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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
  • 阅读76
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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
  • 阅读76
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10种室内定位技术原理深度解析

目前WiFi是相对成熟且应用较多的技术，这几年有不少公司投入到了这个领域。WiFi室内定位技术主要有两种。 WiFi定位一般采用“近邻法”判断，即最靠近哪个热点或基站，即认为处在什么位置，如附近有多个信源，则可以通过交叉定位（三边定位），提高定位精度。

  • 2022-01-04
  • 阅读79
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融合三边测量和PDR的室内定位关键技术分析及应用

随着无线传感器技术的日益成熟，基于无线传感器技术的室内定位相关技术研究快速发展，目前已有多种无线技术手段，包括红外线、超声波、蓝牙、射频识别、超宽带、ZigBee和WiFi等。其中iBeacon技术目前已比较成熟，廉价的iBeacon信标设备的普及，使得基于RSSI的定位技术开始广泛应用于商业场景中，而iBeacon短距传输的特点保证了三边测量解算也能够得到较好的定位效果。信标的信号在环境中传播时，容易受到多路径、人体吸收等影响，使得RSSI值不稳定；虽然较密集部署的iBeacon信标一般能保证较好的定位精度，但是RSSI的变化会引起当前定位点的频繁跳动，导致定位精度和可用性降低。为减弱环境带来的噪声影响，提高RSSI的可用性，通常采用各种滤波算法优化RSSI，如低通滤波、均值滤波、高斯滤波等。对RSSI的优化能够有效提高定位精度，减少静止时的跳动情况；但在运动过程中，定位的连续性仍然较差，效果欠佳。

  • 2022-01-03
  • 阅读92
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WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

在室内环境中，通过采用泛在WiFi信号辅助手机惯导信息进行了一系列的定位试验。利用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理，降低指纹匹配算法的计算量，单点WiFi定位耗时平均降幅为51%，提高了系统的定位实时性。通过真实室内场景试验，初步分析了WiFi信号指纹定位在不同的室内环境和定位人员的运动状态下定位结果的差异。利用UKF算法对WiFi定位结果和PDR定位结果进行融合，融合后的定位结果优于WiFi和PDR单独定位的效果。此方法无须布设新的硬件设备，实现简单，可以在布设WiFi的室内环境下利用普通的智能手机快速实现简单的室内人员定位应用。

  • 2022-01-04
  • 阅读83
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高精度室内定位技术——UWB

以三个已知点和距离作三个圆，他们交于同一个点，这个点的坐标就是测量点的坐标。然而这是一个理想情况，实际由于测量精度的限制，实际上他们通常 交不到一个点上 ，交出来的是一块有面积的东西。这块面积的大小就是定位精度。当然我们可以通过 更多组的测量 使得相交的面积进一步减小以提高精度。

  • 2022-01-04
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自动驾驶综述：定位、感知、规划常见算法汇总

自驾车自动驾驶系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为许多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常也被划分为许多子系统，负责诸如路径规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制等任务。

  • 2022-01-03
  • 阅读77
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一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

为了测试每个数据集的强度，我将采用三种不同的机器学习技术：多层感知器（MLP），支持向量机（SVM）和决策树（Decision Trees）。为了帮助训练，由于某些特征的幅度比其他特征大得多，因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数，以最大化到达最好的超参数集的概率。

  • 2022-01-05
  • 阅读96
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