检索结果-内蒙古大学图书馆

智能空间下基于wifi指纹定位与粒子滤波的服务机器人复合全局定位系统设计

机器人 2016年第2期38卷 178-184页

作者：路飞田国会刘国良王宇恒山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

针对机器人在没有任何初始位姿先验知识的情况下,通过传感器感知信息确定位姿的全局定位问题,将智能空间技术与ROS(robot operating system)服务机器人相结合,设计了一种智能空间技术支持下的基于wifi指纹定位和蒙特卡洛粒子滤波定位的... 详细信息

针对机器人在没有任何初始位姿先验知识的情况下,通过传感器感知信息确定位姿的全局定位问题,将智能空间技术与ROS(robot operating system)服务机器人相结合,设计了一种智能空间技术支持下的基于wifi指纹定位和蒙特卡洛粒子滤波定位的复合服务机器人全局定位系统.在该复合定位方法中,首先利用智能空间中的基于BP(backpropagation)神经网络的wifi指纹定位对机器人进行粗定位,并将估计位置与估计误差发送给ROS服务机器人;在粗定位的基础上使用蒙特卡洛粒子滤波算法方法最终获得服务机器人的精确位置.实验结果表明,本文设计的系统实现了ROS机器人与智能空间之间的零配置与松耦合,可有效地提高服务机器人全局定位精度,缩短计算迭代时间.

关键词：服务机器人定位智能空间 wifi指纹定位粒子滤波器复合定位

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wifi指纹定位及跟踪技术研究

WiFi指纹定位及跟踪技术研究

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作者：叶欢大连理工大学

学位级别：硕士

近些年,随着wifi技术在无线网络应用中的普及,室内wifi定位成了研究的热门课题。一种常用的室内定位方法为基于接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)的位置指纹法,该方法可行性强、定位成本低,受到研究人员的广泛关注。位置指... 详细信息

近些年,随着wifi技术在无线网络应用中的普及,室内wifi定位成了研究的热门课题。一种常用的室内定位方法为基于接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)的位置指纹法,该方法可行性强、定位成本低,受到研究人员的广泛关注。位置指纹法虽然能够较好地在室内实现精确定位,但是当指纹数量增多时,定位算法的复杂度也会增大,系统的实时性就比较差,尤其是对目标进行跟踪时,对定位系统的实时性要求会更高,传统定位方法难以满足要求。为此,本文较为深入地探讨了基于接收信号强度的定位和跟踪问题,主要工作如下：首先,在实际环境搭建了实验平台,实际测量了大量的数据,分析了影响室内wifi定位的关键因素,包括RSS与位置的关系、人对RSS的影响、可检测到的AP数目的变化以及RSS的概率分布情况等,为进一步研究提供了保障；其次,为了降低算法的复杂度,本文采用分层定位的思想,将定位分为粗定位和精定位两步。这一方法中,区域划分很重要,本文提出了一种实际可行的边缘重叠法,并分别采用压缩感知和最小欧几里德距离方法进行区域判定。本文在仿真场景和实际环境中进行了实验,将这种方法与现有的经典的聚类方法(比如,仿射传播聚类)做了比较研究,实验结果表明,采用边缘重叠法能达到更好的定位精度；最后,对跟踪技术进行了研究,主要研究了粒子滤波算法,并将基于边缘重叠法的分层指纹定位技术与现有的loose-coupling PF相结合,实现了对目标的跟踪。分层技术的引入,并没有对定位精度造成很大影响,而且减少了算法的复杂度,提高了系统的实时性。

关键词： wifi指纹定位边缘重叠法仿射传播聚类粒子滤波

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wifi指纹定位中终端设备差异性影响的研究

WiFi指纹定位中终端设备差异性影响的研究

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作者：韩李飞上海交通大学

学位级别：硕士

在高新技术飞速发展,智能终端快速普及的今天,人们对精确实时性的位置服务的需求日益迫切。目前室外定位技术已经较为成熟,得到广泛应用。室内环境比室外环境复杂,GPS等常用的定位技术在室内会受到墙壁遮挡、多径等的影响,难以实现精确... 详细信息

