检索结果-内蒙古大学图书馆

南开大学学报(自然科学版) 2025年第1期58卷 41-48页

作者：刘天蒙杨海效李旋吴虹南开大学电子信息与光学工程学院天津300350 光电传感器与传感网络技术重点实验室天津300350 光电子薄膜器件与技术研究所天津300350

无设备定位(device free localization,DFL)的研究多为单人定位.针对多人DFL研究少、精度低的问题,提出了一种基于ZigBee接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)与多任务学习的多人DFL方法.首先介绍了ZigBee无线... 详细信息

无设备定位(device free localization,DFL)的研究多为单人定位.针对多人DFL研究少、精度低的问题,提出了一种基于ZigBee接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)与多任务学习的多人DFL方法.首先介绍了ZigBee无线传感网络的搭建,并分析了ZigBee RSSI数据包的预处理方法,然后介绍了算法设计:使用基于多任务学习框架,构建以ZigBee RSSI为特征的神经网络,两个任务分别为人数预测与位置预测,通过在线阶段的实验验证,计算得到定位任务的分类准确率为97.68%.提供了一种多人DFL的创新思路,在较少网络参数量的情况下达到了较高的定位精度.

关键词：无设备定位深度学习 ZigBee

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基于极限学习机模型的粒子滤波无设备定位方法研究

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兵工学报 2019年第8期40卷 1740-1746页

作者：郭永红宋彪赵东阳李旭光南怀良中国兵器工业计算机应用技术研究所网络信息体系论证与研发部

在无线通信环境中,无线射频信号易受到干扰,强度波动较为明显。为定量描述和分析目标位置与无线信号强度之间复杂、多变的关系,更加精准地估计目标位置,提出了基于极限学习机(ELM)模型的粒子滤波(PF)无设备定位算法。该算法包括ELM模型... 详细信息

在无线通信环境中,无线射频信号易受到干扰,强度波动较为明显。为定量描述和分析目标位置与无线信号强度之间复杂、多变的关系,更加精准地估计目标位置,提出了基于极限学习机(ELM)模型的粒子滤波(PF)无设备定位算法。该算法包括ELM模型构建(离线阶段)和目标位置估计(在线阶段)。在ELM模型构建阶段,建立目标在不同位置与链路(发射节点与接收节点之间的通信链路)信号强度变化的离线数据库,利用ELM构建目标位置与无线射频信号强度的映射关系。在目标位置估计阶段,通过映射关系结合PF实现目标位置的跟踪。实验结果表明,所提算法不仅有效地解决了目标位置与无线射频信号强度的映射关系,而且比高斯过程模型-PF、支持向量机-PF等现有算法显著提高了目标跟踪精度。

关键词：无设备定位极限学习机粒子滤波无线射频信号强度

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基于位置指纹的无设备定位技术研究

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计算机应用与软件 2023年第5期40卷 134-140页

作者：万立志崔英花北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

基于位置指纹的无设备定位方法由于实际测量工作的繁琐导致指纹数据库的构建耗时耗力,针对这种情况,提出一种通过射线跟踪方法(ray-tracing method)得到所有参考点处信号发射端和接收端之间链路的信号强度值的方法来建立离线指纹数据库... 详细信息

基于位置指纹的无设备定位方法由于实际测量工作的繁琐导致指纹数据库的构建耗时耗力,针对这种情况,提出一种通过射线跟踪方法(ray-tracing method)得到所有参考点处信号发射端和接收端之间链路的信号强度值的方法来建立离线指纹数据库。在线阶段,通过改进加权K近邻算法将实时链路信号强度与离线指纹数据库进行匹配实现定位。仿真结果表明,该方法能够实现目标的定位且定位精度较高,较传统的无设备定位方法精度提高了47%。

关键词：无设备定位位置指纹射线跟踪加权K近邻算法

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毫米波Wi-Fi双/多基场景下的无设备定位研究

毫米波Wi-Fi双/多基场景下的无设备定位研究

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作者：蔡康利中南大学

学位级别：硕士

智能家居、室内导航等应用的普及,促进了基于位置的服务的发展。特别是随着无线技术和物联网技术的进步,基于无线电波的室内定位方法被广泛应用,并逐渐朝着无设备的方向发展,即无需被测者携带任何设备来实现定位。其中,毫米波Wi-Fi由于... 详细信息

