WiFi指纹定位的一种新组合算法

探讨AP选取策略和贝叶斯位置估计算法对基于RSS的WiFi室内定位技术位置估计精度的影响。国内外学者分别对AP选取算法和贝叶斯位置估计算法进行了大量的研究。为了进一步深入研究不同算法的优劣性,利用组合优化的思想对不同算法进行组合,通过找出最优算法组合从而提升WiFi室内定位系统的性能。基于互信息最小化的AP选取策略和考虑AP相关性的贝叶斯位置估计算法,提出一种新的WiFi指纹定位组合算法。实验分析表明:新算法具有良好的实用性和定位性能。     

一种基于全向指纹库的WiFi室内定位方法

WiFi室内定位技术是导航与位置服务领域的研究热点。室内环境下WiFi信号衰减受人体遮蔽影响较大,本文考虑了用户朝向引起的信号强度差异,提出了一种基于全向指纹库的WiFi室内定位方法。试验结果表明,该方法定位精度高于基于方向识别的指纹定位方法,当K取4时,平均定位误差为1.44 m,定位精度优于1 m的置信概率为54%,优于2 m的置信概率为88%。     

一种基于PGD的WIFI位置定位新算法

在利用已知指纹点位置坐标估算定位点位置时,目前大多采用WKNN。考虑到AP信号在不同方向有不同的衰减率,本文在WKNN基础上提出了基于PGD的位置定位新算法。通过实验分析,结果表明：与WKNN相比,本文提出的PGD算法具有更高的定位精度和更强的可靠性。     

基于GF-KF修正RSSI的室内指纹定位方法

针对Wi-Fi信号易受噪声等外界不确定因素的影响以及移动终端接收信号强度指示（RSSI）与真实值存在偏差而导致定位精度不高的问题,本文提出了一种基于GF-KF修正RSSI的室内指纹定位方法．由于采集的RSSI不稳定,该方法利用RSSI类高斯分布的特性,对RSSI数据进行高斯拟合,以得到较为确定的RSSI值．在此基础上,引入卡尔曼滤波算法对拟合后的RSSI数据进行误差修正,结合加权K近邻（WKNN）匹配算法进行定位．实验结果表明:本文方法的平均定位误差为1.5 m,2.0 m以内的误差累积分布概率为90.06％,定位效果优于同类方法．      

一种虚拟空间划分的室内指纹库定位方法

RSSI测量距离技术被广泛应用于距离定位的领域。针对传统的Zigbee指纹定位算法和复杂环境,文章提出了一种虚拟空间划分的Zigbee指纹库定位算法,其中包括虚拟空间划分最邻近定位算法、虚拟空间划分加权最邻近定位算法和虚拟空间划分贝叶斯定位算法。实验结果表明,在最优情况下,此方法能将定位误差抑制在1.50m。     

一种用于RSS提取的改进粒子滤波算法

针对室内WiFi指纹位置定位中取RSS的平均值作为其定位特征值在室内环境的复杂性和动态性不能准确地反映RSS信号真值的问题,以及卡尔曼滤波和粒子滤波算法等用于RSS信号的提取只针对线性噪声或非线性噪声中的一种,在室内动态多变、干扰复杂多样的环境下鲁棒性不理想的问题,结合卡尔曼滤波和粒子滤波,提出一种用于RSS提取的改进的粒子滤波算法。给出了算法实现的步骤,并且在不同地点不同环境条件(静态环境和动态环境)下分别进行了指纹定位在线端的数据采集实验。实验结果表明:基于改进粒子滤波的RSS提取算法的定位精度和鲁棒性均优于均值算法、卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等已有算法。     

多类智能终端基于灰色关联度的WKNN定位效果分析

为了解决WiFi指纹定位中遇到不同智能终端定位时产生的定位精度下降问题,针对多类智能终端情况,研究了以灰色关联度替代欧氏距离的改进加权K最近邻算法(WKNN)的改进效果,并进行了不同设备的定位实验.结果表明,对多类智能终端进行WiFi定位时,相较于传统WKNN算法,基于灰色关联度的改进WKNN算法在定位精度和普适性上均...     

