基于信号丢失率的AP选取算法分析

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.     

WiFi室内定位的不同接入点选取策略的性能评估分析

最优无线接入点(access point,AP)子集的选取是进一步改善WiFi室内定位技术的一个难题。本文介绍了现有的AP选取算法并提出了基于奇异检验的AP选取算法,给出了WiFi室内定位的性能评估指标。通过实验评估分析了各AP选取算法的综合性能,结果表明:基于相同原理的AP选取算法,其位置估计误差具有相似性,但不同AP选取算法由于选取原理不同各自具有局限性。在实践应用中,要贴合实际情况,结合各AP选取策略特点,选择合适的AP选取策略。     

基于位置融合的WiFi室内定位新策略

基于接收信号强度（RSS）的WiFi室内定位技术由于其成本低、易部署的特点成为近年来的一个研究热点。基于RSS的WiFi室内定位由于受到室内环境复杂、动态变化性强的特性,位置估计精度和可靠度较低,因此本文提出了一种新的位置融合定位策略进一步改善基于RSS的WiFi室内定位的精度。新的位置估计策略融合三种AP选取策略的位置估计结果,试验结果表明,新提出的位置融合定位策略能够提高位置估计的精度,同时保证定位结果的可靠性,其整体定位性能更优。      

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。     

WiFi指纹定位中AP个数对定位精度的影响

基于RSSI的WiFi指纹定位算法离线建立指纹数据库阶段受AP个数影响,因此AP个数也将影响到指纹定位算法精度。为了探究AP个数对定位精度的影响,文中在室内环境下进行实验,选取不同的AP进行基于RSSI的WiFi指纹定位实验和分析,定位精度和可靠性作为定位结果的衡量指标。实验结果表明:在单个办公室内,5~6个AP时定位精度较高且定位结果可靠性达到最高。     

基于最小二乘的WiFi匹配导航

讨论了WiFi室内定位技术中常用的定位方法,并以位置指纹匹配方法为例,详细分析了其定位算法及精度.在此基础上,提出了基于最小二乘的接收信号强度匹配方法.在仿真场景下,分别对该算法进行了静态和动态的实验.结果表明,与位置指纹匹配方法相比,基于最小二乘的匹配方法可以达到子格网的定位精度.     

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。     

模糊数学的WiFi室内定位算法

针对目前大多数基于位置指纹的WiFi定位算法都是以统计数学理论为依托,而且很少涉足定位精度在空间分布上的研究这一问题,该文在总结K近邻、加权K近邻以及最大似然模型的WiFi室内定位基础上,提出了一种结合模糊数学理论的WiFi定位算法。从平均误差、最小误差、最大误差、变异程度、定位时间这几个角度,将该算法与其他传统算法进行比较分析。基于真实场地的实验测试结果表明,该算法定位精度高,定位速度快。最后对定位误差进行空间插值分析,结果表明4种模型的定位精度均与WiFi信号源的分布位置有很强的相关性。     

基于WiFi的室内位置服务GIS应用系统研究

以室内电子地图为基础,采用基于WiFi的室内定位技术,设计了室内位置服务GIS应用系统框架,实现了POI搜索、路径规划、路径导航等系统功能,对室内位置服务GIS的研究与应用具有一定借鉴意义。     

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%。     

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.      

一种WiFi距离交会加权融合定位算法

基于距离交会的WIFI室内定位算法受环境的影响,距离反演精度较低导致定位误差较大,不同距离反演模型对定位误差影响特性存在差异。考虑到GPR距离反演模型过度平滑引起定位结果扎堆的缺陷和传统损耗模型反演精度过低引起定位结果误差较大的缺陷,提出一种基于GPR预测模型和损耗模型的加权融合定位算法。实验结果表明:该融合算法能够有效提高定位精度并明显改善基于GPR模型定位算法的定位结果扎堆现象。     

一种改进的组合定权的指纹定位算法

室内场景复杂、WiFi信号不稳定等因素,造成基于信号空间K最近邻法的WiFi指纹定位算法匹配的邻近点会出现偏差,使用偏差较大的点计算待定点位置会直接影响定位结果。本文提出了一种改进的组合定权的指纹定位算法,对K个邻近点的几何结构进行分析,剔除其中偏离邻近点几何中心较远的点后,同时分析匹配邻近点中心同待定点几何位置存在理论上的关联,利用选择后的邻近点与其中心点的几何距离、待定点与指纹点欧氏距离组合定权,加权求取坐标。与KNN、WKNN算法定位结果分别进行比较,表明该方法提高了定位准确性和精度。