检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杨锦朋云南大学

学位级别：硕士

随着信息化社会向更加普适化、智能化的方向发展,人们对室内位置服务的需求日益迫切。然而,室内传播环境相对于室外更为复杂,使得室外利用卫星定位的成熟技术难续辉煌,人们开辟了利用不同无线技术标准进行室内定位的研究探索。wifi无线... 详细信息

随着信息化社会向更加普适化、智能化的方向发展,人们对室内位置服务的需求日益迫切。然而,室内传播环境相对于室外更为复杂,使得室外利用卫星定位的成熟技术难续辉煌,人们开辟了利用不同无线技术标准进行室内定位的研究探索。wifi无线网络技术具有部署广泛、室内无缝覆盖和成本低廉的特点,因此,基于wifi位置指纹的室内定位方法获得广泛关注。然而,由于依靠wifi信号指纹的定位方法,面临设备异构引起的指纹波动的问题,严重影响着基于wifi位置指纹室内定位系统的健壮性和稳定性。本文针对设备异构性问题,研究对指纹特征变形和对指纹特征挖掘的指纹特征提取,并提出了两种免校准的定位系统化方法,主要的研究工作如下:(1)针对异构设备造成位置指纹的大尺度的波动的问题,提出了 CLAS-STDRSS-ELM方法,即结合了最强AP分类和普氏分析构建标准化子指纹库,以及通过极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行定位的免校准定位的系统方法。(2)针对位置指纹的噪声干扰引起指纹的小尺度波动,提出了 CLAS-SDAE-WKNN方法,即采用堆叠降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoder,SDAE)学习标准化子指纹库获取深度特征指纹,构建深度特征子指纹库,以及利用WKNN的方法进行定位的基于指纹特征挖掘的免校准定位的系统方法。(3)以典型实验楼层为实验环境,利用四种不同型号的手机采集RSSI数据,经过计算分析,两类免校准的方法均有效减小了异构设备的影响。其中CLAS-STDRSS-ELM方法对200个待定位点的平均定位误差是2.89m,比起传统的基于信号强度差的免校准方法,定位精度提高了 16.7%;CLAS-SDAE-WKNN方法对相同200个点的平均定位误差是2.72m,对比CLAS-STDRSS-ELM方法,定位精度提高了5.9%。

关键词：室内定位 wifi位置指纹设备异构性标准化子指纹库深度特征子指纹库

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基于wifi位置指纹的室内定位算法研究

基于WIFI位置指纹的室内定位算法研究

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作者：兰伟兰州大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术的迅猛发展和移动智能设备的广泛普及,用户对精确定位和定制化导航的相关服务需求日益增加,基于位置服务的相关应用也在网络社交、抢险救援、交通出行、智慧城市等领域发挥更加重要的作用。目前,虽然卫星的导航定位系... 详细信息

随着无线通信技术的迅猛发展和移动智能设备的广泛普及,用户对精确定位和定制化导航的相关服务需求日益增加,基于位置服务的相关应用也在网络社交、抢险救援、交通出行、智慧城市等领域发挥更加重要的作用。目前,虽然卫星的导航定位系统在室外能向用户提供优质服务,但是受信号传播的影响,室内定位的相关应用和服务受到极大限制。同时,wifi以其方便快捷的接入方式和高效稳定的通信方式,已经成为室内通信的主要手段,使用wifi定位也成为解决室内定位难题的有效途径。为此,本文基于wifi位置指纹展开室内定位技术的相关研究,主要工作及创新点如下:(1)提出一种基于K-median的改进wifi定位算法。在离线阶段,构建真实的室内仿真环境,全面获取RSSI信号并进行预处理,选择K-median聚类算法对信号样本进行聚类,并建立位置指纹数据库;在线定位阶段,采集待测点的RSSI信号,确定信号样本所属的类别,并利用Tonimoto系数进行指纹匹配计算,最终得出待测点的位置信息。通过实验表明,本文算法与传统的KNN算法和基于K-means-KNN算法相比,定位精度有所提高,误差在3m以内的概率接近90%,算法的定位速度提高了42.93%。(2)提出一种基于四叉树理论改进的算法,针对现有算法在指纹匹配阶段都需要遍历所有指纹,指纹匹配效率偏低的问题,采用四叉树作为数据存储结构,通过实现分区域查询,将匹配重点放在目标数据密度最大的区域,以减少查询数据的时间。通过实验表明,本文算法与传统的遍历算法和KD树相比,定位精度明显提升,定位误差在2m以内的概率达到85%以上,定位时间缩短近一倍。(3)设计实现基于wifi的室内定位系统。本文在研究提出各类改进算法的基础上,在终端设备和服务器上开发了相应的应用程序,其中,客户端软件实现数据采集训练、指纹数据交互和定位结果显示等功能,服务器软件实现指纹数据库的建立维护和在线指纹匹配等功能。通过实验表明,本系统各项性能表现良好,定位精度和速度达到设计要求,基本满足室内定位的各项需求。