一种基于Wi-Fi FTM指纹与测距的动态加权混合定位

针对传统的指纹定位与测距定位混合需要提前确定两者权重的问题,该文提出了一种新的动态加权混合定位方法。该方法利用Wi-Fi精细时间测量(FTM)协议同时返回接收信号强度(RSS)与测距数据的条件,在分析指纹定位与测距定位原理的基础上,分别对两种定位方法生成的定位结果动态确定权值,最后根据间接平差原理对两种定位结果进行融合,得到最终定位结果。在相同的实验条件下,该文所提的动态加权混合定位方法的平均定位误差(ME)为1.42 m,均方根误差(RMSE)为1.85 m,与指纹定位、测距定位和确定性加权混合定位方法相比,ME分别减小了27.6%、18.4%和21.9%,RMSE分别减小了37.3%、15.5%和15.5%。实验结果表明：与指纹定位、测距定位单种定位方法和确定性加权混合定位方法相比,该文提出的动态加权混合定位方法可以提高定位结果的精度和稳定性。     

一种基于蓝牙室内指纹定位的贝叶斯改进算法

贝叶斯估计是重要的位置指纹定位算法,但传统的等值贝叶斯先验概率在动态定位中不适用。针对该问题,本文提出了一种基于贝叶斯指纹定位的改进算法。首先,借助陀螺仪获取的航向信息和高斯核函数模型建立概率投票算法,计算先验概率;然后,结合先验概率和信号强度计算待测点位于参考点上的后验概率;最后,选取概率最高的参考点,以概率为权重计算待测点的最或然值。以智能手机为试验对象,在规则路径试验中,改进算法的平均定位误差为1.15 m,定位误差小于2 m的概率为96.1%,不规则路径试验中,平均定位误差为0.50 m,定位误差在1 m的可信度为94.8%;并且改进算法对定位中位置跳变的现象有明显改善,具有较好的稳健性。     

基于WiFi信号室内定位技术的研究

主要对基于WiFi信号的室内定位技术中的三角形定位法进行了研究。鉴于现有的三角形定位模型受信号强度和环境干扰的约束影响,定位精度不高,提出了一种结合室内影响因素约束的权重改正定位模型,更加切合复杂的室内定位环境。通过试验测试和数据分析,经过加权去噪模型改正后的定位精度更高,适用性更广。     

基于WiFi信号的整体区间重叠度的AP选取算法

针对WiFi指纹室内定位中AP(access point)选取算法问题,提出了一种基于WiFi信号的整体区间重叠度(overall interval overlap degree,OAIOD)AP选取的优化算法,给出了算法的流程和整体区间重叠度计算方法。通过实验并与区间重叠度、信息增益、信息增益率、互信息等多种AP选取算法相比,结果表明:该算法定位精度较高,可靠性和稳定较好,增强了AP对指纹点的识别能力,又减少了指纹点中AP之间的关联性。     

一种基于流形正则化的半监督指纹定位算法

针对传统指纹定位算法采集带标签训练数据成本高的问题,本文提出了一种基于流形正则化的半监督指纹定位算法。首先以流形假设为依据,利用批量输入的带标签数据与无标签数据之间的相似度构建图拉普拉斯算子;然后与极限学习机算法相结合,通过随机特征映射建立隐含层;最后在流形正则化框架下,求解隐含层和输出层之间的权值矩阵,从而建立位置估计模型。仿真结果表明,与INN、SVR、ELM 3种算法相比,该算法的训练和测试时间相对较短,且在带标签训练数据稀疏的前提下仍能保持较高的准确率与稳定性。     

一种改进的图斑合并算法

从计算几何的角度提出了一种改进的图斑合并(聚合和融合)方法。图斑聚合采用缓冲区合并的思想,可以有效地合并"桥梁"区域,并保持图斑的自然弯曲形态;图斑融合通过骨架线剖分小图斑,以共享边和地类为共同作用因子,将小图斑逐个合并到原始图斑的拓扑相邻图斑中。此算法有效地维持了图斑边界的自然弯曲,并顾及了图上显示地类的父类整体变化情况。     

基于Wi-Fi和Android平台的室内定位技术研究

由于GPS不能满足用户对室内定位的需求,研究并开发基于Wi-Fi和Android平台的室内定位系统,利用位置指纹匹配算法和Kalman滤波实现室内定位。实验结果表明,该系统具有良好的实时动态定位效果。     

一种改进的基于道路网络距离的K近邻查询算法

研究了空间网络数据库中的K近邻查询,提出了一种新的基于道路网络距离的KNN查询算法。这种方法以已有的道路网络模型框架为基础,通过预计算NN表,减少了昂贵的最短路径计算,利用两个链表记录已访问弧段的信息,避免了不必要的磁盘I/Os,从而有效地提高了算法效率。实验结果表明,在目标点分布比较密集的情况下,本算法明显优于其他算法。     

一种基于地图匹配辅助行人航位推算的室内定位方法

针对行人航位推算算法中误差积累问题,提出并实现了地图匹配方法,辅助惯性测量装置进行自主定位。根据室内几何布局特征划分矢量域,修正方向传感器数据来确定航向角,同时通过投影匹配模型判定界点的最优坐标,最终进行最佳室内位置估计。经实验证明:在保持惯性传感器短时间内自主性强、定位精度高等优点的同时,该方法能够很好地抑制误差积累,提高定位算法的精度与稳定性。