检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：夏明哲北京理工大学

学位级别：硕士

随着移动设备和无线局域网的遍及,人们的生活越来越离不开定位系统。在室内环境中,GPS不能达到理想的精度,甚至在手机信号不好的情况下会完全失去定位作用,特别是在大型底下商场,人员密集的地方,GPS定位的缺点会显露出来。现在室内环境... 详细信息

随着移动设备和无线局域网的遍及,人们的生活越来越离不开定位系统。在室内环境中,GPS不能达到理想的精度,甚至在手机信号不好的情况下会完全失去定位作用,特别是在大型底下商场,人员密集的地方,GPS定位的缺点会显露出来。现在室内环境中会布置越来越多的无线路由器,能够覆盖整座楼层,并且不需要添加额外的设备,开销小。所以,基于无线局域网的室内定位研究成为近年来定位研究领域的重点发展方向。本篇论文对基于无线局域网的室内定位技术进行了深入的研究。文章中先介绍了室内定位技术的研究现状以及原理和特点。对基于位置指纹的室内定位方法进行了改进,并设计实现整个定位系统。本文主要的研究内容和实现工作有:一、为了探究室内RSSI信号对位置指纹定位算法的影响,通过在实际环境中测得的Wi-Fi的RSSI数据,分析了无线信号在室内的传播特性,包括墙壁对信号幅值的衰减影响和人员流动以及设备差异带来的影响。二、本文设计了一种改进的位置指纹室内定位系统算法。位置指纹定位算法的实现过程一共分为两个阶段,离线采样阶段和在线定位阶段。离线阶段的主要工作任务是采集数据,以及进行区域的划分,最后建立指纹库,在线阶段进行定位点匹配。本文在离线阶段增加WIFI信息的平滑处理;在线阶段首先进行区域划分,然后用改进的KNN算法进行匹配计算,能够有效消除终端设备差异给定位结果造成的影响。三、本文设计并且实现了一个基于无线局域网的室内定位系统,是在安卓手机上实现的。系统中所用的算法就是本文提出的平滑法,区域划分法以及改进的KNN算法。接着介绍了定位系统软件开发环境,总体框架。确定了系统所需的各个模块,并讲述了模块的设计方案。最后用JAVA语言编程实现了整个室内定位系统。四、对定位系统进行了测试,首先介绍了实验所处的环境以及用到的硬件工具,然后创建数据库,测试定位算法,比较改进前和改进后的算法的定位精度以及K值对定位结果的影响。

关键词：室内定位位置指纹算法改进的KNN Android 定位系统

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基于5G子基站的室内定位算法设计与研究

基于5G子基站的室内定位算法设计与研究

引用

作者：汪章紫璇长沙理工大学

学位级别：硕士

随着物联网的发展,社会需求的各个方面对基于位置的服务提出了更宽更深层次的要求。在室内环境中,由于现代化建筑中大量的钢筋混凝土结构框架,导致信号传输路径受损,GPS定位系统在室内环境中无法发挥作用。WIFI信号作为一种无线电信号,... 详细信息

