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DeepLocNet: 基于WiFi的惯性无线电定位

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简介：
DeepLocNet是一种先进的基于WiFi的定位系统，结合了惯性和无线电信号技术，利用深度学习算法实现高精度室内定位。 无线电惯性SLAM 这个分支包含用于无线电惯性定位的Python模拟器，并支持Pytorch、Keras 和 ROS。相同的MATLAB Simulator可以在matlab分支中找到。 运行模拟器的要求如下：需要安装 Python 3.6 及 Tensorflow/Keras 或 Pytorch。 首先，安装 Anaconda 3 并按照其说明进行设置。 安装完成后，将文件夹中的所有*.ini 文件复制并粘贴到 Pylayers 安装脚本创建的 pylayers_project/ini/ 目录中。 在 Ubuntu 上，默认目录为 ~/pylayers_project/ini/ 。

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  • DeepLocNet: 基于WiFi的惯性无线电定位
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    DeepLocNet是一种先进的基于WiFi的定位系统，结合了惯性和无线电信号技术，利用深度学习算法实现高精度室内定位。 无线电惯性SLAM 这个分支包含用于无线电惯性定位的Python模拟器，并支持Pytorch、Keras 和 ROS。相同的MATLAB Simulator可以在matlab分支中找到。 运行模拟器的要求如下：需要安装 Python 3.6 及 Tensorflow/Keras 或 Pytorch。 首先，安装 Anaconda 3 并按照其说明进行设置。 安装完成后，将文件夹中的所有*.ini 文件复制并粘贴到 Pylayers 安装脚本创建的 pylayers_project/ini/ 目录中。 在 Ubuntu 上，默认目录为 ~/pylayers_project/ini/ 。
     
  • 室内定位(基于惯性导航)
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    简介：本系统利用惯性导航技术实现精准的室内定位服务，适用于各类建筑物内，提供高效便捷的位置信息解决方案。 近年来随着无线通信技术的发展，室内定位技术逐渐成熟，并在室内导航、追踪及地理信息系统等领域得到广泛应用。本段落介绍了一种利用无线局域网络（WLAN）接收信号强度进行室内定位的方法，采用了指纹特征比对法并特别强调了局部保持投影法（LPP）的应用。 相比室外环境中的GPS定位技术，在复杂的室内环境中由于建筑结构的影响导致GPS信号难以穿透墙壁，从而使得准确的定位信息难以获取。因此研究者们转向利用WLAN信号尤其是接收信号强度指示(RSSI)来进行室内定位。 在进行室内定位的研究时，常见的概念包括信号指纹技术和最大似然估计法（ML）。其中，信号指纹技术是通过收集已知位置处的无线电信号特征并建立数据库，在实时环境中通过比对当前接收到的RSSI值来确定用户的位置。而最大似然估计则是一种统计方法，用于估算模型参数以最大化从该模型中获取的数据概率。 局部保持投影法（LPP）是信号处理和模式识别领域常用的降维技术之一，它能够保留高维度数据中的局部邻域结构信息。在室内定位场景下应用LPP可以将大量RSSI测量值映射到低维度空间内，从而减少计算量并降低存储需求。同时这种方法并不会影响最终的定位精度，并且减少了离线阶段收集信号样本的时间。 传统的无线网络定位技术包括时间到达法（TOA）和方向到达估算法(DOA)等方法。然而，在实际应用中这些传统的方法存在一些局限性，例如需要精确的时间同步以及对天线阵列的要求较高；并且在室内环境中由于多径效应的影响会导致定位结果不准确。 本段落提出了一种新的定位方案能够有效避免多路径干扰并提高定位的准确性。通过结合指纹特征比对法与LPP降维处理技术，在保证高精度的同时提高了系统的效率，特别适用于复杂的大型商场、办公楼和医院等场合，并具有较高的实用价值及市场潜力。 总之，室内定位的关键在于如何充分利用现有的无线网络信号进行高效且准确的位置确定。研究者们通过探索信号指纹匹配方法、LPP的降维技术和最大似然估计算法的发展为构建高效的室内定位系统提供了理论支持与实践指导，同时也为相关行业应用提供了解决方案。
     
  • 惯性与天文深度融合的非线性定位算法
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    本研究提出一种创新性的非线性定位算法，结合惯性传感器和天文观测数据，显著提升导航系统的精度和可靠性，在复杂环境下的定位表现尤为突出。 针对传统惯性天文定位算法在进行导航定位过程中需要通过迭代计算来获取载体的经纬度信息的问题，不可避免地会引入一定的定位误差。本段落推导了天文高度角与平台误差角以及水平位置误差之间的数学模型，并提出了一种基于无迹卡尔曼滤波技术、以天文高度角为量测信息的惯性天文深组合导航算法。仿真结果显示，在使用单颗星进行定位的情况下，该算法能够实现有效的定位；当采用三颗星星时，组合导航系统的定位精度可以达到100米级别，显著提高了惯性与天文组合定位的整体性能。
     