关键词：室内定位 wifi位置指纹接受信号强度聚类四叉树

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INS/wifi位置指纹的室内定算法与实现

INS/WIFI位置指纹的室内定算法与实现

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作者：汪涛安徽理工大学

学位级别：硕士

科技的发展带动人们日常生活质量的提升,给位置服务精度及其使用场景提出了新的要求,基于智能手机的室内定位是解决卫星信号在室内环境下无法进行定位的方案之一,随着智能手机的发展,其给室内定位带来的便利性有目共睹。本文基于智能手... 详细信息

科技的发展带动人们日常生活质量的提升,给位置服务精度及其使用场景提出了新的要求,基于智能手机的室内定位是解决卫星信号在室内环境下无法进行定位的方案之一,随着智能手机的发展,其给室内定位带来的便利性有目共睹。本文基于智能手机研究wifi位置指纹定位、INS的行人推算定位和wifi/INS的融合定位。主要的研究内容如下:1、本文针对wifi定位数据波动大的特点,通过对比几种数据预处理方法后选择采用优化的Kmeans聚类方法对数据进行预处理建库,wifi定位在线匹配阶段再对几种经典定位算法进行分析,对WKNN算法进行优化,实验证明,优化的WKNN算法较之经典的WKNN算法在精度方面提高23.6%,且优化的WKNN算法在4.0m以内的误差占比为94.3%,而WKNN算法在4.0m以内的误差占比为77.1%,有较为明显的提升。2、PDR的短时高精度特性可以弥补wifi信号波动大的短板,本文将PDR定位分为三个方面:步数检测、步长估计和航向检测,采用波峰检测方法,并设定动态阈值对步数的判断进行优化,步数检测的准确率平均在95.0%左右。选择线性步长模型对实验者进行步长估计,使用滤波处理航向角中由于用户的细微抖动带来的数据波动。3、本文针对wifi定位波动性大和PDR定位的误差会持续累计的缺点,结合wifi定位每个定位点之间互不干扰和PDR定位具有短时高精度的优点,采用扩展卡尔曼对两者的数据进行融合,取长补短。实验结果证明,融合后的位置平均精度比wifi定位的平均精度高69.0%,且没有PDR定位误差累计的特点。图[35]表[6]参[80]

关键词： wifi位置指纹 WKNN Kmeans INS PDR 扩展卡尔曼滤波

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基于wifi位置指纹的室内场景定位方法

基于WiFi位置指纹的室内场景定位方法

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作者：肖星湖南大学

学位级别：硕士

信息技术、人工智能及物联网技术的蓬勃发展打通了真实世界和信息空间的壁垒。其中,基于室内场景的位置服务已经成为必不可少的物联感知信息。本文以基于wifi信号的室内场景定位系统为研究对象,重点研究了wifi位置指纹定位技术,针对定... 详细信息

