基于TS-KNN的室内定位算法

室内定位是智慧城市的硬性需求,大量智慧城市相关应用都离不开位置服务。主要室内定位技术包括:蓝牙、RFID、UWB、地磁等,但由于成本、部署便捷性等问题,限制了其应用发展。笔者提出了一种基于指纹时序特征的KNN(k-nearest neighbor)定位算法(TS-KNN,timing sequence based KNN),该算法使用当前时刻的指纹进行基准坐标选择,并利用前几个时刻的定位结果对每个基准坐标进行权值修正。在重庆市某广场进行实验测试结果表明,提出的TS-KNN方法与KNN和WKNN等其他算法相比较,具有更高准确率,可有效提高室内定位精度,降低平均定位误差。     

基于恒模算法的室内多用户定位技术

提出了一种利用恒模算法的室内多用户同时定位技术.该技术可以作为独立的定位算法(CMA-Loca-tion),也可以作为一种辅助技术与其他定位算法相结合(如CMA-REA).模拟表明即使在距离估计误差较大的情况下,利用恒模算法的室内多用户定位技术仍能在很少的迭代次数后取得很好的定位效果,且定位误差不会随用户数目的增加而变大;当作为辅助技术时,能有效提高其他算法的最终定位精度.     

基于神经网络的UWB室内定位算法

定位技术的迅速发展,使它渗透到了人们的生产生活中,因此,对定位技术的完善和提升变得尤为重要.一些传统定位技术,如红外线、超声波、蓝牙、RFID等,由于室内环境的复杂性,导致定位精度有所损失.UWB作为一种无载波通信技术,其诸多优点可以使它在视距传输中获得良好的定位效果,但是实际环境中的非视距传输,会使其受到影响而产生误差.采用TOA定位方法,辅以神经网络算法,可在寻求优化解的过程中不断减小误差,实验仿真表明,该算法在复杂的室内传输中具有较高的定位精度.     

基于三角定位算法的WiFi室内定位系统设计

【目的】改善室内定位系统的质量,提高室内定位的准确率和效率。【方法】利用无线WiFi信号自身的特点,在Android平台的基础上设计一种基于三角定位算法的WiFi室内定位系统。【结果】实验测试结果表明该WiFi室内定位系统能准确地进行室内定位。【结论】基于三角定位算法的WiFi室内定位系统定位准确率高,具有很高的商业使用价值。     

基于RSSI的室内定位改进算法

【目的】为提高室内环境的定位精度,提出一种改进的基于RSSI(接受信号强度显示)的室内定位算法。【方法】首先根据室内的实际布局情况对场所进行区域分割,然后采用等边三角形布局信标节点,接着用高斯模型对数据进行预处理,最后使用改进的加权三边测量法定位未知节点的最终坐标。【结果】改进的算法具有定位误差小、精度高的特点。【结论】该算法适用于室内精确定位,有利于无线传感器网络的发展。     

基于位置连续性的室内定位算法

为了减小RSSI波动和多径干扰对定位精度和稳定性的影响,提出了一种基于位置连续性的室内指纹定位改进算法.依据用户位置具有连续性的特点,应用室内布局结构来缩减指纹搜索空间,去除位置歧义点,在此基础上,采用基于改进的贝叶斯方法进一步提高定位计算的精度和稳定性.分析与实验表明,该算法能有效降低RSSI波动对定位的影响,提高精度,同时也降低了实时定位的计算开销.     

基于RSSI的室内定位算法研究

无线传感网络是无线通信技术、传感器技术和微处理技术相集成的产物.随着信息技术的不断发展,WSN已经成为我们日常生活不可或缺的一部分.定位技术作为无线传感网络研究的热点,也受到了各领域的极大关注.本文通过对传统的室内定位算法的研究,综合考虑影响定位精度的因素,提出了改进的定位算法,并进行了仿真验证.     