在高新技术飞速发展,智能终端快速普及的今天,人们对精确实时性的位置服务的需求日益迫切。目前室外定位技术已经较为成熟,得到广泛应用。室内环境比室外环境复杂,GPS等常用的定位技术在室内会受到墙壁遮挡、多径等的影响,难以实现精确定位。而室内定位必须达到较高的定位精度才能满足实际需求。因此,室内定位技术以其问题复杂性和需求的迫切性成为研究的热点。wifi指纹定位技术作为现在最常用的室内定位方法之一,有着很广泛的用途,但是终端设备差异会造成终端间接收的wifi信号强度的差异从而极大的影响wifi指纹定位系统定位结果的准确性。为了解决终端间wifi信号强度差异性的问题,本文提出了一种基于EM算法的非监督学习方法,该算法能够自动计算学习得到不同终端间wifi信号强度的映射关系函数。把观测指纹通过转移函数映射到训练库中再进行定位就可以减小终端间wifi信号强度差异性的影响,从而提高定位精确度。本文设计了具体的算法来自动学习不同终端设备wifi信号强度间映射关系,实现定位终端设备wifi信号强度的校正,并将其应用到具体的定位算法中,实现定位。本文首先从理论上证明了这种解决方法的合理性。随后用不同手机终端组合进行实验验证,结果表明该算法能够使差异设备的定位误差平均减小20%以上。

关键词： wifi指纹定位 EM算法终端差异性

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基于多视角聚类的wifi指纹定位方法研究

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传感技术学报 2021年第5期34卷 690-695页

作者：马宗方吕丽萍田鸿朋王艳西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055

为了解决在基于聚类方法的wifi指纹定位中视角单一所导致的定位精度较低的问题,提出了基于多视角聚类的wifi指纹定位方法。利用阈值-均值滤波方法对原始数据进行处理;结合K-means聚类算法对多视角信号(信号强度和位置)进行区划,并建立... 详细信息

为了解决在基于聚类方法的wifi指纹定位中视角单一所导致的定位精度较低的问题,提出了基于多视角聚类的wifi指纹定位方法。利用阈值-均值滤波方法对原始数据进行处理;结合K-means聚类算法对多视角信号(信号强度和位置)进行区划,并建立离线指纹库;使用基础分类器对实测信号分类,待测信号依据分类结果在其所属区域内估计K个邻近信号点,用近邻以及相应的权重值综合确定该信号的实际位置。通过对比实验分析可知,在考虑多视角的情况下,wifi指纹定位精度在4 m以内的概率为83%,相比于单视角聚类的定位精度提高了12%。结果表明,该方法提高了定位精度,也为定位领域的研究提供了多元化思路。

关键词：无线传感器网络 wifi指纹定位多视角聚类定位精度

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一种wifi指纹定位改进算法

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测绘地理信息 2017年第5期42卷 46-49页

作者：刘少伟花向红邱卫宁张伟贺小星武汉大学测绘学院湖北武汉430079 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079 武汉大学灾害监测和防治研究中心湖北武汉430079 江西省数字国土重点实验室江西南昌330013

目前,基于RSSI(received signal strength indication)的指纹定位算法由于低成本、易实施的特性,逐渐成为室内定位技术的研究热点。然而,基于RSSI的wifi指纹定位受到指纹点观测质量的影响,RSSI抖动较大时引起定位精度较低。考虑到GPR(Ga... 详细信息

目前,基于RSSI(received signal strength indication)的指纹定位算法由于低成本、易实施的特性,逐渐成为室内定位技术的研究热点。然而,基于RSSI的wifi指纹定位受到指纹点观测质量的影响,RSSI抖动较大时引起定位精度较低。考虑到GPR(Gaussian process regression)模型能够有效地平滑时间序列信号,提出了基于GPR模型的wifi指纹定位改进算法。实验结果表明,该算法能够有效提高定位精度,定位精度可达到1m,点位误差在小于1.5m限差时,其可靠度可达到83.3%。