智能家居、室内导航等应用的普及,促进了基于位置的服务的发展。特别是随着无线技术和物联网技术的进步,基于无线电波的室内定位方法被广泛应用,并逐渐朝着无设备的方向发展,即无需被测者携带任何设备来实现定位。其中,毫米波Wi-Fi由于其高带宽和定向传输的特性,能够提供更高的角度分辨率和距离分辨率,因此有望实现更准确的定位性能。然而,在复杂的室内环境中,由于毫米波的高路径损耗,设备之间的视距路径可能存在衰减或被障碍物遮挡,从而造成极大的定位误差。之前的工作主要是采用基于射频指纹的方法,通常需要额外的指纹库构建过程,并且随着定位区域或环境发生变化,指纹库也需要随之更新,非常耗时耗力。为了解决上述问题,本文从几何的角度出发,分别利用两条径的信息和不同设备之间位置估计的相关性,实现了双基(即一个接入点和一个站点)和多基场景(即一个接入点作为发射器,多个站点作为接收器)下的无设备定位。本文的主要工作如下:(1)针对双基场景中视距路径可能不存在的问题,本文提出了一种基于两条径的增强毫米波无设备定位算法mm3NLo S。该方法首先将给定的传播路径和当前感知路径的角度和距离转换为方向向量表示。然后,该方向向量将被投影到2D平面上来简化发射器、接收器、目标和反射物之间的几何关系。最后,针对不同的投影场景,给出了目标距离的解析表达式。仿真分析表明,mm3NLo S不管在视距还是在非视距环境下,均优于POLAR算法,实现了厘米级的精度。(2)为了解决双基场景中感知范围受限的问题,本文进一步将该问题扩展到多基场景,提出了一种基于聚类的无设备定位算法MCLoc。首先,该方法将多基目标定位问题分解为若干个独立的双基目标定位子问题,并利用视距路径和非视距路径下的设备估计的目标位置的差异性,将视距/非视距识别问题转换为一个聚类问题。然后,基于估计得到的初始目标位置点集合,采用mean shift算法来确定视距测量簇。最后,获得的视距测量将通过加权平均来计算最终的目标位置。通过仿真表明,与传统的基于最小二乘法和基于解析解的方法相比,所提方案性能最佳,达到了80%左右的视距/非视距识别率,并实现了大约10 cm的定位精度。图36幅,表0个,参考文献74篇

关键词：毫米波Wi-Fi 非视距路径几何算法无设备定位

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煤矿井下无设备声信号定位方法研究

煤矿井下无设备声信号定位方法研究

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作者：郭允天中国矿业大学

学位级别：硕士

煤矿井下定位技术在矿井安全开采、人员监控调度以及灾后救援中起着重要作用。无设备声信号定位方法无需目标携带信号收发装置且具有无电磁效应、抗电磁干扰、廉价易部署等优势,为井下定位提供一种新思路。然而,无设备声信号定位方法的... 详细信息

煤矿井下定位技术在矿井安全开采、人员监控调度以及灾后救援中起着重要作用。无设备声信号定位方法无需目标携带信号收发装置且具有无电磁效应、抗电磁干扰、廉价易部署等优势,为井下定位提供一种新思路。然而,无设备声信号定位方法的研究尚不完善,声信号传播衰减严重、可感测范围有限等问题,限制了此类定位方法在井下场景的应用。为此,本文从信号增强、多目标定位、非视距定位三个角度出发,对煤矿井下无设备声信号定位方法开展研究。(1)针对声信号传播衰减严重、可感测范围有限的问题,本文开展基于声信号的无设备定位中信号增强方法研究。构建无设备定位声信号模型,分析影响定位信号感测距离的关键因素,提出基于位移发射信号和波束成形融合的定位信号增强方法,将位移后的发射信号与接收信号混合,增加有效带宽,并对多个麦克风采集到的信号进行加权融合,实现了信号增强的效果,增加了目标定位感测距离。(2)针对现有井下声信号定位方案仅能对携带设备目标进行定位和跟踪,无法满足煤矿井下多个无设备目标的定位需求问题,本文开展井下多目标无设备声信号定位方法研究。提出目标多维度定位信息测定方法,通过速度信息校正声学多普勒效应导致的目标距离、角度误差,设计多维度信息融合和背景消减算法,实现多个目标的分离匹配。此外,为了更好的描述多个目标的运动状态,利用无迹卡尔曼滤波算法对采集得到的位置点进行处理,实现了井下多目标的轨迹优化。(3)针对井下非视距场景较多、传统声信号定位方法在非视距场景下定位效果不佳问题,本文开展井下无设备声信号非视距定位方法研究。利用多目标定位技术,识别出障碍物目标和被测目标,根据基站和障碍物位置划分视距区域和非视距区域。当被测目标移动到非视距区域内时,设计基于镜像原理的非视距定位算法找到目标到基站的第一反射路径,测算目标相对巷道两侧墙壁的镜像位置,并通过镜像位置的加权融合实现了非视距场景下的目标定位。综上所述,本文分析目前井下声信号定位方法存在的问题,从信号增强、多目标定位、非视距定位三个角度出发开展研究。同时,本文在井下巷道实验室等环境进行实验,实验结果验证了所提出方法的有效性。

