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。     

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。     

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。     

虚拟AP支持的室内非线性约束区域定位

在具有线性约束的室内区域,如走廊或狭窄通道,使用行为地标和室内地图辅助的方法,可以提供较为精确的位置信息.但在非线性约束的室内区域,如办公室、商铺和机场大厅等空间范围较大的室内空间,人为活动轨迹难以进行线性约束,很难使用行为地标和室内地图辅助的方法进行定位.虚拟无线信号接入点(access point,AP)是利用无线...     

基于改进AP选择的融合随机森林室内定位算法

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.      

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。     

基于RFID的室内定位技术的开发与研究

阐述了对基于射频识别(RFID)的室内定位技术的研究结果,基于该原理的研究成果,以无线局域网为媒介、以C#编程开发实现了基于信号能量指标(RSSI)测距的室内定位应用程序,并设计测试方案对其定位误差进行测试与分析。经测试,该程序定位误差在2.5m以内,长时间解算值方差在0.04以内,证明了该技术实现室内定位的可行性。     

基于信息损失的街道渐进式选取方法

对街道网的量测信息、拓扑信息和专题信息进行了计算,在此基础上提出了一种基于信息损失的街道选取方法。按照该方法对GB 12343-90中的一幅街区式居民地地图进行了实验。结果表明,该方法能够动态和渐进地进行街道选取。     

基于空间分析和遗传算法的公共服务设施选址

本文主要从城市规划、土地利用规划的角度,对涉及公共服务设施选址的多个图层进行缓冲区分析、叠加分析、空间查询统计等,得到一系列符合规划的候选地址.引入遗传算法,在满足居民对公共服务设施的需求以及享受公共服务设施的总体成本最小的目标前提下,得到最佳的选址方案.以广西某规划新区小学用地选址为例验证了方法的有效性.     

CORDIC算法实现GPS信号捕获研究

在GPS接收机中,对GPS信号的捕获是最为关键的第一步。对GPS信号中伪码的初始相位和信号载频的估计是捕获的两个基本任务。在某些特定的环境下,比如室内、城市街道、树林,对信号的捕获变得困难。针对这个困难可以通过提高估计精度以减少估计误差带来的相关损失。但是信号累积和估计精度的提高都需要极大地增加运算量。本文提出了将CORDIC算法引入到GPS接收机,在保证大运算量的情况下,实现快速的计算时间。介绍了GPS信号捕获的基本原理,讨论了使用CORDIC算法的必要性以及实现方法。最后通过仿真验证了CORDIC算法能够有效提高GPS接收机的捕获速度。     

卫星导航信号码片形状监测算法研究

信号质量监测技术是保障卫星导航系统高服务性能的重要手段之一。多相关器法是一种传统的信号质量监测算法,但它也存在一些局限性,如不能直观地反映异常信号波形特征、检测量效果随着信号调制方式的不同而不同、随着相关器的增多计算复杂度增大。针对以上问题,同时为了提高监测性能,本文采用了一种能获取码片过渡段的算法,并对检测量构成形式进行扩充,提出了一种高效检测量的筛选算法。最后本文对码片监测算法和多相关器算法进行了仿真与实测数据分析,验证了检测量选择算法能一定程度提高监测性能;码片监测算法相对多相关器法提高了监测敏感度,且有在实际实现时有更小的计算量及对其他体制信号更强的适用性。      

基于非一致性自适应变异的克隆选择算法

提出了一种基于非一致性自适应变异的克隆选择算法。该算法根据抗体的亲和力自适应地确定相应抗体的变异率,同时采用非一致性变异方法来提高算法的效率。实验证明,与传统的克隆选择算法相比,本文提出的方法所需要的收敛时间更少,且能快速地找到最优解,具有一定的实用价值。     

基于决策树的高光谱数据特征选择及其对分类结果的影响分析

本文利用OM IS高光谱数据,研究了决策树算法（Decision Tree,DT）特征选择的特点以及特征选择对决策树分类结果的影响。设计了三种特征选择方法：SEP,MDLM和RELIEF,将它们与DT特征选择的结果以及特征选择后的分类精度（考虑了三种分类器：最大似然法、后向传播神经网络、最邻近法）进行对比,并分析了这三种特征选择方法对决策树结构和分类精度的影响。结果显示,DT是一种比较好的特征选择方法;经过特征选择后再生成的决策树比直接生成的决策树,用到更少的特征（平均减少了43.36%）、有更多的节点（平均增加了18.61%）和更高的分类精度（平均提高了0.35%）,当样本数量少时,分类精度的提高幅度最大,而树的大小却基本没有增加。     

基于栅格数据道路选线模型算法的应用研究

本文主要介绍基于GIS栅格数据计算最优道路路线问题的算法设计原理和实现方法，本算法有自己独特的特点，它主要是根据坡度分级费用、最大坡长、最大纵坡和选线范围等限制条件，运用费用栅格矩阵法计算最优道路路线。本文最后给出一个示例，以验证道路选线模型计算结果的正确性。     

基于NDSST的非平稳信号时频分析算法

应用时频分析方法研究含噪非平稳信号的时间-频率联合分布特性,De-shape SST（De-shape synchrosqueezing transform）算法具有良好的时频表现,但其抗噪性能及算法的鲁棒性还有待提高。提出基于非线性匹配追踪（nonlinear matching pursuit,NMP）分解的De-shape SST算法（nonlinear matching pursuit De-shape synchrosqueezing transform,NDSST）,利用NMP良好的重构特性对非平稳信号进行稀疏重构,再进行De-shape SST时频分析,提高算法的抑制噪声能力和鲁棒性的同时,保留了良好的时频分布聚集度。数值仿真实验结果表明,对于单频、变频、线性调频和组合变频信号,NDSST算法可以得到高锐化度的时频分布表示,并且在低信噪比（sinal noise ratio,SNR）条件下依然具有优越的抗噪声性能。在金属破裂样本信号分析应用中,NDSST算法能够清晰地得出金属发生破裂的时间-频率范围,为工程实践中设置监测传感器的阈值提供判断依据。     

一种基于Voronoi图的人防警报器空间选址算法

首先通过声学传播原理研究了警报器覆盖范嗣模型。结合Voronoi图影像范围、最大空心圆策略和平面完全刮分等特性,提出了基于Voronoi图的警报器空间选址算法。文章详细阐述了算法基本思想和流程,最后进行了算法组件设计和系统开发实践。实践表明采用该算法能满足城市警报器合理选址和适当重叠覆盖的要求,并具有其优越性。