RSSI信号特征值对WiFi室内定位精度的影响分析

室内WiFi指纹定位一般取接收信号强度定位技术RSSI信号特征的平均值作为其定位特征值,但由于室内环境的复杂性,平均值并不总能准确地反映RSSI信号特征。选取不同的RSSI信号特征值,即平均值、众数、中位数和最大值,通过实验数据比较分析不同RSSI信号特征值对WiFi室内定位精度的影响。结果表明,平均值作为RSSI信号的特征值用于指纹定位,相对于中位数、众数和最大值等特征值,其定位精度并没有改善,而且稳态环境下其定位结果不如最大值理想,为后续的研究提出一种基于RSSI不同信号特征值的融合算法奠定了基础。     

一种基于高斯和滤波的蓝牙信标室内定位算法

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.      

基于ZigBee技术的商场定位系统建立

ZigBee室内定位系统利用优化的参数化算法计算位置坐标。由于信号传输距离影响定位精度,实验利用不同的定位网络布设方式来确定信号传输距离对定位精度的影响程度,从而找出最佳的布设方式。建立定位系统来满足在商场中对人和物品的定位,进而节约工程成本。     

一种基于RSSI的三维加权质心定位算法

定位技术是无线传感器网络的重要支撑技术。基于RSSI的定位技术以其不需额外的硬件、成本低廉而成为无线传感器网络的首选之一。本文在分析一些常用的算法基础上,提出了一种适用于RSSI技术的三维加权质心定位算法,在室外用ZigBee硬件平台进行实验,结果表明定位误差在4m以内,相对定位误差在20%以内的概率到达70%。     

一种基于RSSI的三维加权质心定位算法

定位技术是无线传感器网络的重要支撑技术.基于RSSI的定位技术以其不需额外的硬件、成本低廉而成为无线传感器网络的首选之一.本文在分析一些常用的算法基础上,提出了一种适用于RSSI技术的三维加权质心定位算法,在室外用ZigBee硬件平台进行实验,结果表明定位误差在4m以内,相对定位误差在20％以内的概率到达70％.     

一种改进的RSSI加权质心定位算法

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。     

一种 RSSI 不同特征值融合的提取算法

室内WIFI指纹位置定位一般取RSSI的平均值作为其定位特征值,但考虑到室内环境的复杂性和动态性,平均值并不能准确地反映RSSI信号特征值。通过对不同外界干扰因素下RSSI的概率分布特征研究的基础上,提出一种RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法。给出算法实现的步骤,并且在稳态环境下和动态环境下分别进行指纹定位在线端的数据采集实验。实验结果表明:RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法的定位精度优于均值指纹定位算法的定位精度。     

一种WiFi指纹定位改进算法

目前,基于RSSI(received signal strength indication)的指纹定位算法由于低成本、易实施的特性,逐渐成为室内定位技术的研究热点。然而,基于RSSI的WiFi指纹定位受到指纹点观测质量的影响,RSSI抖动较大时引起定位精度较低。考虑到GPR(Gaussian process regression)模型能够有效地平滑时间序列信号,提出了基于GPR模型的WiFi指纹定位改进算法。实验结果表明,该算法能够有效提高定位精度,定位精度可达到1m,点位误差在小于1.5m限差时,其可靠度可达到83.3%。     

自动推算室内接入点坐标算法

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。     

高斯函数定权的改进KNN室内定位方法

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。     

建筑室内空间定位技术研究

为解决某市行政中心楼因建筑体量巨大、室内结构复杂而导致办事人员不易寻找目的地的问题,本文研究了室内空间定位搜寻方案,探讨了室内无卫星信号的定位方式。借助无线网络信号定位分析了无线网络信号传输中涉及的测距、信号滤波、空间定位等核心技术问题,并进行了试验验证,收到了良好的效果。     

一种基于低功耗蓝牙的室内定位技术

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。     

基于人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位方法

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.      

北斗／WSN网络的融合定位算法

通过对传统的无线传感器网络RSSI定位算法的研究,分析了其定位精度差,响应速度慢等特点,结合北斗定位系统的优点,提出了一种传统无线传感器定位与北斗导航定位相融合的算法,通过卡尔曼滤波,将两种算法的数据进行融合,得到了新的融合定位算法。通过仿真分析可得,新的融合算法在定位精度和收敛速度上,相较于传统单一的无线传感器网络节点定位算法都有了相应的提高,通过对这一算法的仿真,仿真结果说明该算法切实可行。      

一种融合空间拓扑关系的室内无线定位方法

针对仅利用无线信号源和其发射信号强度定位会丢失待测位置与信号源之间固有空间关系的问题,提出了利用已知位置接收信号源发射的无线信号强度测量未知点的低成本室内定位方法。该方法深入分析了待定位点和无线信号源以及信号覆盖范围之间的空间关系,充分利用RCC-8空间关系模型进行无线定位。实验结果表明,采用这种融合空间拓扑关系的基于无线信号强度的室内定位方案能够优化定位流程,并在测得位置中反映待测点和信号源之间的相对空间关系。