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  1. 基于ZigBee的位置指纹法室内定位技术研究

  2. 随着全球定位系统（GPS）在室外定位中的成功应用，对定位服务在人们 日常活动的室内场所得以广泛开展的渴求日渐突出。在现有室内定位技术中， 位置指纹法由于定位成本低、方法实现灵活而逐渐成为研究的热点。然而，室 内无线信号的时变性也给位置指纹法实现精确定位带来很大的难度。因此，提 高位置指纹法在室内复杂环境下的定位性能和实用性不仅具有重要的理论价 值，而且也成为加快对其由理论研究向实际应用转变的关键。本文以ZigBee 无线网络为应用平台，对位置指纹法完成定位所需的两个阶段中涉及的相关技 术进行研

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2015-09-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：l13186125825

  1. 基于改进K-means聚类算法的室内WLAN定位研究

  2. ：位置指纹法定位中所建立的位置指纹库能否正确反映指纹信号与位置之间的映射关系将影响最终 定位效果。本文将一种改进的K．means聚类算法运用于WLAN室内指纹数据库的建立，较之传统K．means聚 类算法所建立的指纹数据库，采用了改进K．means聚类算法所建立起来的指纹数据库优化了初始聚类中心选 择方法及准则函数，避免了被聚类的指纹数据陷入局部解现象。实验结果表明：本文所提算法建立的指纹数据 库可提高WLAN室内定位精度，缩短定位时间。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-09-01
    • 文件大小：359424
    • 提供者：l13186125825

  1. 基于Android的WIFI室内定位技术研究

  2. 随着人们对基于位置的服务（Location Based Service，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2018-12-28
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_44102991

  1. 基于卡尔曼滤波的WiFi_PDR融合室内定位.pdf

  2. 为降低室内环境复杂性对WiFi指纹定位的影响，提出将支持向量机(SVM)分类与回归分析相结合的WiFi指纹定 位算法，以提高定位精度。在基于智能手持设备惯性传感器的行走航位推算(PDR)中，为降低惯性传感器的误差及定位误差的 累积，通过状态转换的方法识别行走周期并进行计步，提出对原始加速度数据进行预处理和根据实时加速度数据动态设置状 态转换参数的算法。在改进的WiFi定位算法及PDR算法基础上，提出使用联邦卡尔曼滤波融合两种方法，并根据人体运动学 确定各级滤波器的状态方程和量测方程。实验证明了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-29
    • 文件大小：309248
    • 提供者：m0_37347812

  1. 基于改进支持向量回归的室内定位算法.pdf

  2. 基于改进支持向量回归的室内定位算法.pdf,针对室内无线局域网环境中无线信号不稳定，以及传统支持向量回归定位算法在构建位置坐标与信号强度时的单输出导致位置坐标信息之间的关联性降低的问题，提出一种基于改进支持向量回归的室内定位方法。该算法首先对采集到的接收信号强度（RSS）指纹进行对数处理使其更符合正态分布，然后采用高斯滤波过滤掉小概率的指纹值之后构建指纹数据库；其次，为了降低单独构建x与y坐标模型的误差，提高二维位置信息与RSS之间的关联性，在训练阶段增加训练一个校正坐标z=x·y；最后，根据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38744270

  1. 基于Android平台改进的室内WiFi定位算法的研究

  2. 基于Android手机平台设计并实现了WiFi室内定位系统。该系统采用指纹定位算法，通过手机采集室内WiFi信息并建立数据库，当用户发出定位请求时，手机将扫描到的WiFi信息发送给数据库，通过匹配算法进行位置定位。通过对采集后的数据进行加权以及对数据库数据进行预先处理，降低了运算量，同时去除了较小的信号强度的干扰。实验表明，与传统算法相比，该系统定位精度大大增加。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：217088
    • 提供者：weixin_38590738