信息技术、人工智能及物联网技术的蓬勃发展打通了真实世界和信息空间的壁垒。其中,基于室内场景的位置服务已经成为必不可少的物联感知信息。本文以基于wifi信号的室内场景定位系统为研究对象,重点研究了wifi位置指纹定位技术,针对定位过程中的关键问题进行分析并提供了解决方案。本文的主要工作如下:1)针对异构设备由于硬件配置不同导致所测RSS(Received Signal Strength,RSS)信号的缺失与差异性问题,提出了基于缺失值补偿的梯度归一化算法。分析了室内场景下wifi信号特征及衰减规律,针对RSS信号测量缺失进行了离线校准,基于梯度不变性对终端设备进行差异补偿,并验证了所提算法的有效性。2)针对表征能力弱的冗余AP(Access Point,AP)筛选问题,提出了基于稳定信息增益的AP选择算法。分析了不同AP的表征能力,过滤掉表征能力弱的冗余AP,筛选出对定位贡献度最高的AP子集。通过实验测试验证了不同AP数目下AP选择算法对定位精度的影响,并选择出合适的数量参数。3)针对RSS信号序列的时变和随机特性,提出了基于孤立森林与加权均值混合滤波算法。为了解决静态滤波方法由于RSS信号处理时间过长造成的延时错位问题,首先使用基于孤立森林的检测算法剔除异常值,再利用加权均值方法来处理奇异值修正后的RSS信号,实现了RSS信号的实时滤波修正,保证了RSS信号的稳定性和可靠性,为聚类分析提供了高质量的指纹信号。4)针对在线定位计算复杂度高的问题,提出了基于混合距离的MDAP(Mixed Distance Affinity Propagation,MDAP)聚类算法。将更能反映RSS信号相似度的混合距离与仿射聚类算法结合,并且加入阻尼因子来加速算法收敛,降低了在线定位计算成本,提高了定位的实时性和精确度。5)设计并实现了基于Android平台的wifi室内场景定位系统,在日常办公场景下平均定位误差为2.4m,验证了定位系统的可行性和有效性。

关键词：室内定位 wifi位置指纹 AP选择仿射聚类孤立森林

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室内wifi位置指纹AP选择策略的研究

室内WiFi位置指纹AP选择策略的研究

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作者：张建云南大学

学位级别：硕士

近一百多年来,人们利用无线电技术建立的通信、广播和定位导航等形形色色的系统已成为人类社会中无处不在,无所不能,无时不用的最为重要的技术基础设施。为弥补卫星定位导航系统在室内环境的定位精度下降,服务质量难以保证的不足,利用... 详细信息

近一百多年来,人们利用无线电技术建立的通信、广播和定位导航等形形色色的系统已成为人类社会中无处不在,无所不能,无时不用的最为重要的技术基础设施。为弥补卫星定位导航系统在室内环境的定位精度下降,服务质量难以保证的不足,利用室内广泛部署的wifi无线网络来辅助提供室内定位服务成为主要的补充或替代方案。基于wifi位置指纹的室内定位方法,具有信号指纹特征不易受到室内信号传播路径的影响的特点,备受研究者们关注。在室内环境中密集部署的接入点(Access Point,AP)增加了wifi位置指纹特征的维度,提高了位置分辨率,一定程度可改善定位精度。但是,随之而来的wifi位置指纹库规模的显著增大,带来了计算、存储和管理的极大挑战。研究在室内环境中通过选择AP接入点的相关策略来降低wifi位置指纹的特征维度,以及研究通过有效的辅助方法来补偿定位精度下降的问题对基于wifi位置指纹室内定位系统的研发有一定的理论指导意义和应用价值。本文以统计理论和机器学习方法为基础,采用系统建模的整体框架研究方法,主要的研究工作如下:(1)针对室内环境中密集部署的AP接入点带来的wifi位置指纹特征维度过大问题,一是通过最优化检测抽样函数(OC函数)推导参考点样本容量最小化;二是提出一种基于卡方检验的AP选择策略,并进行了对比分析研究。(2)针对wifi位置特征指纹降维带来的定位精度下降问题,提出了基于辅助指纹库的辅助指纹方向补偿方法。通过离线建立辅助指纹库,获取方向补偿标签和补偿误差,利用随机森林(Random Forest,RF)方法学习分类模型,并对待定位点进行定位。(3)针对典型的实验楼走廊环境,通过采集大量的数据,分析了四种AP选择策略下,结合辅助指纹方向补偿的定位计算。结果表明基于卡方检验的AP选择策略相对全部AP法的平均定位误差(0.54m)有所下降,通过加入方向补偿进行定位,损失比例从39.25%下降到13.37%。

关键词： wifi位置指纹接入点 OC函数卡方检验方向标签随机森林

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基于wifi位置指纹的室内定位算法设计与应用

基于WiFi位置指纹的室内定位算法设计与应用

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作者：李怡康华中科技大学

学位级别：硕士

室外定位技术目前已经相当成熟,包括有北斗卫星导航系统和GPS等在内的全球卫星导航系统,结合惯性器件或者先验数据和电子地图,进行最优估计和匹配,能够得到较为准确的位置估计。但由于其技术原理的局限性,在室内环境下无法进行定位。随... 详细信息

