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基于WiFi的室内定位算法研究

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简介:
本研究专注于开发和优化基于WiFi信号的室内定位技术与算法,旨在提高定位精度、稳定性和效率。通过分析无线电信号特征及环境因素,探索创新解决方案以应对复杂室内场景挑战。 室内定位算法能够帮助研究者明确研究方向,并为定位算法提供准确的描述,是很好的参考教材。

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客服
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  • WiFi
    优质
    本研究专注于开发和优化基于WiFi信号的室内定位技术与算法,旨在提高定位精度、稳定性和效率。通过分析无线电信号特征及环境因素,探索创新解决方案以应对复杂室内场景挑战。 室内定位算法能够帮助研究者明确研究方向,并为定位算法提供准确的描述,是很好的参考教材。
  • WiFi CSIDeepFi指纹
    优质
    本研究提出了一种名为DeepFi的室内定位算法,利用WiFi CSI数据进行高精度指纹匹配,有效提升了复杂环境下的定位准确度。 一种利用WiFi的CSI进行室内指纹定位的深度网络算法。
  • Android平台下WIFI技术
    优质
    本研究针对Android平台下的Wi-Fi室内定位技术进行探讨与实践,旨在提高定位精度和系统稳定性,为用户提供更精准的位置服务。 随着人们对基于位置的服务(LBS)需求的增加以及无线通信技术的发展,无线定位技术成为了研究热点之一。目前在室外环境下,人们广泛使用GPS、A-GPS等成熟的定位系统进行定位,但在复杂的室内环境中,这些系统的精度较低,并不能满足室内定位的需求。WiFi网络由于其快速和部署方便的特点,在许多室内场所中被广泛应用。 自几年前发布以来,Android操作系统在智能手机市场上的占有率持续上升,成为目前最受欢迎的智能手机操作系统之一。同时,Android移动终端自身具备Wi-Fi无线连接功能。指纹定位算法以其独特的优势减少了对复杂信号传播模型的依赖性,成为了研究热点之一。因此,在本课题中我们重点改进了指纹定位算法,并设计实现了一个基于Android系统的WiFi室内定位系统。 首先,通过阅读大量相关文献资料并对比分析当前国内外WiFi室内指纹定位技术的研究现状,介绍了涉及的相关技术和原理特点,包括Wi-Fi无线通信技术、室内无线定位技术以及位置指纹识别技术。此外还根据这些特征对影响因素进行了深入的分析。 其次,在探讨了关键影响因素后提出了相应的解决方案,并研究了几种典型的指纹算法(最近邻法NN、K近邻法KNN和加权K近邻法WKNN),并对其改进方案进行仿真,使用MATLAB软件寻求最佳参数值及定位性能差异。通过比较不同算法的仿真结果,我们拟定了一种基于最强AP法的改进算法作为该系统的首选。 然后,在对基于Android的WiFi室内定位系统需求分析的基础上提出一种设计方案,并介绍了开发环境、总体架构以及各个功能模块的设计细节。在确定了各项设计后,使用Java语言实现了该系统的全部功能。 最后,搭建了一个实验环境以测试和验证我们的室内定位系统。通过离线创建数据库及在线阶段的实际定位测试来评估其性能表现并记录结果,分析相应的定位效果。
  • WiFi系统
    优质
    本系统利用WiFi信号进行高精度室内定位,通过分析无线电信号强度和多路径效应实现位置追踪与服务提供。 WiFi室内定位的目标是通过在OpenWRT上部署的多个访问点来嗅探WiFi数据包,并根据信号强度和MAC地址分析这些数据包以确定用户的位置。然后将结果发送到本地Web服务器,该服务器会利用神经网络创建的参考点数据库对信息进行处理与比对。通过对这些参考点的数据解析可以估算出设备的具体位置,在使用向本地Web服务器发出请求的Android应用程序时,用户能够获取自身的确切位置。如需了解更多信息,请参阅文档LO53_REPORT_CADORET_COUSSANES_FELLAH_SCHULZ.pdf。
  • WiFi
    优质
    室内WiFi定位技术利用无线网络信号进行位置追踪和确定,在商场、机场等大型建筑内为用户提供精准导航服务,提升用户体验。 这是一款简易的WiFi定位小应用,能够帮助用户在室内通过WiFi进行精准定位。
  • TDOA
    优质
    本研究探讨了一种基于到达时差(TDOA)的高效室内定位算法,旨在提高定位精度和系统鲁棒性,适用于多种室内应用场景。 可以用于室内的TDOA定位采用Chan算法实现,并且经过调试已经可用。
  • KNNMATLAB环境下WiFi仿真
    优质
    本研究在MATLAB环境中运用KNN算法进行WiFi室内定位系统的仿真分析,探讨了其精度和适用性。 使用KNN算法在MATLAB环境下进行WiFi室内定位的仿真。
  • WiFi指纹高精度综合
    优质
    本研究提出了一种基于WiFi信号强度的高精度室内定位技术,通过优化算法实现准确的室内位置追踪与监测。 为了应对室内环境中指纹定位接收信号强度的高维时变特性和动态目标定位误差累积问题,本段落提出了一种结合梯度提升决策树与粒子滤波技术的融合算法。该方法首先通过梯度提升决策树建立位置坐标和接收信号强度之间的非线性映射模型,并对实时接收到的信号强度数据进行特征分类判别,从而实现初步的位置估计;然后,在目标移动的过程中,利用粒子滤波法迭代地优化动态目标定位精度;此外,算法还对比了预测轨迹与实际运动路径的一致性和稳定性。实验结果显示:在累积分布函数80%分位点处,该方法的定位误差控制在1.19米以内,显著优于基于支持向量机和随机森林等其他定位技术的表现;同时相较于单独使用梯度提升决策树算法提高了34.9%的精度;预测轨迹与实际路径趋势一致并逐渐收敛。
  • 改进——RSSI技术探讨.pdf
    优质
    本文针对室内定位技术中的RSSI(接收信号强度指示)方法进行深入探讨与分析,提出并验证了多种优化方案以提升其精度和稳定性。通过实验数据对比,展示了改进算法在实际应用中的优越性。 定位技术在无线传感器网络中扮演着重要角色。针对基于RSSI的室内定位误差较大的问题,通过分析RSSI测距模型,提出了一种优化方案。该方案将整体环境分割成多个子区域,并对每个子区域进行环境参数拟合。同时,通过对参考节点可靠性的权值评估,选取可靠性最高的三个参考节点来完成定位任务,以此减少定位误差。实验结果表明,通过Zigbee模块验证分析后发现,改进后的算法明显提高了室内定位的精度。
  • 中行人航迹推
    优质
    本研究专注于室内定位技术中的行人航迹推算(PTT)算法,旨在提高室内导航与位置服务的精度和可靠性。通过分析多种传感器数据融合方法,提出改进策略以适应复杂多变的室内环境需求。 为了满足室内定位的实际应用需求,我们提出了一种基于行人航迹推算算法(PDR)的手机数据采集室内定位方法。与传统的数据采集方式不同,这种方法利用手机获取加速度、陀螺仪以及地磁等原始传感器数据,并通过分析加速度信号来实现步频探测和步长估计。此外,我们使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合各惯性传感器的数据以提高方向角的解算精度。为了验证该算法的有效性,我们设计了一款基于Android平台的数据采集软件,能够利用手机内置的传感器设备进行数据收集。实验数据分析显示,此定位方法具有较高的精确度,在实用性和复杂程度之间取得了良好的平衡,并且其定位误差小于2米。