关键词： RSSI wifi指纹定位指纹库 GPR预测模型

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基于众包的wifi指纹定位优化研究

基于众包的WiFi指纹定位优化研究

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作者：徐振东内蒙古大学

学位级别：博士

位置是一种关键的基础信息，在人们日常生活和工作中发挥着重要的作用。近年来，随着大型公共建筑的不断涌现以及人们在室内空间中活动频率的不断增加，人们对于精确室内位置信息的需求日益增长，因此急需设计精确、稳定、可靠的室内定... 详细信息

位置是一种关键的基础信息，在人们日常生活和工作中发挥着重要的作用。近年来，随着大型公共建筑的不断涌现以及人们在室内空间中活动频率的不断增加，人们对于精确室内位置信息的需求日益增长，因此急需设计精确、稳定、可靠的室内定位方案来满足不同室内场景中的多样化位置服务需求。由于非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)传输的限制，传统卫星定位技术难以在室内场景提供可用的位置服务，这使得室内定位成为定位导航领域的研究热点，并出现了wifi、UWB、RFID、蓝牙(Bluetooth)等各种各样的定位技术。其中，wifi指纹定位技术由于具有定位精度较高、部署成本低、覆盖范围广等优点，成为最有前途的室内定位解决方案之一。　　然而，当前wifi指纹定位仍然面临诸多挑战:指纹数据库(RadioMap)无法反映环境的动态变化，导致指纹定位精度下降，即指纹数据库的环境适应能力弱;指纹数据库构建过程中由采集设备、人员操作、模型预测等引入的不可控误差不可避免地降低了定位精度，即指纹数据库的指纹噪声高;目标空间边界区域指纹分布不均衡(边界外没有指纹)导致定位结果失准，即边界区域定位精度低;无线信号的固有噪声及传播过程的动态性导致指纹定位结果产生波动，即指纹定位稳定性差。为此，本文利用低成本众包指纹，提出了一系列的wifi指纹定位优化方法，实现了低部署成本、高普适性、低维护成本、高精度的wifi室内定位。具体研究内容和创新成果概括如下:　　第一，针对指纹数据库环境适应能力弱的问题，本文面向两种不同类型的指纹数据库，即接收信号强度(ReceivedSignalStrength,RSS)向量形式和概率密度函数形式的指纹数据库，提出了基于指纹特征融合的指纹数据库在线更新方案。具体来说，为了提高众包指纹位置标记的准确性，提出了一种基于行人航迹推算(PedestrianDeadReckoning,PDR)的位置标记校准算法来校准位置标记，从而为指纹数据库的有效更新奠定基础;然后，考虑到现有指纹数据库中仍然存在可用的指纹特征，分别提出了一种边缘化粒子扩展高斯方法和一种增量的多变量核密度估计方法，通过在线融合众包指纹与现有指纹数据库实现了两种不同类型的指纹数据库更新，从而改善了指纹数据库的环境适应能力和泛化能力。真实场景中的实验结果表明，所提出的方案有效实现了指纹数据库的更新与精炼，保证了长期部署中指纹定位的有效性。　　第二，针对指纹数据库指纹噪声高和边界区域定位精度低的问题，本文提出了一种结合指纹空间结构校准和边界感知的定位方案。具体来说，为了缓解指纹数据库中指纹的噪声，提出了采用有监督的统一流形逼近和投影(UniformManifoldApproximationandProjection,UMAP)方法投影指纹的信号空间到低维空间以优化指纹的空间结构;此外，考虑到传统K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)算法在边界区域定位精度低的问题，提出了一种边界感知定位算法来自适应地处理内部区域和边界区域的指纹匹配。真实场景中的实验结果表明，所提出的方案能够进一步提升指纹数据库的质量，并改善边界区域的定位精度。　　第三，针对指纹定位稳定性差的问题，本文提出了一种基于时空特征学习的指纹定位方案。具体来说，由于众包指纹的位置标记噪声严重影响定位模型的精度，因此设计了一个Co-teaching网络有效地过滤带有严重标记噪声的众包指纹以构建精确的定位模型;此外，为了缓解指纹定位稳定性差导致的定位精度下降问题，提出了以BiLSTM(Bi-directionalLongShort-TermMemory)结构在特征层面学习序列RSS数据的时空关系，同时设计了一个基于惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)信息的空间惩罚损失函数从模型输出层面来优化位置预测，从而在整体上提高指纹定位精度。真实场景中的实验结果表明，所提出的方案能够利用带有严重标记噪声的众包指纹构建精确的定位模型,显著提高了指纹定位的稳定性和精度，同时维持了指纹定位的简单性和普适性。