室外定位技术目前已经相当成熟,包括有北斗卫星导航系统和GPS等在内的全球卫星导航系统,结合惯性器件或者先验数据和电子地图,进行最优估计和匹配,能够得到较为准确的位置估计。但由于其技术原理的局限性,在室内环境下无法进行定位。随着智慧城市、智慧校园等概念的提出,室内导航定位技术成为了不可或缺的一部分。目前室内定位的技术多为低功耗短距离定位,基于无线wifi的定位技术在实现和部署方面具有天然的优势,硬件设备要求低,定位环境也只需要有无线AP即可,因此以wifi位置指纹信息定位算法作为研究方向。考虑到单一的定位方法又容易受到各种不确定因素的影响,因此室内定位技术的融合算法成为了未来研究的走向,作为适用于各种包含未知信息的动态系统的预测算法,卡尔曼滤波被广泛应用在包括惯性导航和航天航空等各类运动相关的预测中,它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,在连续变化的动态系统中准确地预测系统下一步的状态。因此卡尔曼滤波也能被运用于定位算法中,对定位用户的具体位置做精准预测。以精确性和稳定性作为算法的评估条件,结合卡尔曼滤波算法及自适应加权K近邻算法,提出了一个基于wifi位置指纹的融合定位算法,并为其设计仿真系统进行算法测试,得到的定位平均误差在1.270米左右,定位结果不会产生异常波动。并将该算法应用在区域人群聚集度分析中,能够分时段对人流量进行统计,将人群实时聚集情况以热力图形式呈现。

关键词： wifi位置指纹室内定位卡尔曼滤波自适应加权K近邻

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基于wifi位置指纹的室内定位算法研究

基于WiFi位置指纹的室内定位算法研究

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作者：刘宝丛天津工业大学

学位级别：硕士

近几年来,随着多信息融合以及物联网技术的发展,智能电话和其他无线设备大规模普及,涌现了包括室内定位在内的各种服务。室外定位主要依靠的是GPS系统,而在建筑物内以及密集的楼群中,GPS的信号会受到严重的影响,因此大量室内定位技术涌... 详细信息

近几年来,随着多信息融合以及物联网技术的发展,智能电话和其他无线设备大规模普及,涌现了包括室内定位在内的各种服务。室外定位主要依靠的是GPS系统,而在建筑物内以及密集的楼群中,GPS的信号会受到严重的影响,因此大量室内定位技术涌现。由于WLAN技术的发展,许多室内区域已经实现了Wi Fi的覆盖,Wi Fi定位无需部署额外信标,同时位置指纹定位技术无需对复杂的室内环境建模,因此基于Wi Fi位置指纹的室内定位技术受到广泛关注与研究。然而,由于复杂的室内环境和Wi Fi信号易受干扰性的特性,基于Wi Fi位置指纹的室内定位面临极大的挑战。本文的研究分为建筑物与楼层的识别和楼层内的定位。首先提出了基于深度学习的建筑物与楼层的识别,将栈式压缩自编码网络(SCAE)加入到深度神经网络(DNN)中,离线阶段利用SCAE提取Wi Fi信号强度的特征作为DNN的输入,对网络进行训练,在线阶段对建筑物与楼层进行识别。SCAE-DNN网络对输入信号的波动鲁棒,因此识别精度较高。针对楼层内定位提出了一种基于AP序列的缩小定位区域的算法(Rdc-SRL),通过分析不同参考点AP序列的顺序,得出结论:位于同一区域参考点的AP间Wi Fi信号强度大小关系相对稳定。根据这一结论,利用选择的AP序列将定位区域划分,定位时首先定位所在区域,在区域内利用具有软约束距离的k NN算法(SRL-k NN)确定最终位置。通过缩小定位区域,减小了算法需要遍历的指纹库大小,提高了定位精度,降低了计算复杂度,同时有效的解决了利用k NN等信号空间定位算法未与实际空间相联系的问题。此外,利用稳定的AP序列定位解决了信号强度的波动性问题。建筑物与楼层的识别利用公开数据集UJIIndoor Loc进行实验验证,结果表明,利用SCAE-DNN的建筑物与楼层的识别准确率达到了99.7%。楼层内的定位在实际搭建的室内定位系统进行,利用Rdc-SRL定位算法,在搭建的实验环境中75%的定位误差在1m以内。