基于KNN-SVM算法的室内定位系统设计

以室内的用户定位需求为应用背景,提高定位精度为目标,针对室内中复杂的环境,基于最近邻法(KNN)和支持向量机(SVM),提出了新的室内定位算法.先采用KNN去除训练样本中的奇异点,再采用支持向量机进行定位.与KNN法、朴素贝叶斯法、SVM回归法等室内定位算法比较,结果表明该定位算法有效提高了定位精度和定位速度.进一步提出了基于Android平台的室内定位系统的设计方案,采用Java语言编程实现了该系统,并进行了系统测试.实验数据表明:该室内定位系统的平均误差为1.7m,最大误差为4.9m,该系统在满足速度要求的前提下,有效提高了室内定位精度.     

基于改进WKNN的室内定位算法

针对经典的NN算法,K近邻算法,加权K近邻算法中度量相似距离多为简单的欧氏距离,提出了将曼哈顿距离替代欧氏距离作为定位匹配的度量距离改进定位算法.其相比于之前的算法定位精度更高,响应速度更快,适合应用到室内定位相关研究当中.考虑到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与真实值存在偏差而...     

基于数据挖掘算法的电子图书馆智能推荐技术研究

针对电子图书馆的智能推荐服务,提出了一种基于数据挖掘算法的新方法.此方法采用中图分类号索引树计算读者的兴趣倾向程度,采用改进的K-means聚类方法实现兴趣相近的读者聚类,采用改进的Apriori算法实现关联规则挖掘并形成智能推荐建议.此方法在电子图书馆的实际应用中,为读者提供了预期的推荐服务,3个等级的满意度达到了92.8%.     

结合PWC技术的LED室内定位算法

为进一步提高基于发光二极管(LED)室内定位系统的精度,提出一种结合成对编码(PWC)的LED室内定位算法.通过将性能较好的子载波与性能较差的子载波进行PWC处理,可缓解由系统噪声分布不均造成的载波间信噪比不均衡的问题,从而提高系统的性能,且PWC技术在预编码阶段不增加开销,解码复杂度低.该定位算法利用非对称限幅光正交...     

基于线性回归的蓝牙室内定位算法

对蓝牙用于室内精确定位的可能进行了探索。在蓝牙传播模型为基础的前提下,通过用现代化的智能手机对室内数据的采集,选用线性回归的方法来对蓝牙节点的传播模型进行求解,从而来确定人在室内的具体位置。此种计算方法可以在不同的环境下进行,基本可以满足大部分室内定位的需求,并且83%的定位误差比较小,没有超过3m。     

基于改进LightGBM的室内指纹定位算法

针对室内定位算法在定位时所用时间较长和定位精度较低的问题,提出了一种基于改进LightGBM算法的室内定位算法。该算法首先针对指纹库中的数据进行预处理,通过KNN算法去除异常点和离群点,降低环境噪声干扰,提高数据可靠性。接下来,将样本集划分为训练集和测试集,使用LightGBM算法对进行建模。同时,使用遗传算法调整LightGBM算法中的参数,并根据适应度函数寻找最优参数,得到LightGBM+GA坐标预测模型。最后,根据优化后的参数建立预测模型实现坐标预测。实验结果表明,该算法在WiFi定位的精度上较与XGBoost算法提高0.1m,相较于GBDT算法提高0.19m,在定位时间上,LightGBM+GA算法比GBDT算法快5.10s,比XGBoost算法快5.97s,具有较好的实用性。     

基于多次约束匹配的室内定位算法

传统增强动态K加权算法(enhanced weighted K nearest neighbors,EWKNN)算法相比K加权邻近算法(weighted K nearest neighbors,WKNN)算法,虽然能有效提高定位精度,但是仍然存在定位结果在空间中跳动跨度大的问题。针对传统EWKNN算法的不足,在EWKNN算法的基础上提出了基于多次约束匹配的室内定位算法。考虑了行人前后位置的关联性,用上一步预测的位置对当前步的Wi Fi匹配进行多次约束,剔除匹配到的较远的参考点。实验表明,相比于传统的EWKNN算法,研究结果具有较高的定位精度。     