关键词： wifi指纹定位智能手机特征融合

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wifi指纹定位中采样间距对定位精度的影响

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全球定位系统 2018年第3期43卷 77-81,94页

作者：罗宇锋刘艳辉李晓春河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003 无锡九宇建筑设计院有限公司江苏无锡214000

在Android平台上利用wifi信号强度特征进行定位,定位系统由安卓客户端、Tomecat服务器以及MySQL数据库组成。基于信号强度指示(RSSI)的wifi指纹定位在离线阶段建立的指纹数据库受采样间距的影响,因此采样间距必然影响指纹定位的精度。... 详细信息

在Android平台上利用wifi信号强度特征进行定位,定位系统由安卓客户端、Tomecat服务器以及MySQL数据库组成。基于信号强度指示(RSSI)的wifi指纹定位在离线阶段建立的指纹数据库受采样间距的影响,因此采样间距必然影响指纹定位的精度。为了探究采样间距对wifi指纹定位影响,在教室内进行实验,选取不同采样间距进行基于RSSI的wifi指纹定位实验和分析,以定位的精度和时效性作为定位结果的衡量标准,实验表明,在室内环境下,采样间距为3m的时效性较高且定位精度也能满足要求。

关键词：安卓客户端采样间距 wifi指纹定位定位的精度.

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wifi指纹定位中AP个数对定位精度的影响

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测绘工程 2017年第2期26卷 33-36页

作者：刘少伟花向红邱卫宁舒颖魏康彭雪生武汉大学测绘学院湖北武汉430079 地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079 武汉大学灾害监测和防治研究中心湖北武汉430079

基于RSSI的wifi指纹定位算法离线建立指纹数据库阶段受AP个数影响,因此AP个数也将影响到指纹定位算法精度。为了探究AP个数对定位精度的影响,文中在室内环境下进行实验,选取不同的AP进行基于RSSI的wifi指纹定位实验和分析,定位精度和可... 详细信息

基于RSSI的wifi指纹定位算法离线建立指纹数据库阶段受AP个数影响,因此AP个数也将影响到指纹定位算法精度。为了探究AP个数对定位精度的影响,文中在室内环境下进行实验,选取不同的AP进行基于RSSI的wifi指纹定位实验和分析,定位精度和可靠性作为定位结果的衡量指标。实验结果表明:在单个办公室内,5~6个AP时定位精度较高且定位结果可靠性达到最高。

关键词： wifi指纹定位 AP RSSI 位置估计可靠度检验

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基于机器学习的室内wifi指纹定位方法研究

基于机器学习的室内WiFi指纹定位方法研究

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作者：管志伟广东技术师范大学

学位级别：硕士

随着通信、计算及控制技术的快速发展,无线传感器网络得到了越来越广泛的应用,室内定位技术具有广泛的应用前景,其中Wi Fi(Wireless Fidelity)信号免额外设备、低成本、易于实现等特性,受到了人们广泛的科学研究和工程实践。它的应用范... 详细信息