关键词：煤矿井下声信号定位无设备定位多目标非视距

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基于KPCA的无线层析成像定位方法

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南京师大学报（自然科学版） 2020年第1期43卷 31-39页

作者：陆俊柯炜金杰陈梦玲王彦力左浩然南京师范大学江苏省光电子技术重点实验室物理科学与技术学院江苏南京210023 江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心江苏南京210023

无线层析成像(radio tomographic imaging,RTI)技术作为无设备目标定位(device-free localization,DFL)的主要方式之一,在被定位目标不携带任何定位装置的情况下仍能实现定位,具有广泛的应用前景.但由于接收信号强度(received signal st... 详细信息

无线层析成像(radio tomographic imaging,RTI)技术作为无设备目标定位(device-free localization,DFL)的主要方式之一,在被定位目标不携带任何定位装置的情况下仍能实现定位,具有广泛的应用前景.但由于接收信号强度(received signal strength,RSS)信息容易受到环境变化和噪声的影响,RTI成像图上往往不可避免地存在着背景噪点,有时甚至还有伪目标出现在图像上.为了提高RTI成像质量,本文提出一种基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)的增强型RTI方法,该方法利用KPCA的学习能力来提取有效受目标影响的链路特征信息,从而达到克服噪声影响和提高定位精度的目的.室内外实验结果表明,该方法的成像质量和定位精度都要优于现有RTI方法.

关键词：无线层析成象无设备定位接收信号强度核主成分分析

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基于脚步声信号的单AP多目标定位及识别系统的设计与实现

基于脚步声信号的单AP多目标定位及识别系统的设计与实现

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作者：王鹏华中科技大学

学位级别：硕士

高精度的室内定位技术在仓储、消费、医疗等领域均有着广泛应用,如仓库货物定位、展品位置导航、患者位置监测等。传统的室内定位方式需要定位目标携带定位设备,通过对目标携带设备的定位,完成对目标的定位操作。相比之下,无设备定位方... 详细信息

高精度的室内定位技术在仓储、消费、医疗等领域均有着广泛应用,如仓库货物定位、展品位置导航、患者位置监测等。传统的室内定位方式需要定位目标携带定位设备,通过对目标携带设备的定位,完成对目标的定位操作。相比之下,无设备定位方式无需定位目标携带设备,可以快速部署并投入使用。然而当前无设备定位系统依赖于多个接入点(AP)的协同工作,其部署成本、维护成本较高。在无设备定位方式中,有源无设备定位方式往往需要用户的主动参与,用户体验较差;无源无设备定位虽然无需用户主动参与,但信号的信噪比较低,获取信号较为困难,实现高精度的定位具有挑战性。为了应对当前无设备定位的挑战,本文在室内场景下提出了一种针对人体脚步信号的单AP无设备多目标被动定位及识别系统,利用脚步信号的不同成分(包括结构声信号和空气声信号)进行定位操作,能够在单AP条件下实现中位误差30cm的定位精度,同时能够完成多目标识别。本文的主要工作为:(1)本文首次提出了基于脚步信号的单AP无设备多目标被动定位及识别系统。本文通过探索发现了脚步声信号中包含的两种成分:空气声信号(AIS信号)和结构声信号(SIS信号),并利用多路AIS信号完成了对目标的信号到达角(Ao A)估计和目标识别,同时利用SIS信号完成了对目标的距离估计,在单AP的条件下室内定位的中位误差为30cm,同时可以完成多个目标的区分及跟踪。(2)本文在利用多路AIS信号进行Ao A估计的过程中,提出了新的谱加权算法,解决了单AP定位系统中Ao A估计分辨率较低的问题。不同于传统的谱加权算法,本文的谱加权算法实现了自适应噪声处理,能够适应不同信噪比,提高了单设备条件下的Ao A估计精度,使得80%的估计误差低于4°。(3)本文利用SIS信号,创造性地提出了基于对抗训练的距离估计方法,在保证距离估计精度的同时拥有对环境变化的鲁棒性。本文研究了SIS信号的距离相关特征,利用对抗训练网络的特征提取能力和高鲁棒性,在单AP条件下达到了中位误差30cm的距离估计精度,并具有对环境的适应性。

关键词：声学定位无设备定位到达角估计深度神经网络目标识别

来源：评论

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