  1. 基于AP布置优化和K-means聚类算法的室内定位研究

  2. 传统室内定位中聚类算法被动依赖定位环境中接入点（Acess Point，AP）数量，导致定位效率低、误差大，室内位置指纹定位研究中AP布局是影响定位精度的关键性因素。因此，采用Intel芯片的嵌入式微系统和美国Signal Hound生产的SA44B型测量接收机共同组成传感器网络，根据电波路径损耗建立室内定位的目标函数，采用单纯形法和模拟退火算法融合算法对目标函数进行优化，从而达到最合理的AP室内位置布局，而后改进K-means聚类算法将优化后的AP位置坐标作为初始聚类中心，来提高系统的定位效率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：431104
    • 提供者：weixin_38538312

  1. 基于指纹量化的改进加权质心定位算法

  2. 针对室内人员定位信号存在干扰大、定位精度低的问题，提出一种基于指纹量化的改进加权质心定位算法。该算法在ZigBee通信环境下采集实际测量值建立指纹数据库，在量化域内根据未知节点接收到的RSSI值进行量化，获得量化距离及量化RSSI值，将量化距离以及产生的量化误差作为权值参数，进一步利用改进的交集三角形加权质心算法对未知节点进行定位。实验结果表明，该算法可以有效避免因信号衰减严重而造成的理论误差问题，提高了定位精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：475136
    • 提供者：weixin_38686557

  1. 一种模糊聚类KNN位置指纹定位算法

  2. 阐述了位置指纹定位算法在室内WLAN环境中的应用，分析了KNN定位算法存在的不足，提出一种模糊聚类KNN位置指纹定位算法。该算法首先选取与空间相关性较好的4个信号参数，构成多径纹信号数据库；然后应用主分量分析法（PCA）对原始信号数据库作降维运算，滤除奇异性接入点（AP）；最后用模糊C均值聚类算法（FCM）处理数据，进一步滤除奇异性参考点（RP），实现提高定位算法效率与精度的目的。实验表明，改进后的定位算法产生的定位误差明显减小。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：436224
    • 提供者：weixin_38716556

  1. 多源信息融合的室内定位方法

  2. 为实现在无法接收到卫星信号的复杂室内环境下行人精确定位与导航,提出一种多源信息融合的室内定位方法,通过融合智能手机中方向传感器数据进行室内行人航位推算(PDR),采集室内环境中的WiFi与蓝牙信号信息进行信号强度匹配及修正PDR累计误差;针对室内复杂环境下WiFi指纹定位精度低的情况,提出一种将随机森林(RF)分类与改进的K最近邻(KNN)算法相结合的WiFi指纹定位算法,降低计算复杂度,提高定位精度;在改进的WiFi指纹定位算法及多源信息融合分析的基础上,提出使用粒子滤波及地图约束的方法,进一

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：heroshine

  1. 室内定位的改进指纹算法

  2. 室内定位的改进指纹算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38733281

  1. 基于线性内插法改进的室内定位算法

  2. 针对室内位置指纹定位技术存在的离线阶段工作量大、定位精度有限、顽健性较差的缺点，提出了一种基于线性内插法改进的指纹定位匹配算法。与传统位置指纹定位技术相比，该算法不仅降低了整体工作量，而且降低了多径效应造成的不利影响。最后搭建实验场景对该算法定位性能进行测试。实验数据显示，该算法与WKNN法相比，平均定位精度大约提高了34.25%，绝大部分待测点的定位误差在0.4 m 以内，验证了所提算法在定位精度、顽健性和适应环境变化方面的优势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38551749

  1. 基于核函数特征提取的室内定位算法研究

  2. 提出了一种基于核函数特征提取(KPCA,kernel principal component analysis)的室内定位算法。该算法在离线阶段使用核函数特征提取方法训练原始位置指纹(OLF,original location fingerprint)，提取原始位置指纹的非线性特征，可以有效地利用各个接入节点(AP,access point)的接收信号强度信息；而在线阶段使用一种改进的加权k近邻 (IWKNN,improved weight k-nearest neighbor)算法，自主选择近

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38717359