关键词：室内定位 wifi位置指纹深度学习压缩自编码器 AP序列缩小定位区域

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基于wifi位置指纹的室内定位技术研究

基于WiFi位置指纹的室内定位技术研究

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作者：姚永伦大连理工大学

学位级别：硕士

随着通信技术的飞速发展,基于位置的服务(Location Based Services,LBS)在多个领域得到了广泛的应用。全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)在军事和民用等多个领域提供着全天候的定位服务。由于建筑物对无线电... 详细信息

随着通信技术的飞速发展,基于位置的服务(Location Based Services,LBS)在多个领域得到了广泛的应用。全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)在军事和民用等多个领域提供着全天候的定位服务。由于建筑物对无线电信号有屏蔽作用,GNSS无法在室内提供准确的位置服务,尤其是在井下、隧道以及地下商场等地方。因此,研究室内定位技术具有非常重要的意义。wifi技术的普及推动了室内定位技术的发展。室内的wifi接入点(Access Point,AP)在为终端设备提供互联网接入服务的同时,用来判定链路质量的接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)具有标识位置的功能。本文围绕基于wifi位置指纹的室内定位技术展开研究,旨在已有的研究基础上进一步提高室内定位的精度和实时性。本文的具体研究工作如下:(1)研究室内定位精度提高算法。本文围绕RSSI的特性展开分析,重点分析了RSSI的时间特性、距离特性和分布特性,为RSSI数据的预处理提供指导。随后本文分析了选取RSSI的不同特征作为位置指纹对定位误差的影响。基于上述研究,本文提出了一种基于图像高斯滤波的指纹库预处理方法,该方法降低了指纹库的噪声,提高了指纹库的准确度。为解决加权K近邻(Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN)定位算法中近邻个数K难以选择的问题,本文提出一种基于K均值(K-Means)聚类算法改进的自适应WKNN算法,实验表明该算法提高了定位精度。(2)研究室内定位实时性提高算法。针对大规模指纹库在线定位阶段实时性差的问题,本文提出一种基于局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法改进的WKNN算法。该算法在定位时有效地缩小了指纹库的搜索范围,从而缩短了在线定位时间,提高了定位实时性。(3)开发便携式室内定位系统。本文开发了一款基于客户端/服务器(Client/Server,C/S)架构的室内定位系统,客户端基于Android平台,服务器端基于Spring Boot框架。客户端负责向服务器发送定位请求,服务器负责解算位置并将结果返回给客户端,客户端将位置显示在地图上。本文最后的测试实验表明该系统在室内定位场景下具有良好的稳定性和实用性。

关键词：室内定位 wifi位置指纹 WKNN Android

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基于wifi位置指纹室内定位算法的研究与实践

引用

自动化技术与应用 2018年第3期37卷 55-58,64页

作者：张会清苏园竟陈一伟北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

随着wifi设备以及智能移动终端的逐渐普遍,基于wifi的室内定位技术的各种研究也越来越深入。基于wifi位置指纹的定位方法 ,主要包含离线建库和在线定位两个阶段。针对在线定位阶段中的定位结果精度较低的问题,提出一种改进的K最近邻算... 详细信息

随着wifi设备以及智能移动终端的逐渐普遍,基于wifi的室内定位技术的各种研究也越来越深入。基于wifi位置指纹的定位方法 ,主要包含离线建库和在线定位两个阶段。针对在线定位阶段中的定位结果精度较低的问题,提出一种改进的K最近邻算法来计算待定位点的位置坐标;在Android智能手机上搭建定位平台,与未改进的K最近邻算法进行定位的对比实验,验证了算法的可行性。

关键词：室内定位 wifi位置指纹 K最近邻法IAndroid平台

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基于TS-KNN的室内定位算法

引用

重庆大学学报（自然科学版） 2020年第5期43卷 93-103页

作者：田泽越余星黄剑北京理工大学机电学院北京100081 重庆大学自动化学院重庆400044

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... 详细信息

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。

关键词： wifi位置指纹室内定位实时 TS-KNN APP

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