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室内定位

室内定位的相关文献在2003年到2023年内共计6571篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、测绘学 等领域,其中期刊论文2082篇、会议论文138篇、专利文献457598篇;相关期刊605种,包括信息通信、无线电工程、现代电子技术等; 相关会议88种,包括第八届中国卫星导航学术年会、第七届中国卫星导航学术年会、第十三届全国电波传播学术年会等;室内定位的相关文献由12303位作者贡献,包括邓中亮、马琳、王须仁等。

室内定位—发文量

期刊论文>

论文:2082 占比:0.45%

会议论文>

论文:138 占比:0.03%

专利文献>

论文:457598 占比:99.52%

总计:459818篇

室内定位—发文趋势图

室内定位

-研究学者

  • 邓中亮
  • 马琳
  • 王须仁
  • 周牧
  • 张春华
  • 徐玉滨
  • 田增山
  • 王磊
  • 徐连明
  • 王玫
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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作者

    • 唐翔宇; 张千里; 王继龙; 沈钲晨; 张超凡
    • 摘要: 随着IEEE 802.11-2016协议(也称为802.11mc)的精确时间测量(FTM)定位解决方案的引入,通过RTT往返时间来进行测距并进行定位的技术路线正在得到重视.目前提出的基于FTM的测距方案测距精度在视线环境下通常具有1~2 m的偏移误差,由于在802.11mc中,噪音不具备高斯性,精度的进一步提升存在着较大困难,进而导致定位精度达不到米级.本文选用了成本仅在数百元量级的市场设备搭建室内定位系统,提出了一种新的单目标网络定位方案——基于极大似然估计与核密度估计的可扩展贝叶斯定位算法(MLKB).该算法首先利用核密度估计法对测距数据集进行预处理,再对室内AP测距结果小于10 m的数据进行线性拟合,将拟合后的测距结果代入基于紧邻AP策略的线性最小二乘法作为粗定位结果,定义基于极大似然估计的目标函数,最后利用贝叶斯算法迭代得到最终的预测位置.本文基于Wi-Fi FTM Linux Tool开源工具实现了FTM测距、定位模块并验证了其精度.通过在室内视线环境和非视线环境下进行实验,结果表明在室内LOS环境下,MLKB算法可达到最高62%的米级定位精度,在强NLOS环境下可达到41%的米级定位精度,相比朴素贝叶斯算法在LOS和强NLOS环境下的米级精度分别提高43%和17%.在仅使用4个AP协同室内单目标定位的条件下,同近年先进研究成果运用的定位算法相比,MLKB算法在不同环境下具有良好的泛化能力,总平均定位精度能达到1.5 m以内,平均米级定位精度数据占比达到了45%,定位效果均优于各种常见的定位算法.
    • 赵增华; 童跃凡; 崔佳洋
    • 摘要: 基于Wi-Fi指纹定位方法在大规模实际应用中存在设备多样性问题,定位精度受到极大影响。提出了一种设备无关的Wi-Fi指纹室内定位模型DeviceTransfer。该模型基于深度学习的域自适应理论,把智能手机的设备类型作为域,通过对抗训练来提取任务相关而设备无关的Wi-Fi数据特征,并把学习到的源域位置信息迁移到目标域上。采用预训练和联合训练来提高模型训练的稳定性并加快收敛。在教学楼和商场2个真实场景中,使用4台不同型号的智能手机验证模型的性能。实验结果表明,DeviceTransfer能够有效提取设备无关的Wi-Fi数据特征。只使用一台手机在参考点采集Wi-Fi指纹,使用其他型号手机在线定位也能获得较高的定位精度,降低了定位成本。
    • 庄瑞莹
    • 摘要: 为解决基于WIFI的指纹定位中,离线阶段指纹数据集的收集需要大量时间成本的问题,提出基于拉普拉斯图与半监督模型的指纹数据库自动构建系统。首先,为了通过提高样本特征维度的方式来避免模型的欠拟合,首先采用拉普拉斯图的方法提升指纹数据集的特征,然后使用适用于稀疏样本训练的模型-条件变分自编码器进行训练,扩充指纹数据集。通过对原始指纹库和新指纹库的定位精度进行对比实验,验证了解决方案,虚拟数据集的平均定位精度比使用原始数据库高出28.8%。
    • 金政; 金宏平
    • 摘要: 针对WKNN算法中未知节点的定位中邻近参考点参数固定、定位不灵活且误差较大的问题,提出了基于RSSI的加权近邻改进算法。首先对RSSI值进行高斯滤波处理,通过FCM聚类确定未知节点所属类别,采用隶属度阈值对聚类结果进行修正。然后根据FCM的聚类子样本数设定WKNN算法的近邻值,实现了WKNN算法的自适应计算。实验结果表明,该方法的定位精度明显好于KNN和WKNN的定位算法,其平均误差不超过0.36 m。
