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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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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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《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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《测绘科学》2020,(6)
针对面向震后应急救援的压埋人员位置估计中传统探测设备成本高、受压埋环境影响大等不足,利用RSSI测距技术,以压埋人员Wi-Fi设备发出的Wi-Fi信号在压埋物下经最小信号损耗穿出对应的信号穿出点为压埋人员的平面位置,该文提出了一种无需已知压埋环境的压埋Wi-Fi设备的快速定位算法,较好地克服了信号在压埋物下大幅、不可知损耗与在外部复杂环境中多路径传播的问题。该算法在建立震后压埋Wi-Fi设备的信号传输模型的基础上,使用高斯-频谱分析处理RSSI数据,得到含有压埋信号损耗的最优路径距离值,通过附有系统参数的加权最小二乘平差方法,结合粒子群寻优算法,得到压埋人员的平面位置。实验结果表明,使用改进的RSSI快速定位算法进行压埋Wi-Fi设备的定位,有效地改善了定位精度,其数值在1 m左右且时效在几秒内,以此达到解决压埋人员应急救援的快速定位问题的目的。 相似文献
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针对目前多波束与侧扫声呐图像配准方法未顾及图像形变细节信息及二者尺度差异,存在局部纹理失真的问题,本文提出了结合小波变换、仿射变换和Demons配准算法的迭代自适应配准方法。利用小波变换提取侧扫声呐图像低频信息并重构图像,先后采用仿射变换和Demons算法将重构图像与多波束图像进行迭代自适应配准,获取配准变换模型,利用该模型对侧扫声呐原图像进行整体配准变换,获得多波束图像地理坐标约束的侧扫声呐图像。实例验证结果表明:该方法能有效实现多波束与侧扫声呐图像配准,获得位置准确且纹理丰富的融合声呐图像。 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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以某市轨道交通1号线地铁站基坑观测数据为例,开展了小波及BP神经网络预测模型的研究。首先采用小波阈值去噪方式对纵向观测线实际观测数据进行去噪处理,依据信噪比最高以及均方根最小判别原则进行判别,实验表明,小波1层分解、软阈值方式、sym4小波基函数、rigrsure阈值原则、scal=sln为最佳组合方式。然后,给出基坑变形小波-BP神经网络组合预测模型。最后对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与小波变换神经网络预测模型预测数据进行对比分析,结果表明小波变换神经网络预测模型预测精度最高。 相似文献
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为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,提高神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高铁路基处的沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,建立松散型及紧致型小波神经网络预测分析模型。通过实验数据对比分析,验证了采用紧致型小波神经网络预测模型能够较好地用来处理路基的动态变形监测数据,预测稳定性及预测精度较高。 相似文献
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针对室内环境下的5G定位需求,提出了利用神经网络算法对粗略定位结果进行优化的方法,减小了多径、非视距传播造成的定位误差,改善了结果域的定位精度. 优化算法利用测距定位中的到达时间(TOA)定位法和到达时间差(TDOA)定位法获得粗略定位结果,分别结合BP神经网络、Elman神经网络及通过遗传算法(GA)优化后的GA-BP神经网络、GA-Elman神经网络共利用4种神经网络进行训练,得到修正后的精确定位结果,并对4种神经网络算法进行了分析与评估. Elman算法相较于BP算法具有迭代收敛快、迭代次数少、误差改正好的特点,更适合5G定位结果域的优化;融入 GA 后结果精度均有所提高,其中GA-Elman算法能够训练得到最好的定位结果. 相似文献
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提出了一种基于小波包变换和误差扩散的打印扫描图像水印算法。首先对图像进行三层小波包分解,并将其作为水印嵌入到分解后的高频分量的低频子带,然后进行小波包重构得到嵌入水印的图像,再运用改进的噪声平衡误差扩散算法加网得到含水印的半色调图像。实验表明,该算法对于打印扫描过程的无意攻击具有良好的鲁棒性。 相似文献