随着物联网的发展,社会需求的各个方面对基于位置的服务提出了更宽更深层次的要求。在室内环境中,由于现代化建筑中大量的钢筋混凝土结构框架,导致信号传输路径受损,GPS定位系统在室内环境中无法发挥作用。WIFI信号作为一种无线电信号,在传播的过程中很容易受到多种环境因素的干扰,导致信号具有严重的不稳定性。5G作为新的移动通信技术,具备布点多,安全可靠的特点。本文将5G技术与深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)以及卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相结合,提出了基于5GNR参数的室内定位方案。主要包括三个内容:(1)构建5G位置指纹库,在室内环境中对5GNR信号进行采集,对采集到的5G NR信号SS-RSRP、SS-SINR、SS-RSRQ进行预处理,并且将其与位置标签相对应,实现位置指纹库的构建。(2)构建深度神经网络和卷积神经网络的定位模型,完成定位算法模型的训练,确定深度神经网络与卷积神经网络的网络结构以及模型训练的模型参数与优化方式。(3)对建立好的5G指纹数据库,使用神经网络模型进行定位的实验与分析。使用DNN和CNN实现5G的室内定位,用PRF值即Precision(精确率)、Recall(召回率)、micro F1-score(微平均)与crossentropy loss(交叉熵损失)以及真实数据与测试数据的平均误差的参数的对比研究,完成本方案的测试。测试结果表明,DNN模型的定位精度逐步收敛于92%左右,CNN模型的定位精度逐步收敛于96%。DNN模型和CNN模型数据的平均误差分别为1.62m和1.33m。DNN和CNN基于5G的室内定位算法实验方案合理,功能稳定,且定位精确度高,卷积神经网络训练模型在一定程度上优于深度神经网络训练模型。该方案整体使用的数据量和计算复杂度相对较小,且定位精度较高。

关键词：室内定位神经网络 5GNR 位置指纹算法

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基于WIFI的隧道人员定位算法的分析与研究

基于WIFI的隧道人员定位算法的分析与研究

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作者：王晓薇武汉邮电科学研究院

学位级别：硕士

随着科学技术的发展,人们对于获取自身位置的需求越来越多,基于位置的服务获得了越来越多的关注。目前广泛使用的GPS定位技术,可以快速精确的提供定位服务,广泛的应用于手机导航等方面,但是由于GPS信号穿透墙壁时衰减严重,因此GPS技术... 详细信息

随着科学技术的发展,人们对于获取自身位置的需求越来越多,基于位置的服务获得了越来越多的关注。目前广泛使用的GPS定位技术,可以快速精确的提供定位服务,广泛的应用于手机导航等方面,但是由于GPS信号穿透墙壁时衰减严重,因此GPS技术不能用于室内定位。近几年来WIFI技术发展迅速,WIFI覆盖率大幅上升,基于WIFI技术实现隧道人员定位,无论从组网能力、经济效益、还是定位精度上来说都是非常适合的。基于WIFI实现室内定位,一般使用RSSI(接收信号强度指示)作为信号的特征值。RSSI定位算法有两大类,一种是基于测距的算法,另一种是无需测距的算法。基于测距的定位算法是根据无线信号的自由空间中的传输损耗模型,对比目标位置RSSI值来确定位置,对环境有非常大的依赖性。无需测距的RSSI定位算法即位置指纹算法,分为离线指纹采集和在线位置估计两个阶段。离线指纹采集阶段需要采集每一个位置的RSSI值建立指纹数据库。在线位置估计阶段,取得目标位置的RSSI值,与数据库匹配,估算出目标位置。本论文选取了隧道人员定位作为研究方向,在现有的WIFI定位的基础上,分析了现有定位算法的优缺点,并作出相应的改进,主要内容可归纳如下。(1)分析了基于测距的定位算法,采用了基于传输损耗模型获得待测点与参考点的距离,采用加权质心的极大似然估计方法估算位置,提高了测距算法的定位精度。(2)为了提高传统位置指纹定位算法的定位精度,在离线指纹采集阶段,对于指纹数据进行降噪处理。使用聚类分析的方法训练指纹数据库,降低算法的时间复杂度。在在线位置估计阶段,则采用改进的最邻近算法去来估算位置。这种方法可以有效的提高传统的位置指纹算法的定位精度。(3)测试改进后的定位算法的可行性,比较改进前后的算法的定位精度。分析影响定位精度的因素。

关键词： WIFI定位位置指纹算法最大似然估计加权质心算法 k-means均值聚类

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基于Android的LBS校园服务系统设计

基于Android的LBS校园服务系统设计

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作者：李修竹大连交通大学

学位级别：硕士

随着网络信息技术的高速发展,基于位置的服务(LBS)受到了诸多专家学者的探讨与研究。作为最活跃的网络用户群体,高校师生利用智能移动设备获取网络信息资源的行为很常见。如何将数字校园的成果更好的应用于移动端,通过便携、功能丰富的... 详细信息

