级的定位结果。基于室内环境下的实测实验结果表明:无论是在非视距环境下UWB定位能力受到严重影响,还是在LiDAR定位结果出现较大发散的情况下,基于EKF的UWB/LiDAR组合定位系统都能够稳定维持厘米级的定位精度,定位结果比较接近参考轨迹。本文提出的基于EKF的UWB/LiDAR组合定位模型,实现了复杂室内环境下的高精度定位。 相似文献
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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
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针对传统模糊度检验方法难以完全适应海上环境下接收机时刻处于运动状态、多路径效应较严重导致卫星信号易失锁，卫星可变性增强等问题，该文根据GNSS模型强度和成功率/失败率指标来动态确定模糊度检验阈值，利用蒙特卡洛积分建立模糊度阈值速查表，实现动态模糊度检验方法的实时应用，改善了海上环境下传统ratio-test阈值确定多基于经验、缺少理论基础的问题。海上实测数据的实验结果表明，动态模糊度检验有效提高了整周模糊度固定率，提高了基线解的整体精度，在海上环境下相较于传统ratio-test有着更优的表现。 相似文献
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