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。      

室内位置云平台关键技术研究

针对室内定位普遍存在的连续性和可用性问题,该文研究搭建了位置服务私有云,实现了室内混合云定位关键技术。利用硬件资源虚拟化,实现了动态部署、弹性计算、按需调配的云计算服务。提出了信标节点校正和自主轨迹推算的混合云定位技术,改进了室内定位的连续性和可用性,定位精度达到了约2m。利用微服务管理调度技术及其云推送服务组件,解决了大规模用户在线服务和数据通信瓶颈。开发了大众位置服务云端软件和终端APP,集成了室内地图、混合云定位服务,实现了室内位置云服务。     

GIS辅助的室内定位技术研究进展

室内定位技术是目前基于位置服务领域的研究热点之一,已引起政府部门、产业界和学术界的重视。室内GIS包含了丰富的先验知识,可用于辅助室内定位。本文对GIS辅助的室内定位技术需求、发展现状及面临的挑战进行了较系统梳理。首先介绍其发展现状,包括基于地图约束的室内定位、基于拓扑地图匹配的室内定位、基于语义感知的室内定位以及基于视觉感知的室内定位。随后,介绍了其面临的挑战,主要包括统一时空基准下的室内GIS数据模型、室内GIS数据更新以及智能手机有限的计算资源。最后,展望了其发展趋势,在GIS辅助的室内定位方面,将从基于语义感知的室内定位发展到基于空间认知的室内定位;在室内GIS数据的获取方面,将从目前的基于机器采集发展到人机交互式数据采集。     

基于安卓平台的室内实时定位

针对目前利用WiFi信号进行室内定位实时精度较低的问题,该文提出了一种改进的K最近邻算法。由于室内人体走动对于WiFi信号的不规律干扰,使得室内实时定位的精度带有很大的不确定性。为了实时地消除外界干扰带来的误差,改进的K最近邻算法增加了外部节点来监测周围WiFi信号的强度变化,通过将获取的信号强度与指纹数据库中对应节点的信号强度比对,获取差值,并应用于节点周围的客户端,来实时地校正客户端的定位结果。利用此算法在Android平台上的实验表明,该算法定位简单,可以较为明显地改善节点周围2.4m范围内的实时定位精度,使平均精度能提高0.8~1m左右。     

低成本毫米波雷达的室内自定位方法

毫米波雷达已广泛应用于汽车工业等领域,但其用途主要局限于障碍物或特定任务的环境感知方面。目前将低成本单芯片毫米波雷达用于导航定位领域的研究还较少。首先研究了毫米波雷达的原始数据处理原理,然后设计了一种基于低成本单芯片毫米波雷达的室内自定位方法。该方法利用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法提取质心特征点,通过最近邻准则匹配质心特征点对,构造非线性优化函数以及使用列文伯格-马夸尔特方法求解定位结果。实验证明,利用低成本单芯片毫米波雷达可以实时进行室内导航定位解算。在静止条件下,其平均水平定位精度可达亚厘米级(均值为0.82 cm,标准差为0.47 cm);在动态条件下,其绝对轨迹误差可达0.66 m,平均航向角误差可达4.58°,可以说明低成本毫米波雷达自定位的可行性。最后还讨论了低成本毫米波雷达在导航定位中存在的问题及可行的研究思路。     

基于GIS的室内定位约束与优化算法

随着室内定位技术的不断发展,室内导航渐渐成为可能。但由于室内定位精度和稳定性较差,导致定位点漂移,导航引导错误,用户体验感差,无法满足室内精细导航需求。文中根据室内空间的特点,结合GIS空间分析与导航推测算法,设计出一种适合室内定位约束与优化算法,能在不影响定位效率的情况下很大程度上改善定位效果。经实际场地实验,效果良好。     

正则化距离准则的Wi-Fi位置指纹室内定位方法

针对K-近邻法中常规指纹相似度匹配准则未能充分利用测试点和参考点的几何距离信息问题,该文提出了正则化距离准则的Wi-Fi位置指纹室内定位方法。该方法较常规距离准则兼顾了测试点与参考点的指纹距离和可靠几何距离,仅增加了正则化距离和K-近邻位置估算的迭代流程。而且,该方法仅含一个正则化因子,确定方法简便且可解释性好。密集与稀疏参考点格网间距下智能手机Wi-Fi平面定位实验表明,所提方法在正则化距离准则下能够有效提高约20%的定位精度,其中曼氏和欧氏定位中误差不超过2m。     

一种基于传播模型和位置指纹的混合室内定位方法

提出了一种结合传播模型的位置指纹室内定位方法。首先利用无线信号传播模型公式建立定位环境中已测定位置坐标的参考点距离各AP的理论距离的指纹数据库;然后再根据传播模型公式确定待定点到AP的理论距离;最后通过匹配待定点和匹配度最大的3个参考点之间的欧氏距离的倒数作为计算待定点坐标的权值,计算待定点坐标。试验结果表明,相对于传统的单独使用传播模型法或位置指纹法,本方法通过对两种方法结合进行室内定位,取得了更高的精度。     

PDR+BLE融合的室内实时定位方法

由于导航卫星信号在室内被遮挡,室内定位技术逐渐成为泛在导航定位领域的研究热点。行人航迹推算(PDR)和低功耗蓝牙(BLE)定位是惯性定位和射频信号定位的常用定位手段,PDR定位连续稳定但存在累积误差,BLE定位无误差累积但定位精度较差。为此,本文面向室内复杂环境行人自主定位需求,对PDR和BLE的实时融合定位展开了研究。首先针对PDR误差累积问题,提出了BLE临近校正PDR的改进算法;然后针对BLE定位粗差大的的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的自适应抗差PDR+BLE融合定位算法。试验结果表明,相比传统算法,BLE临近校正PDR算法定位精度提高了19%,基于EKF的自适应抗差融合定位精度提高了21%,定位精度和稳定性都有显著提升,在室内定位领域中具有较高的适用性和可扩展性。     