随着通信、计算及控制技术的快速发展,无线传感器网络得到了越来越广泛的应用,室内定位技术具有广泛的应用前景,其中Wi Fi(Wireless Fidelity)信号免额外设备、低成本、易于实现等特性,受到了人们广泛的科学研究和工程实践。它的应用范围包括商场、医院、机场、博物馆等室内场所,能够为人们提供精确的室内定位和导航服务。在室内环境中,接收Wi Fi信号时存在信号强度变化的问题,这主要是由于信号会遇到反射、散射等干扰,从而导致信号强度值的不稳定性。为解决这一问题,研究人员需要对原始数据进行预处理,并构建准确的位置指纹库以提高Wi Fi室内定位的精度。通过对预处理和指纹库构建算法的研究,可以进一步提高Wi Fi室内定位技术的可行性和应用范围。具体研究内容如下:基于正态性检测的RSS(Received Signal Strength)指纹采集优化模型。本文提出了基于峰度与偏度检验的正态性检测方法对离线阶段所采集的RSS样本进行偏度与峰度的检验。采集的RSS样本如果满足正态模型则使用正态分布方法来估计指纹点的概率密度。如果不满足正态模型则使用高斯核密度函数来估计概率密度,并对大概率信号进行滤波。RSS样本数据平滑后求取平均值存入指纹数据库。实验结果表明,本文所提出的方法可以最大限度地减少RSSI的波动造成的误差,以此提高定位阶段的定位精度。基于LWKNN的Wi Fi目标定位模型。本文提出了在线定位阶段基于LWKNN的目标定位方法。该方法先通过WKNN(Weighted K-nearest Neighbor Algorithm)进行初步的位置估算。接着将历史定位信息作为特征信息建立LSTM(Long Short Term Memory networks)模型,通过训练将预测的结果反馈给接下来的目标位置定位,用于排除距离预测轨迹较大偏差的位置点,最后输出目标定位位置。该方法首次将轨迹预测模型与指纹定位相结合,该方法能够有效加以利用目标轨迹的历史信息。实验结果表明,本文提出的基于LWKNN室内Wi Fi指纹定位方法有效地减少了误差,提高目标的定位精度。

关键词： wifi指纹定位测数据预处理正态性检验 LWKNN 轨迹预测

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基于wifi指纹定位算法的室内定位研究

基于WiFi指纹定位算法的室内定位研究

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作者：苏明明合肥工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着室内定位技术的发展,室内定位通过为零售、制造、机器人等行业提供位置信息数据,成为物联网时代的重要基础。室内定位技术将人和物与数据信息相结合,令人和物像信息一样可以被搜索、定位,实现了万物互联。现有的室内定位技... 详细信息

近年来,随着室内定位技术的发展,室内定位通过为零售、制造、机器人等行业提供位置信息数据,成为物联网时代的重要基础。室内定位技术将人和物与数据信息相结合,令人和物像信息一样可以被搜索、定位,实现了万物互联。现有的室内定位技术繁多,不同定位技术在定位精度、定位成本、应用范围等方面各不相同。而随着WLAN的普及,因基于WLAN的室内定位技术使用范围广、定位成本低、定位精度较高等优点,成为近年来研究的热点。本文对基于wifi的指纹定位技术展开深入的调查和研究,解决了大范围室内场景下,如何一步步划分定位区域,将目标缩小到指定区域,从而提高定位精度,降低算法复杂度。本文主要应用了神经网络、自编码器、K-均值、KFCM等方法,并在设计实现的定位系统下验证了可行性。本文主要研究工作如下:第一,研究了室内楼层定位,使用了基于神经网络的楼层分类算法。wifi的覆盖范围广,它的定位精度决定了它不适用于小范围内的室内定位。在一个建筑群内,楼层定位解决了目标的粗定位,从而减小指纹库的搜索范围。本文通过自编码器提取定位特征,并使用Softmax分类器定位楼层,验证了经过自编码器处理的指纹在楼层定位中有更好的表现。第二,研究了聚类算法在指纹定位中的使用,应用了基于参考点位置的聚类方式。wifi强度信息易受干扰、波动大,且容易出现离群点,导致传统的基于指纹强度向量的聚类方式不够稳定。考虑到,参考点信息也包含位置坐标,而位置坐标是稳定均匀的,因此,本文采用了基于位置坐标的K-均值聚类方式。核方法的引入可以划分线性不可分的指纹数据,且对离群点有较高的包容性,因此本文对比介绍了KFCM聚类技术。实验结果表明,指纹库的聚类能有效提高定位精度。第三,改进了AP选择算法,并设计了基于服务器端的wifi定位系统。在大范围的室内场景,AP的数量较多且覆盖的范围不同,离线阶段确定AP集合会导致实时定位时特征缺失,因此,本文将AP选择移到实时定位时强度向量中。最后,在本文设计的定位系统中对上述方法进行试验,验证了方法的有效性。

关键词： wifi指纹定位神经网络自编码器位置指纹聚类 AP选择

来源：评论

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