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。     

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BLE室内精确测距模型研究与精度分析

由于室内实际环境中低功耗蓝牙(bluetooth low energy,BLE)接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)信号易受折射、多径、障碍物、散射等不稳定因素的影响,测距误差较大,针对这一问题,研究基于BLE的RSSI室内测距分析,首先,选取3个室内主要环境影响因素,研究其对RSSI测量的影响,并进行实验分析;然后,分析RSSI室内测距模型参数,根据具体室内实际环境采用平均值法优化测距模型参数;最后,提出3种不同滤波方法处理RSSI值。实验结果表明,参数优化和高斯滤波后的测距精度最高,测距误差在0.5m以内。     

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...     

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．      

聚类阈值结合动态K值的蓝牙室内定位算法

针对固定阈值的动态K近邻算法定位时未能有效剔除距离较远参考点的问题,该文提出了基于聚类阈值结合动态K值的算法:①在离线阶段建立聚类指纹库,并在每个聚类子块中设定聚类阈值;②在线阶段根据待测点信号确定其所处的聚类子块和对应的阈值,由信号强度的欧氏距离和聚类阈值选取K个信号距离最小的参考点;③以信号距离倒数为权重计算坐标加权平均,作为定位结果。实验分析得出,与固定阈值的动态K值算法的平均定位误差为2.64m;聚类阈值结合动态K值算法的平均定位误差为1.12m,降低了57.6%,并且点位误差在1m和2m内的可信度分别为42.3%和77.8%。聚类阈值结合动态K值算法能够较好地剔除距离较远的参考点,可以有效提高蓝牙指纹定位的精度。     

ZigBee网络中RSSI的测距模型分析

本文在分析常规的RSSI对数模型下,提出一个新的路径损耗因子动态变化模型(N-Model):在室外空旷地带用ZigBee节点获取RSSI数据,分别用对数模型、多项式模型以及本模型做曲线拟合,结果表明在短距离(15m)情况本模型优于另两种模型。在中长距离(15m～110m)的情况下,多项式模型能达到较好的效果。     

融合小波变换与神经网络的RSSI室内测距算法

提出一种融合小波变换与神经网络的基于WiFi的RSSI室内测距算法,该方法通过小波变换与神经网络对RSSI数据、路径损耗模型进行修正。利用小波分解与单支重构方法,只对低频的近似部分进行单支重构,舍弃高频细节部分,同时使用神经网络训练特定环境下的路径损耗模型。通过实例验证表明,该算法最大测距误差、最小测距误差、平均测距误差分别为1.206、0.037、0.692 m;平均测距误差比路径损耗模型、BP神经网络模型分别提高了1.846、0.469 m。     

高山区高等级公路GPS测高的分段拟合及精度分析

结合实例,提出高山区高等级公路GPS高程进行分段拟合的方法,对拟合结果进行精度分析,认为该方法能有效提高GPS高程拟合精度.     

两种常用的GPS高程拟合模型拟合精度研究

通过利用金塘大桥海中一级加密网这一成果对GPS高程异常拟合模型精度进行研究,分别用平面拟合模型和多项式曲面拟合模型解算出各点的正常高并与四等水准结果比较,得出一些有益的结论,对GPS的实际应用具有一定的指导意义.     

BDS卫星位置插值方法研究及精度分析

针对精密星历本身只能提供离散的而不是任意时刻的卫星位置,该文提出采用插值法计算任意时刻的卫星位置。利用德国地学中心(GFZ)提供的精密星历数据,依次使用了拉格朗日插值法、牛顿插值法、切比雪夫拟合法、勒让德拟合法计算地球静止轨道(GEO)卫星、倾斜地球同步轨道(IGSO)卫星、中地球轨道(MEO)卫星这3种不同轨道卫星任一时刻的卫星位置,并对这4种插值方法的精度进行了深入分析。实验结果表明:在解算北斗3类不同轨道卫星中,C01卫星用牛顿插值法最优,C09和C12卫星用拉格朗日插值法最优。     

一种基于蓝牙的室内定位导航技术

为解决GNSS定位技术的“最后一公里”问题,室内定位近年来成为定位领域的研究热点。为了满足室内定位和导航服务的需要,该文采用iBeacon信标节点,设计了一种蓝牙技术为基础的室内定位系统。利用不同AP对位置的影响差异,实现空间分割以自动构建指纹数据库,结合用户的运动状态实现室内定位。研究结果表明:该文的定位方案在500m2的室内环境下,定位精度优于2m,完全可以满足日常定位导航功能。     

网格低潮面模型构建及精度分析

文章基于网格潮汐模型构建了网格低潮面(深度基准面)模型,分析了网格低潮面模型的精度影响因子,验证了网格低潮面模型的可行性和有效性.试验表明,网格低潮面模型精度优于20cm,在离岸较远的海区精度更高;基于网格低潮面模型的低潮面确定方法可以避免基准面确定需要设立验潮站获取(同步)潮位观测数据、沿岸低潮面(深度基准面)定义和算法存在差异以及基准面传递技术存在局限性的问题,尤其适合不易设立验潮站的海区的低潮面确定.     

基于多项式曲面拟合模型的高程转换方法及其结果分析

本文针对影响多项式高程转换精度的两个主要因素(拟合模型选择和拟合点选取),在分析不同阶次多项式表达特征的基础上,基于一次多项式拟合残差信息,提出了综合不同多项式曲面模型的GNSS高程转换方法,并通过实例验证了该方法的有效性。结果表明,利用一次多项式拟合残差空间分布信息反映的测区高程异常变化特征,作为二次多项式分区拟合区域划分或三次多项式拟合点选取的依据,进行高程拟合,可以将高程拟合精度从厘米级提高至毫米级。     

北斗三号卫星位置插值研究

针对北斗精密星历只能提供离散的三维坐标,而无法提供任意时刻卫星位置的问题,本文提出插值法计算任意时刻的卫星位置,即分别采用拉格朗日插值法、多项式拟合法、分段线性插值法及径向基函数拟合法对北斗三号卫星精密星历进行内插。试验结果表明,拉格朗日插值法和多项式拟合法能够较好地内插BDS-3的位置坐标。搭载CZ-3A运载火箭的卫星X方向位置和搭载CZ-3C运载火箭的卫星Z方向位置均采用拉格朗日插值法解算效果最优;其余位置方向采用多项式拟合法解算效果最优。     

半参数模型精度研究

通过对时间序列测量数学模型的研究,将半参数回归分析方法引入AR(p)模型,利用算例对其模型精度进行比较研究,得出引入半参数后可以检查出一般模型不能检查出的粗差或模型误差,提高结果精度的结论。     

基于自适应中值滤波和改进Hough变换的直线提取

直线是遥感图像的重要纹理特征,直线提取是直线匹配、遥感影像数据的三维重建、图像配准等的前提基础。本文针对传统Hough变换存在的问题以及MatLab软件工具箱中现有滤波算法的不足,提出对Hough变换进行改进,设计自适应中值滤波,并结合Canny边缘检测算子实现了直线的准确提取,使得直线提取算法具有较强的抗噪性能,不误检直线。