基于改进时星差分的室内伪卫星精密单点定位研究

考虑到室内伪卫星定位环境的特殊性,通过一定的硬件设计保证各路伪卫星信号的传输同步性。在此基础上,提出了一种基于改进时星差分的室内伪卫星精密单点定位模型,给出了该方法的具体计算步骤。实测数据表明,在室内环境,无周跳影响下该方法的定位精度可以达到cm级。     

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。     

基于微惯性技术的室内定位理论及应用

室内定位方法的可行性及准确性成为位置信息服务体系的研究热点,针对移动智能终端普及率的提高,提出了基于内置微惯性传感器的定位理念。通过采用Allan方差分析惯性器件误差参数,并基于频谱分析采用滤波降噪方案提高器件输出信噪比,结合人体运动特征准确判定步态,为零速修正算法的实现提供依据,通过建立局部区域的地磁信息数据库,实现磁匹配零速修正卡尔曼组合误差修正。实验结果验证了基于微惯性技术的室内定位方法的可行性。     

基于无线传感器网络的室内定位研究

分析了以接收信号强度为基础的三边测量法和场景分析法两类无线室内定位算法的基本原理,利用无线传感器网络节点在实际的室内环境中对这两类算法进行了测试并对它们的定位精度进行了分析和对比。     

利用单相机和神经网络估计的室内定位导航

由于三维场景与二维图像之间存在着非线性和高度复杂的关系,使用相机对用户的位置进行估计需要建立复杂的数学模型。针对该问题,本文提出了使用神经网络估计的单相机进行室内定位的方法。室内定位系统的主要优点是LED能够使用可见光通信发送其位置信息。首先,该方法充分利用LED光线的投影不变性,借助图像传感器通信（ISC）完成虚拟直线的构建;然后,运用神经网络估计从该虚拟直线中提取出相机的方向信息;最后,使用一个简单数学方程估计用户位置。仿真试验考虑了4种情形,结果表明,本文提出的方法性能优于同类方法,对于一个房间内的大部分地方,定位误差在35 mm以内。     

泛在无线信号辅助的室内外无缝定位方法与关键技术

针对无缝定位的应用需求和亟待解决的关键技术问题,结合城市环境下多种泛在无线信号可以充分利用的特点,提出了一种泛在无线信号辅助的无缝定位新方法,并对无缝定位技术的原理、特点和发展趋势进行了讨论。特别针对香港典型城市环境,就多种泛在无线信号辅助的无缝定位进行了初步实验,给出了一个能够满足大多数无缝定位服务应用的原型框架。     

室内定位技术发展与应用研究

目前,全球卫星导航系统是获取室外环境位置信息最常用的技术手段,但由于卫星信号易被遮挡,并不适用于室内或者高楼林立的复杂场合,因此,室内定位技术作为室外定位的有力补充迅速发展。本文通过介绍目前主流室内定位方式及关键技术,结合室内定位技术的研究现状,深入挖掘了室内定位技术的潜在价值及广阔前景,并提出具体创新应用方向,力求构建深层面的智慧位置平台。     

基于几何聚类指纹库的约束KNN室内定位模型

针对室内环境基于RSSI定位不稳定问题,提出了以几何信息改进基于指纹库的KNN定位算法。根据室内几何布局建立了聚类指纹库,提出了表征点位几何特性的点散发性强度(geometric strength of sporad-ic, GSS)概念。利用最邻近样本点的GSS判别移动终端所在参考点RP控制网结构以动态选择KNN关键参数K,构建最佳多边形为约束准则自适应选取后K- 1个邻近点,建立了基于几何聚类指纹库的约束加权KNN室内定位模型。结果表明,改进后定位模型可以更好地估计终端位置信息,其中几何聚类指纹库是改善定位准确性的关键,约束KNN能够有效地提高室内定位精度。     

高斯函数定权的改进KNN室内定位方法

室内某些区域无线访问接入点（AP）布设稀疏,以及信号指纹的时变特性等因素,均使得无线信号接收信号强度（RSSI）序列与射电地图（radio map）相应RSSI序列完全相同成为可能,计算得到信号空间的欧氏距离为0或非常小。利用欧氏距离定权的加权质心算法解算会出现错误,无法得到定位结果;取K个参考点坐标均值的KNN算法以1/K为权值,定位精度相对较低。本文提出了高斯函数定权的KNN定位算法,对K个最近邻欧氏距离进行了标准化处理,利用高斯函数分配权值,得到加权坐标值。与KNN和WKNN算法的定位结果相比,该方法提高了鲁棒性和定位精度。     

云定位技术及云定位服务平台

传统的基于行业用户需求而建立的集中式高精度导航定位服务模式在可靠性、可扩展性以及服务多样性等方面已无法满足大众用户的精密定位需求。结合云平台技术,提出了云定位的概念,通过综合管理和整合各类定位资源,实现多种定位手段的资源共享、技术融合和优化配置。给出了云定位的架构图,并讨论了GNSS网络RTK,GNSS广域精密定位,Wi-Fi定位,通信基站定位等多种手段在定位云上的综合和服务实现。云定位在可扩展性、可靠性、系统维护成本以及用户使用灵活性等方面都具有传统的精密定位服务模式所无法比拟的优势;通过云定位,用户不仅可以获取各类精密定位服务,还能实现多种定位资源的优化配置,定制个性化的应用;为精密导航定位的大众化普及提供有效的商业模式和技术途径。