基于WIFI的室内机器人新型定位算法

随着移动终端的飞速发展,对于位置的服务需求越来越方便,WIFI由于在室内传输距离远、使用方便等优点而被研究者广泛应用于实现室内定位功能中。为了提高室内定位准确度,论文采用WKNN算法与改进粒子群算法相结合的混合定位算法,首先应用高斯滤波算法对WIFI采集的原始数据进行预处理,离线构建完整的指纹数据库;然后采用WKNN算法得到待定位点的估计位置;最后应用改进粒子群算法,实现对待定位点的精确定位。经过实验测试证明,所采用的混合定位算法比传统的位置指纹算法在定位精度上有显著的提高。     

基于接收信号强度测量的室内定位算法

首先对现有的“路径-损耗”模型进行了修正,引入距离估计误差随机变量,由于其一般误差较小,不足以改变现有的模型中遮蔽因子的概率密度函数,所以遮蔽因子仍然满足正态分布．然后,推导了一种迭代最大似然估计算法,通过有限次的迭代,可以将由遮蔽因子导人的误差减小到一定程度,并得到令人满意的用户位置的估计结果．模拟表明,该方法可以提供较高的精度。     

基于网格的无线网络室内协作定位算法

针对室内定位精度低的问题,通过多种无线网络间的协作定位,提出一种基于网格的无线网络室内协作定位算法.与区域单一定位方式不同,该算法将信号覆盖区域划分为网格的形式,获取多种信号信息,以判断网格的可定位性,并为网格内所有网络分配权值,判定是否可进行多种网络的协作定位,给出最优定位组合方案.只须在离线阶段采集室外网络信号,扩充协作定位指纹库,该算法即可直接扩展到室外定位.仿真结果表明:与单一网络定位算法以及等权分配算法相比,提出的方案不仅有效提高了定位精度,而且提高了网络覆盖区域的可定位率.     

基于iBeacon的室内定位算法优化研究

针对无线传感网络中室内定位算法定位精度不高、算法收敛慢的问题,依托基于BLE 4.0的iBeacon基站设备,为提升室内定位算法精度和效率,提出IIDWC定位算法。该算法结合基于测距的RSSI技术、加权质心算法和倒数距离加权插值定位思想,在确定多个广播重叠区域加权质心坐标及其权重系数的过程中,反复利用倒数距离加权插值方法,通过提升关键锚节点在确定加权质心坐标过程中的重要性,进一步优化权重系数,在仿真环境中提升了定位精度和收敛速度。通过合理设置锚节点的功率、通信半径、部署密度和测量时间,该算法的定位精度能够达到0.8 m,满足了多数室内定位场景的技术要求。     

基于位置指纹的室内定位算法研究

位置指纹定位技术因定位精度更高、更具可实施性等特点,成为了当前室内定位技术的主流方法.针对室内定位中环境复杂多变和存在噪声干扰等问题,采用卡尔曼滤波算法进行滤波处理,提升定位精度和算法稳定性;为了凸显卡尔曼滤波算法在定位算法中较好的去噪效果,同时采用最小二乘法和卡尔曼滤波算法估算目标节点坐标,从MATLAB仿真结果分析推断定位算法的真实性能以及引入卡尔曼滤波算法去噪处理后对于定位精度的影响.     

室内定位技术在高校图书馆中的应用

室内定位技术近年发展迅速,应用于高校图书馆管理,可显著提高服务质量并降低管理成本,但目前仍处于探索阶段。介绍了室内定位技术在图书馆高效管理中的作用,比较了几种主流室内定位技术的特点,并针对高校图书馆情境分析了这些技术所面临的共性问题,同时探讨了Wi-Fi这一最具潜力的定位技术在图书馆应用中的一些具体问题。