受室内复杂环境的影响,实现满足各类室内定位需求、准确实时的定位仍有很大的挑战性。提出了一种联合WiFi信息和行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)算法的智能手机室内定位方法,并给出了其原理和流程。实验结果表明,该方法适...受室内复杂环境的影响,实现满足各类室内定位需求、准确实时的定位仍有很大的挑战性。提出了一种联合WiFi信息和行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)算法的智能手机室内定位方法,并给出了其原理和流程。实验结果表明,该方法适应性较强、定位结果准确。展开更多
为了解决WIFI指纹定位技术受到环境干扰大以及PDR(Pedestrian Dead Reckoning)导航定位技术存在累积误差的问题,提出基于BP神经网络的WIFI辅助IMU(Inertial Measurement Unit)室内联合定位系统。模型先设定一个校正周期,再使用基于BP神...为了解决WIFI指纹定位技术受到环境干扰大以及PDR(Pedestrian Dead Reckoning)导航定位技术存在累积误差的问题,提出基于BP神经网络的WIFI辅助IMU(Inertial Measurement Unit)室内联合定位系统。模型先设定一个校正周期,再使用基于BP神经网络的WIFI指纹定位算法周期性纠正改进PDR导航定位算法的定位结果,并更新PDR导航定位算法的初始位置坐标,进而削弱因长时间定位而产生的累积误差。通过仿真结果分析,可以看出定位精度有了明显提高,证明了本文所提方案的有效性。展开更多
针对基于接收信号强度定位(received signal strength indication,RSSI)技术的无线保真(wireless fidelity,WiFi)室内定位技术,存在由于WiFi信号强度受多径效应和噪声的影响导致定位精度低和性能不稳定等的问题。与RSSI相比,信道状态信...针对基于接收信号强度定位(received signal strength indication,RSSI)技术的无线保真(wireless fidelity,WiFi)室内定位技术,存在由于WiFi信号强度受多径效应和噪声的影响导致定位精度低和性能不稳定等的问题。与RSSI相比,信道状态信息(channel status information,CSI)能有效避免多径效应给定位结果带来的不良影响,因此,采用CSI的值作为定位的特征值,建立Radio Map的位置指纹数据库,通过加权邻近算法匹配k组最近的指纹库数据估测出定位点位置。实验结果表明,与RSSI相比WiFi指纹定位采用CSI作为特征值提高了定位精度和稳定性。展开更多
文摘为了解决WIFI指纹定位技术受到环境干扰大以及PDR(Pedestrian Dead Reckoning)导航定位技术存在累积误差的问题,提出基于BP神经网络的WIFI辅助IMU(Inertial Measurement Unit)室内联合定位系统。模型先设定一个校正周期,再使用基于BP神经网络的WIFI指纹定位算法周期性纠正改进PDR导航定位算法的定位结果,并更新PDR导航定位算法的初始位置坐标,进而削弱因长时间定位而产生的累积误差。通过仿真结果分析,可以看出定位精度有了明显提高,证明了本文所提方案的有效性。
文摘针对基于接收信号强度定位(received signal strength indication,RSSI)技术的无线保真(wireless fidelity,WiFi)室内定位技术,存在由于WiFi信号强度受多径效应和噪声的影响导致定位精度低和性能不稳定等的问题。与RSSI相比,信道状态信息(channel status information,CSI)能有效避免多径效应给定位结果带来的不良影响,因此,采用CSI的值作为定位的特征值,建立Radio Map的位置指纹数据库,通过加权邻近算法匹配k组最近的指纹库数据估测出定位点位置。实验结果表明,与RSSI相比WiFi指纹定位采用CSI作为特征值提高了定位精度和稳定性。