  • 基于无线电源技术的固定位置无线台灯电路设计
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    本项目介绍了一种创新性的固定位置无线台灯设计方案，采用先进的无线电源传输技术，旨在为用户提供便捷、环保且高效的照明解决方案。 项目简介：IDT-P9038-R-EVK无线电源发射板与IDT-P9025AC-R-EVK无线电源接收板构成了一套完整的5W无线能量传输设备，适用于制作高亮度的无线台灯。在本次测试中，采用恒流控制方式驱动高亮发光管，并且每路输出电流可在0-200mA范围内调节；当工作电流为100mA时，实际功率约为2.2W。 该套无线照明系统特别适合于工厂或学生宿舍等需要固定位置光源而无需明线的场合。本项目采用5V 2A手机电源适配器作为输入源，并使用四颗高亮发光二极管（单个LED工作电压为3V，电流可达200mA）作为输出负载。 无线传输部分采用了IDT公司的WPC1.1标准下的5W无线能量解决方案。发射端采用P9038-R-EVK模块，而接收端则使用P9025AC-R-EVK模块；两者之间的线圈均选用了伍尔特的功率型设计以确保稳定可靠。 其中IDT-P9038是一款专为A5和A11类型线圈工作电压设定（4.5V至6.9V）的无线发射器IC，支持高达8W的能量传输，并具有优化EMI/RFI辐射、闭环控制通信协议等功能。此外它还具备专属反向通道模式及数据加密机制以提供安全认证。 而IDT-P9025AC则是一款符合WPC-1.1标准的单芯片无线电源接收器IC，内含全桥整流器和稳压输出级，并具有异物检测功能。此器件能够自动识别发射端并高效启动通信协议；同时支持I²C接口访问多种参数。 为了实现LED灯亮度连续可调的功能，在恒流控制环节中我们采用了基准电压加分压调节方案，通过低端采样运放反馈来精确调整输出电流大小，并且使用了小阻值电阻以减少功耗和外界干扰。经测试发现当工作电流为100mA时管子的热损耗约为0.2W；而200mA下则升至约0.34W。 整个无线充电系统的操作十分简便，发射与接收板之间最大距离可达1cm左右，在实际应用中可以提供极大的便利性。
     
  • 无线电信标定位
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    无线电信标定位是一种利用固定位置的无线电信标发射信号，通过接收和分析这些信号来确定目标或用户地理位置的技术。这种方法广泛应用于导航、通信及军事领域中，能够提供精确的位置信息，并支持各种移动设备和系统的运行与管理。 德国人撰写的无线点测向入门教程是HAM的必备知识！
     
  • 无线定位基础算法-TDOA、TOA与AOA.rar_AOA MATLAB_TDOA定位_TOA_TDOA_AOA定位_无线定位
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    本资源详细介绍并提供了TDOA（到达时间差）、TOA（到达时间）和AOA（到达角度）三种基础算法的MATLAB实现代码，特别侧重于AOA技术的应用。适用于研究无线定位系统的学者与工程师。 TDOA_AOA_TOA无线定位基本算法的Matlab代码可以用于实现基于时间差、角度和到达时间的无线定位技术。这些方法结合使用能够提高定位精度，在各种应用场景中具有广泛的应用价值。相关的Matlab代码可以帮助研究者和工程师快速搭建实验环境，进行进一步的研究与开发工作。
     
  • 基于惯性传感器的室内定位与导航系统
    优质
    本系统采用惯性传感器技术实现精准室内定位和导航，适用于商场、机场等大型室内场所，提供便捷高效的路线规划服务。 研制的轮式小车室内惯性导航装置和定位系统采用了MEMS惯性传感器，实现了在一定区域内对小车进行精确导航与定位的功能。该设备可以通过WiFi无线传输技术将实时坐标信息发送至控制终端，在PC或平板电脑上的电子地图中直观地展示出小车的具体位置。
     
  • 基于RSSI与惯性导航结合的室内定位算法
    优质
    本研究提出了一种融合RSSI和惯性导航技术的室内定位方法，旨在提高复杂环境下的定位精度和稳定性。 为满足当前对高精度室内定位算法的需求，本段落提出了一种结合接收信号强度识别（RSSI）与惯性导航的融合室内定位方法。该方法利用无线传感网中ZigBee节点的RSSI值，通过位置指纹识别技术来确定网络内未知节点的位置。同时，借助惯性传感器单元(IMU)提供的数据对RSSI定位结果进行修正和优化。 为了进一步提高系统的准确性与可靠性，本段落采用卡尔曼滤波器，并利用状态方程描述待测目标在不同时间点的坐标变化规律。这种方法实现了以无线传感网络为主、IMU为辅的一种高效融合定位策略。 仿真结果显示，该算法能够在很大程度上改善仅使用RSSI信号进行室内定位时容易受到环境因素干扰的问题；同时也避免了单纯依赖惯性导航系统而产生的累积误差现象，从而显著提升了整体的定位精度。
     
  • 基于RSSI与惯性导航结合的室内定位算法
    优质
    本研究提出了一种创新的室内定位方法，结合无线信号强度(RSSI)和惯性传感器数据，旨在提高室内位置跟踪精度。通过融合两种技术优势，有效解决了单一系统在复杂环境下的局限性问题。 基于RSSI（接收信号强度指示）和惯性导航的融合室内定位算法结合了无线信号特性和传感器数据的优点，提高了室内环境下的位置估计精度。这种方法通过综合利用无线电波传播特性与加速度计、陀螺仪等惯性测量单元的数据来优化定位效果，在复杂多变的室内环境中表现出良好的适应性和精确度。
     
  • 基于惯性测量与RSSI的个人室内定位系统
    优质
    本系统结合惯性测量单元(IMU)和无线信号强度(RSSI)技术，实现高精度个人室内定位。提供稳定、实时的位置信息，在智能家居、安全监控等领域有广泛应用。 基于惯性测量和RSSI的个人室内定位系统是一种结合了惯性传感器数据与无线信号强度（RSSI）信息的技术方案，用于实现高精度的室内位置追踪和个人导航功能。通过融合这两种不同的传感技术，该系统能够有效克服单一方法在复杂环境中的局限性，提供更可靠、准确的位置服务体验。