超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Diff...超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)测量误差和克拉美劳界的基站布设优化数学模型,可用遗传算法和萤火虫算法等智能算法求解.理论推导和仿真测试表明优化后的基站布设阵型相较于传统的立方体8基站阵型具有更好的平均误差和方差.14.5 m×7.6 m×3 m展厅的实测实验结果表明,经过优化后的基站布设阵型定位精度提高了0.7132 cm,且方差减小了50.6496 cm^(2)具有较高的稳定性.展开更多
针对行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)存在累积误差的问题,提出一种基于蓝牙峰值纠正的改进PDR定位方法。利用改进的RSS峰值检测法来检测蓝牙基站并用于纠正PDR的位置,根据地标间的距离推测PDR的步长,借助走廊朝向来纠正陀...针对行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)存在累积误差的问题,提出一种基于蓝牙峰值纠正的改进PDR定位方法。利用改进的RSS峰值检测法来检测蓝牙基站并用于纠正PDR的位置,根据地标间的距离推测PDR的步长,借助走廊朝向来纠正陀螺仪的方向。该方法无须建立指纹库或无线信号传播模型,同时省去了离线训练步长模型的过程。实验结果表明,相对于传统PDR,该方法在定位精度上有明显的提高。展开更多
文摘超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)测量误差和克拉美劳界的基站布设优化数学模型,可用遗传算法和萤火虫算法等智能算法求解.理论推导和仿真测试表明优化后的基站布设阵型相较于传统的立方体8基站阵型具有更好的平均误差和方差.14.5 m×7.6 m×3 m展厅的实测实验结果表明,经过优化后的基站布设阵型定位精度提高了0.7132 cm,且方差减小了50.6496 cm^(2)具有较高的稳定性.
文摘针对行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)存在累积误差的问题,提出一种基于蓝牙峰值纠正的改进PDR定位方法。利用改进的RSS峰值检测法来检测蓝牙基站并用于纠正PDR的位置,根据地标间的距离推测PDR的步长,借助走廊朝向来纠正陀螺仪的方向。该方法无须建立指纹库或无线信号传播模型,同时省去了离线训练步长模型的过程。实验结果表明,相对于传统PDR,该方法在定位精度上有明显的提高。