随着网络信息技术的高速发展,基于位置的服务(LBS)受到了诸多专家学者的探讨与研究。作为最活跃的网络用户群体,高校师生利用智能移动设备获取网络信息资源的行为很常见。如何将数字校园的成果更好的应用于移动端,通过便携、功能丰富的移动端为校园师生提供服务,这是当前高等院校信息化建设的重要内容。针对上述问题,本课题设计并实现了一套以Android系统为核心的LBS校园服务系统,并对其进行测试。本文首先围绕课题的研究背景及意义出发,分析国内外LBS系统的发展现状。其次,在分析系统功能需求的基础上,根据校园无线局域网建设的具体情况,提出一种以k-means为基础的位置指纹算法,利用k-means聚类对指纹库进行强化训练与深入分析,剔除关联性差的指纹,提高定位精准性实现定位。然后,运用Android系统充当校园服务系统的开发平台,并且布局采取嵌套模式,通过与后台服务器之间的数据连接和交互,实现校园定位数据信息的动态显示。进而,根据校园服务系统的功能需求,对考勤、空闲教室推荐、校园导航等模块的功能进行设计与实现。最后,完成对整个校园服务系统的开发,实现系统的各个功能,并进行功能、兼容性及性能测试。测试结果证实,系统可以稳定运行,达到了预期开发要求。本系统的开发与设计,不仅实现了常用功能,也达到了高效、实时获取信息资源的目的。构建一套覆盖面广且智能化水平高的校园服务系统,将相关的学习、生活信息第一时间推送给师生,既能使师生及时了解并掌握校园最新信息,同时也为教学活动有序高效的开展创造了良好条件。

关键词：数字校园 k-means聚类位置指纹算法校园导航

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基于WiFi的室内定位应用系统的研究和实现

基于WiFi的室内定位应用系统的研究和实现

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作者：余明航西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,WiFi室内定位技术受到广泛关注。对于大型商场,停车场等场景,室内定位技术能够帮助用户快速熟悉室内环境,到达目的地。同时,商家也可以在用户许可的范围内对海量室内位置信息进行挖掘,分析有用数据,从而更好地服务于用户。因此,W... 详细信息

近年来,WiFi室内定位技术受到广泛关注。对于大型商场,停车场等场景,室内定位技术能够帮助用户快速熟悉室内环境,到达目的地。同时,商家也可以在用户许可的范围内对海量室内位置信息进行挖掘,分析有用数据,从而更好地服务于用户。因此,WiFi室内定位技术具有很大的应用价值。现有的WiFi室内定位技术定位精度多在2-6米间,其中大多数技术采用的是单一定位算法,包括概率分布算法、位置指纹算法等。测试发现,目前已有的定位算法的精度基本满足定位需求。但是,这些算法的定位结果的稳定性较差,定位点在地图上跳动范围较大,给使用者造成很大困扰。这种定位结果的稳定性问题会影响室内定位技术的进一步推广和使用。因此,研究定位精度更高、稳定性更好的WiFi室内定位技术,具有较大的应用价值。本文将K-means聚类算法、加权KNN算法(K临近分类算法)、加速度计步检测算法进行融合,提出了基于位置指纹库的融合定位算法。并基于该算法设计和实现了本文中的室内定位系统。本文的主要研究内容包括:(1)研究现有的WiFi室内定位技术的原理和特点,并对影响定位结果的精度和稳定性的因素进行分析,从而发现了现有的多数室内定位技术的定位结果不稳定的问题。针对这一问题,提出了本文采用的融合定位算法。该算法在信号采集阶段基于Kmeans聚类算法对原始数据中的噪点进行过滤,在定位阶段采用基于区域判定的加权KNN算法判定定位点所属的子区域,并在定位结束后基于加速度计步检测算法对定位结果进行可信度判定。此算法通过在各个阶段对WiFi信号进行处理、判别,有效提高了定位结果的稳定性。(2)设计并实现了基于WiFi的室内定位系统。首先根据定位系统的实际需求,确定了定位系统的架构和工作流程。然后将融合定位算法应用到定位系统中,设计了客户端、服务器模块。(3)分析定位系统的测试结果,验证本文采用的融合定位算法的性能表现是否优于单一定位算法。最后得出结论,采用融合定位算法的定位结果稳定性更高,有效改善了现有的单一定位算法定位结果容易跳变的现象。通过上述研究,证实了本文使用的融合定位算法,能够有效提高定位结果的精度和稳定性,有助于WiFi定位技术的进一步推广。