    • 马培兴; 王玫; 周陬; 宋志远; 唐清华
    • 摘要: 室内定位中行人航迹推算(PDR)方法是最便捷的定位方法之一,其缺点是随着移动距离的增加累积误差会越来越大。利用蓝牙峰值纠正算法能有效降低PDR的累积误差,但蓝牙信号在多蓝牙基站中存在伪峰、错峰的问题,针对上述问题提出了基于PDR的蓝牙峰值检测方法。首先,根据PDR位置估计信息和蓝牙分布信息计算预测概率,筛选前进方向最接近的蓝牙,减少错峰;其次,根据信号的变化计算自适应阈值输出开关信号寻找波峰以检测真实峰值,减少伪峰;最后采用改进的蓝牙峰值纠正算法对PDR位置估计进行纠正。实验结果表明,在安卓智能手机上,峰值检测正确率可达到82.1%,与传统滑动窗峰值检测法相比能有效地减少伪峰和错峰的干扰,降低PDR的累积误差。
    • 张忠超; 高同跃; 丁昭; 柏代状; 郭伟平
    • 摘要: 随着室内定位需求的不断提高,室内定位精度的提高成为目前研究的热点,单一传感器定位技术在复杂的室内环境中定位误差较大、精度较低。针对上述问题提出了一种基于UWB和IMU融合的室内定位方法。该方法首先利用卡尔曼滤波算法对UWB定位技术的伪距信息进行非视距误差的处理,利用最小二乘法解算出位置信息,进而与IMU定位系统解算出来的位置进行松耦合,将UWB定位信息作为量测方程,IMU定位信息作为系统方程最终得到松耦合之后的定位结果。通过仿真实验表明,上述方法可以有效地抑制UWB非视距误差和IMU累积误差对定位精度的影响,提高室内定位的精度。
    • 廖天睿; 吴向东; 赵林惠; 金晓明; 贾之阳; 戴亚平
    • 摘要: 针对最大相关熵卡尔曼滤波(MCKF)难以处理室内组合定位系统中非高斯噪声的问题,提出了一种基于改进最大相关熵卡尔曼滤波(I-MCKF)融合方法的UWB/IMU室内组合定位算法。首先,利用新息对观测噪声协方差矩阵进行动态修正,以解决MCKF在被多种噪声干扰时难以准确估计观测噪声协方差矩阵的问题。然后,将修正后的观测噪声协方差矩阵引入MCKF中,以改善MCKF处理非高斯噪声的性能。最后,构建了基于I-MCKF的UWB/IMU室内组合定位算法,以实现室内高精度实时定位。室内动态定位实验的结果表明:基于I-MCKF的组合定位算法可有效抑制室内复杂环境与误差累积对定位结果的影响,相较于MCKF组合定位算法具有更高的定位精度。
    • 杜鑫; 朱文亮; 文西芹; 朱加豪
    • 摘要: 针对里程计、惯性测量单元和激光雷达三种传感器融合定位过程中,存在累积误差大、跟踪目标易丢失的缺点,提出了一种基于超宽带、惯性测量单元、里程计和激光雷达多传感器融合的室内定位方法。该方法先将超宽带数据进行滤波,降低其漂移误差,再由超宽带提供初始绝对坐标并进行定位纠偏,降低了里程计的累积误差。实验表明,相较于原三种传感器融合的定位方法,该方法可以有效提高室内移动机器人的定位精度,将定位误差降低8%,节约位姿初始化时间80s。
    • 孙士振
    • 摘要: 本文结合城市轨道交通的空间环境以及所面向的用户群体,从定位需求、定位方案等方面进行室内定位技术分析对比,阐述了基于UWB的室内定位技术部署方案。
    • 黄璐; 蔚保国; 李宏生; 李隽; 贾浩男; 程建强; 李雅宁
    • 摘要: 伪卫星具有发射与天上卫星相同信号的能力,可以作为GNSS(Global Navigation Satellite System)信号遮挡环境下稳定可靠的定位信号源,使得基于现有终端硬件条件实现室外内连续高精度定位成为可能,因此逐渐成为室内定位领域的研究热点.本文提出了一种基于同源多通道伪卫星的指纹库匹配定位方法,利用顾及位置信息的变分自编码网络(Variational Auto-Encoder,VAE)学习伪卫星载波相位信息在隐含空间下的概率分布特征,建立伪卫星观测数据隐含特征与室内位置间的映射关系,进而实现GNSS拒止环境下的指纹匹配定位.针对指纹定位结果波动大的问题,本文提出一种粒子滤波融合处理方法,提高了定位系统的稳定性和定位精度.本文在试验环境以及机场环境下,通过大量试验验证了该定位算法在动态和静态下的定位性能,并与常用的基于指纹库匹配的定位方法进行了比较.结果表明,在室内试验环境下,动态平均定位精度为0.39 m,95%的定位误差小于0.85 m,在真实机场环境下,动态平均定位精度为0.75 m,最大定位误差为1.69 m,92%的定位误差小于1 m,验证了算法的有效性.
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