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室内定位几种算法概述

随着数据业务和多媒体业务的快速增加,人们对定位与导航的需求日益增大,尤其在复杂的室内环境,如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中,常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制,比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此,专家学者提出了许多室内定位技术解决方案,如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术,以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类,即GNSS技术(如伪卫星等),无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等),其它定位技术(计算机视觉、航位推算等),以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。

  • 2022-01-03
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结合PWC技术的LED室内定位算法

为进一步提高基于发光二极管(LED)室内定位系统的精度,提出一种结合成对编码(PWC)的LED室内定位算法. 通过将性能较好的子载波与性能较差的子载波进行PWC处理,可缓解由系统噪声分布不均造成的载波间信噪比不均衡的问题,从而提高系统的性能,且PWC技术在预编码阶段不增加开销,解码复杂度低.该定位算法利用非对称限幅光正交频分复用(ACO-OFDM)调制奇载波,然后将调制后的子载波进行PWC处理,在接收端使用接收信号强度(RSS)技术获取位置信息.计算了在确定高度下房间里每个点的定位误差,并与仅基于ACO-OFDM的传统定位算法进行了比较.仿真结果表明:结合PWC技术后系统的总均方根(RMS)误差从0.27 m降低到了0.20 m,优于仅基于ACO-OFDM的传统定位算法.

  • 2022-01-04
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基于抗差EKF的Wi-Fi/MEMS融合室内定位算法

针对现有的基于Wi-Fi估计信号到达角(AOA——Angle Of Arrival)的室内定位算法受限于设备摆放高度以及非可视环境(NLOS)影响的问题,提出一种改进的AOA估计算法。首先将线阵改为L阵,利用信道状态信息(CSI)虚拟大规模阵列天线,对俯仰角和方位角进行估计,提高方位角估计的准确性,然后将定位结果与微机电系统(MEMS——Micro Electro Mechanical System)传感器通过抗差扩展卡尔曼滤波(EKF——Extended Kalman Filter)算法进行数据融合,提高定位精度,同时解决在NLOS环境下无法定位的问题。

  • 2022-01-03
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基于边缘计算MEC和虚拟资源管理NFV实现算力网络

云计算发展驱动力分别是商业驱动力和技术驱动力,同时这也是任何技术不断向前发展和进化的两大核心因素。商业驱动力包括容量规划、降低成本、组织灵活性。技术驱动包括集群化、网格、虚拟化及其他相关技术(IP网络与架构、数据中心技术、互联网技术、多租户技术、服务技术)。

  • 2022-01-04
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KubeEdge架构解读:云原生的边缘计算平台

KubeEdge即Kube+Edge,顾名思义就是依托K8s的容器编排能力和调度能力,实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。本篇文章将从KubeEdge架构设计理念、KubeEdge代码目录概览、KubeEdge集群部署三方面带大家认识KubeEdge。

  • 2022-01-04
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米多客网站客服系统

米多客网站客服系统可实现跨渠道客源追踪,AI智能客服、CRM管理、智能对话分配、智能工单,可以为正在访问的访客和客服建立快速沟通的桥梁,有效提升转化率,同时帮助企业有效把握访客的来源,让推广效果一目了然,并通过云数据和人群画像指引企业营销更加精准高效

  • 2022-01-03
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罗克佳华云链技术

2004年始建于太原高新区,多年发展,北京通州为总部,太原为基地,服务全国的的信息企业集团。 以物联网技术应用为先导,建立“云链”结合的技术体系,开创“物联网+区块链+大数据”的创新模式 开拓创新,打造“物联网云链平台”,率先服务于生态环境大数据和智慧城市应用

  • 2022-01-03
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数字化转型的三个重点方向

近日,信息化百人会执委、阿里研究院副院长安筱鹏在2021财经中国年会暨第19届财经风云榜上发表题为《数字科技如何助力企业高质量发展》的演讲,他指出,疫情之后对于所有的企业来说,最重要的一个命题是如何推动数字化转型。今天讨论数字化转型一个非常重要的话题是如何通过技术的解构和重组推动企业高质量的发展。如果去看未来五年或者更长的一个时间,数字技术对于今天企业的高质量发展会带来什么影响?有三个非常重要的观察视角。一是双轮驱动,它在推动供需的精准匹配。二是软硬解耦,加速技术向云边端的迁移。三是数字原生,探索普惠低成本的数字化转型之路。

  • 2022-01-04
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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