关键词：融合定位算法位置指纹算法无线局域网安卓

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基于Wi-Fi的服务端室内定位系统的设计与实现

基于Wi-Fi的服务端室内定位系统的设计与实现

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作者：杨赫男中山大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术的不断发展和智能终端的大范围普及,基于位置的服务在商业地产和安防等领域有了越来越大的市场需求和应用价值。目前,主流的定位服务大都基于全球卫星定位系统,但由于卫星信号在室内传输时易受干扰以及卫星系统处理数... 详细信息

随着无线通信技术的不断发展和智能终端的大范围普及,基于位置的服务在商业地产和安防等领域有了越来越大的市场需求和应用价值。目前,主流的定位服务大都基于全球卫星定位系统,但由于卫星信号在室内传输时易受干扰以及卫星系统处理数据效率较低等诸多弊端,这些定位服务在室内的表现都较差。因此,针对室内定位,基于各种新兴无线技术和理论的研究成为热点,其中最为突出的是Wi-Fi定位技术。Wi-Fi网络具有搭建成本低廉、覆盖率高和能耗低等特性,但是,在实际工程中,由于不同设备的Wi-Fi信号发射功率不同以及定位环境易变等原因,相关定位算法存在定位结果精度低、不稳定和覆盖率差等问题。针对基于Wi-Fi的服务端室内定位的需求,本文通过对室内定位技术和WiFi相关理论的深入研究,在充分实验的基础上,设计、改进并实现了位置指纹和三边定位两种算法。对于位置指纹算法,本文提出利用Wi-Fi传播规律优化打点过程和利用指纹模式优化指纹库搜索过程的方法,解决了定位结果数据漂移的问题,提高了算法效率和定位精度;对于三边定位算法,本文提出针对多种无法定位的情况的具体处理方法,提高了定位覆盖率。同时,本文利用上述算法设计并实现了一个完整的基于Wi-Fi的服务端室内定位系统。该系统软件部分分为定位算法模块、数据适配模块、配置管理模块、应用接口模块、指纹采集模块和位置指纹数据库等六个模块,可以实现对定位范围内的所有移动终端的实时定位。经过实际测试,该系统可以获得满意的定位结果,充分验证了算法的有效性。

关键词：室内定位 Wi-Fi技术位置指纹算法三边定位算法服务端定位

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一种基于卷积神经网络的室内定位方法

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黑龙江工业学院学报（综合版） 2024年第5期24卷 80-87页

作者：张丽董建孙长智刘成刚亳州学院电子与信息工程系安徽亳州236800

针对实际室内定位场景中的无线接入点信号不稳定引起定位精度低的问题,提出一种基于卷积神经网络的室内定位方法,该方法包括离线阶段和在线阶段,其中离线阶段主要完成对无线接入点信号采集,经过预处理后作为卷积神经网络模型的训练数据... 详细信息

