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在Android平台上利用WiFi信号强度特征进行定位,定位系统由安卓客户端、Tomecat服务器以及MySQL数据库组成。基于信号强度指示(RSSI)的WiFi指纹定位在离线阶段建立的指纹数据库受采样间距的影响,因此采样间距必然影响指纹定位的精度。为了探究采样间距对WiFi指纹定位影响,在教室内进行实验,选取不同采样间距进行基于RSSI的WiFi指纹定位实验和分析,以定位的精度和时效性作为定位结果的衡量标准,实验表明,在室内环境下,采样间距为3 m的时效性较高且定位精度也能满足要求。 相似文献
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近十年来,基于RSS(received signal strength)的WiFi指纹室内定位技术逐渐成为国内外学者的研究热点,其通过接收多个AP(access points)的信号来估计用户的位置.受到室内复杂环境的影响,不同AP的观测质量存在较大差异,AP选取对WiFi室内定位性能具有重要的影响.考虑到AP在传播过程中存在信号丢失,有学者提出了基于信号丢失率(signal loss rate,SLR)的AP选取算法,为了能够选取出更加合适的AP,本文针对基于SLR的AP选取算法进行了相关参数设置实验分析.实验结果表明:在合适的参数设置下,基于信号丢失率的AP选取算法与其他现有常见方法相比,具有更高的定位精度以及可靠性. 相似文献
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《测绘地理信息》2020,(1)
为了进一步提升基于RSS(received signal strength)的WiFi室内定位算法的精度和可靠度,本文对比研究了基于标准差(standard deviation,STD)的AP(access points)选取算法和基于信号丢失率(signal loss rate,SLR)的AP选取算法,并提出了新的基于STD和SLR融合的AP选取算法。实验结果表明,基于STD的AP选取算法定位精度受到AP子集个数的影响,当子集个数大于6并继续增加时,定位精度变化不再明显;基于SLR的AP选取算法耗时最少;新的基于STD和SLR融合的AP选取算法定位耗时略大于融合前的两种AP选取算法,但其定位精度和可靠性明显优于其他两种AP选取算法。 相似文献
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针对位置指纹匹配算法计算量大导致室内定位精度不高的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的联合算法. 该算法以K近邻位置指纹匹配算法为基础算法,加入三角定位辅助算法,首先进行三角定位得出参考区域,再进行位置指纹匹配进行精准定位,有效地提高了定位精度. 使用Android Studio基于Java语言开发了一款集Wi-Fi位置指纹采集与在线定位一体化的软件,并在试验场地进行测试.实验结果表明:该算法定位精度在二维平面内达到 1~3 m,较单一算法定位精度有所提高. 相似文献
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针对复杂室内环境下接收信号强度(RSS)值和维度发生变化的问题,提出一种改进的接入点(AP)选择方法并融合随机森林(RF)分类算法进行实时室内定位. 在离线阶段应用改进的AP选择方法,并使用AP的RSS数据方差以及AP出现频率来衡量AP稳定性并选取前m个稳定的AP. 在处理方差时会经拉普拉斯平滑,以避免出现方差为0的情况,并以此构建初步的指纹数据库;在在线阶段利用集成学习中的RF来对分类结果进行投票表决得到最终位置信息,并将改进后的算法同传统RF,改进后的AP选择融合加权的K近邻算法(WKNN)以及基于信息增益(IG)的AP选择算法加随机森林相比较. 实验结果表明:文中所提出的方法在定位误差方面较其他三个算法分别下降29.3%、23.2%、17.2%,同时在定位时间方面也有提升. 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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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。 相似文献
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提出了一种基于互补滤波融合Wi Fi和PDR的行人室内定位方法。首先改善Wi Fi位置指纹定位的KNN算法,通过阈值的设定,排除相似度高但实际上不可能的点,获取动态K值;然后通过行人航位推算(PDR)初始化算法,动态轨迹概率计算,确定PDR初始位置;最后在改进的Wi Fi和PDR的定位基础上,基于互补滤波原理,根据Wi Fi和PDR定位的不同特性,利用各自的定位优点,使用Wi Fi定位修正PDR的定位结果,通过相应权重参数的调整,输出最终融合定位结果。试验过程中,选取3种不同的室内环境区域,试验结果证明了该算法可大大提高室内定位的精度和稳定性。 相似文献
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针对行人航位推算(PDR)定位存在误差累积和地磁指纹不唯一导致的误匹配问题,本文改进了基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位方法.在PDR定位过程中利用地图信息控制粒子权重更新,得到较为准确的位置信息后,利用动态时间规整(DTW)算法在PDR推算位置基础上进行快速序列匹配,获取最优位置估计.试验结果表明,融合定位方法有... 相似文献
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针对室内外无缝定位在室内外过渡点精度低、不能平滑自动切换等问题,结合GNSS定位技术以及室内地磁指纹节点的组合方法来实现室内外无缝定位及导航。由于从室外至室内时接收机接收到的卫星星数减少、GDOP值逐渐增加、定位的误差增大,因此室内地磁定位精度逐渐优于GNSS定位精度,在两个定位精度临界点通过分析计算得出GDOP最优转化范围值,进行平稳切换。此次试验仿真结果表明,GDOP在3~3.5进行切换与单一GNSS或地磁方法定位的精度相比,分别提高85.7%和82.6%,从而达到了室内外的高精度无缝定位,填补了国内外在室内外无缝定位上没有合适的切换界定的空白。 相似文献