针对实际室内定位场景中的无线接入点信号不稳定引起定位精度低的问题,提出一种基于卷积神经网络的室内定位方法,该方法包括离线阶段和在线阶段,其中离线阶段主要完成对无线接入点信号采集,经过预处理后作为卷积神经网络模型的训练数据。在线阶段利用训练好的模型完成粗定位,估计位置所在的区域,最后利用加权k近邻算法计算精确的位置坐标。通过与SVR、KNN算法对比,结果表明,在二维平面回归定位问题中优于其他算法。

关键词：卷积神经网络室内定位加权k近邻算法位置指纹算法

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一种基于模糊逻辑的室内定位方法

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化工自动化及仪表 2014年第4期41卷 387-391,396页

作者：苗浩轩王景成李创费灵刘正峰上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240

提出一种包含两层模糊逻辑的室内定位方法,第一层模糊逻辑用来计算检测点与参考点之间的相似程度;第二层模糊逻辑综合考虑检测点RSS矢量值与参考点RSS矢量值的欧氏距离和相似程度,计算检测点的位置坐标。在仿真实验中,用无线路由器构建... 详细信息

提出一种包含两层模糊逻辑的室内定位方法,第一层模糊逻辑用来计算检测点与参考点之间的相似程度;第二层模糊逻辑综合考虑检测点RSS矢量值与参考点RSS矢量值的欧氏距离和相似程度,计算检测点的位置坐标。在仿真实验中,用无线路由器构建室内无线网络,以采集到的Wi-Fi信号强度数据为基础,将提出的方法与常用室内定位算法的定位精度进行对比,验证了所提方法的有效性和精确性。

关键词：室内定位位置指纹算法 Wi-Fi 模糊逻辑

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一种基于灰色关联度的改进位置指纹定位方法

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导航定位学报 2017年第2期5卷 44-48,71页

作者：朱律沈云中同济大学测绘与地理信息学院上海200092

针对传统位置指纹算法中没有充分挖掘和利用原始数据中的方差信息的问题,提出一种基于灰色关联度的改进加权K最近邻法(WKNN)的定位方法:将方差应用到关联度的计算中,通过对关联系数求加权平均值,一定程度上削弱了WiFi信号不稳定带来的... 详细信息

针对传统位置指纹算法中没有充分挖掘和利用原始数据中的方差信息的问题,提出一种基于灰色关联度的改进加权K最近邻法(WKNN)的定位方法:将方差应用到关联度的计算中,通过对关联系数求加权平均值,一定程度上削弱了WiFi信号不稳定带来的影响。实验结果表明,该方法能有效提高定位精度。

关键词： WKNN 灰色关联度位置指纹算法精度分析

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基于5G子基站的室内定位卷积神经网络模型

引用

首都师范大学学报（自然科学版） 2022年第1期43卷 34-40页

作者：谢海情汪章紫璇陆俊霖宜新博曾梦琳文勇军长沙理工大学物理与电子科学学院湖南长沙410114

针对目前GPS技术在室内定位中精度差的问题,本文将5G技术与卷积神经网络算法相结合,提出基于5G全新无线空口(NR)参数的室内定位方案.通过采集5G NR数据,与参考点编号形成指纹数据存入指纹库,以精确率、召回率和微平均等值作为评价指标,... 详细信息

针对目前GPS技术在室内定位中精度差的问题,本文将5G技术与卷积神经网络算法相结合,提出基于5G全新无线空口(NR)参数的室内定位方案.通过采集5G NR数据,与参考点编号形成指纹数据存入指纹库,以精确率、召回率和微平均等值作为评价指标,采用卷积神经网络算法对指纹库进行训练以获得定位模型,并使用Adam方法进行模型优化.该方案使用的总数据集为2 400个,其中训练集大小为2 160个,测试集大小为240个;采用定位模型进行了1 000次训练,每批次训练数据量为512个,最终实现平均误差为1.33 m的室内定位效果.

关键词：室内定位神经网络 5G NR 位置指纹算法

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