普适环境下基于区间值模糊理论的指纹定位算法

定位是普适计算的重要应用之一,但是获取精确的位置上下文信息并非易事.因此,提出了一种基于区间值模糊理论的算法来处理位置上下文信息的不确定性.首先介绍了室内定位系统的大体框架,并探讨了它们的优缺点;然后提出基于区间值模糊理论的定位算法,该算法包括两个阶段:离线阶段建立指纹库和在线阶段进行实时定位;最后,利用室内定位实验来证明算法的精确性.     

基于众包校正的多源融合室内定位算法

为了提高室内定位算法的精度，本文融合Wi-Fi和蓝牙两种信号源，提出了一种结合粗定位和众包校正的适用于多用户环境的室内定位算法。该定位算法分为离线和在线两个阶段，离线阶段的主要任务是构建多个指纹库，在线阶段的主要任务是进行粗定位和众包校正。粗定位分别利用Wi-Fi接收信号强度指示和蓝牙接收信号强度指示计算用户的粗略位置和用户间的距离；众包校正包括聚类校正和虚拟空间校正两个部分，它利用用户间的距离和用户组的位置分布提高定位精度。在UJIIndoorLoc和IPIN2017-CAR数据集上进行验证，实验结果表明，提出的定位算法将平均定位误差分别降至4.96 m和4.35 m。     

一种基于KNN的室内位置指纹定位算法

提出了一种基于KNN 的FM、DTMB 联合信号位置指纹匹配算法,并根据不同位置具有不同信号强度将匹配过程设计为一个多分类算法模型. 离线阶段,通过采集FM 信号与DTMB 信号的强度信息,完成位置指纹库的构建. 在线匹配阶段,利用KNN 算法对新采集到的数据进行加权欧氏距离匹配,通过对K 值以及特征向 量的选取对定位误差进行了分析. 仿真结果表明,该算法在室内定位中具有良好的鲁棒性和准确度,90% 概率下定位精度2.3 m.     

基于时空相似模型的蓝牙室内定位RSSI指纹插值方法

随着蓝牙无线通信技术迅速发展,蓝牙技术结合位置指纹定位算法来进行室内定位,具有方便快捷、低成本等优势。然而,构建一个细粒度的指纹库需要耗费大量的人力和时间。为减少离线阶段的工作量,提出了一个时空相似性模型,并定义了4个度量指标(空间距离,信号相似度,相似性可能性,RSSI向量距离),利用时空相关性来对未采样点进行插值。在部署有蓝牙室内定位系统的环境中获取数据,将该方法与四种常用的插值方法(线性插值、立方插值、最近邻插值和压缩感知)进行对比。实验结果表明,基于时空相似模型的插值精度,在采样率为60%时比其他四种插值方法提高了7.64%。     

改进的蜂窝网室内定位匹配算法

针对无线信道的动态衰落特性,基于蜂窝网的室内定位存在较大误差,提出一种改进的蜂窝网室内定位匹配算法——基于主成分分析法(principal component analysis,PCA)的子空间匹配算法,不仅保证系统实时性,而且有效地剔除大误差点,提高定位精度.该算法利用无线蜂窝信号非视距传播造成的位置特性构建离线指纹数据库,根据在线接收信号从离线指纹库中提取子指纹库,利用PCA算法对在线实测数据及子指纹库进行有效地降维,构建子空间,并结合加权K近邻匹配算法(weighted K nearest neighborhood,WKNN)估计出多个位置坐标,利用3σ准则对这些位置做筛选,输出最终定位结果.实验结果表明,基于PCA的子空间匹配算法在保证定位实时性的前提下,能有效剔除大误差点,提高整体定位性能.     

基于二维卷积神经网络的无线局域网室内定位系统

为改善现有无线局域网（Wireless Fidelity, WIFI）室内定位算法的精度与复杂度问题,提出了一种基于二维卷积神经网络（2D-Convolutional Neural Network,2D-CNN）的WIFI室内定位算法。该算法将在线阶段的复杂性转移到离线阶段,在线阶段中仅使用2D-CNN网络进行训练;在离线阶段中,采集定位区域各采集点可接收到的所有无线接入点（Access Point,AP）的接受信号强度（Received Signal Strength Indicator,RSSI）值,并根据其计算峰值,二者结合构成位置指纹图像。再使用滑动窗口进行数据集扩充,最后将其引入到2D-CNN网络模型中进行训练,建立定位模型并完成定位。实验结果表明,在当前室内环境中,该算法的平均定位精度达99.58%,证实了不同参数、优化算法及模型架构选择的正确性。     

基于遗传算法优化的支持向量回归的室内定位算法

基于zigbee接收信号强度指标的室内定位由于成本低,硬件功耗低,易于实现而受到越来越多的关注。为了提高zigbee技术的室内定位精度,减少环境因素的不利影响,本文提出了一种遗传算法优化支持向量回归的室内定位方法。该算法分为离线采集和在线预测两个阶段,离线采集进行指纹数据库的建立,在线预测则根据训练模型进行位置预测。首先所有的采集数据通过卡尔曼滤波进行处理,然后通过遗传算法优化支持向量回归(GA-SVR)的惩罚参数 、RBF核宽度 和损失函数变量 ,从而使支持向量回归达到最好的位置预测性能。在实际场景中的实验结果表明,与PSO-SVR, GS-SVR, SVR和WKNN算法相比,该算法具有较好的定位性能。     

一种基于轨迹指纹优化的室内定位算法

针对指纹数据质量大幅下降的问题,提出了一种基于轨迹指纹建模的新型数据结构来替换原有的单点指纹,在兼容现有指纹定位框架的前提下,对传统离线指纹库进行了轨迹指纹库建模,同时也对在线采集的实时指纹进行了轨迹指纹映射。实验结果表明基于轨迹指纹优化的定位算法能够将室内指纹定位精度提高近一倍,定位性能明显优于其他单点室内指纹定位算法。     

基于压缩感知的室内定位系统的定位性能分析

随着Wi-Fi技术的普及,Wi-Fi室内定位技术也越来越受到关注。压缩感知(compressive sensing, CS)技术被提出应用于Wi-Fi室内定位,为了研究各类CS算法在室内定位系统中的定位性能,构建出一套基于CS算法的室内位置指纹定位系统。在离线阶段采集数据并构建指纹库,在在线定位阶段采用不同压缩感知算法比较各类算法的定位性能。实验结果表明,设备朝向包含多方向,参考点数据量越多时定位性能更优;CS的算法参数会影响定位性能;在设定的实验环境下,压缩感知中的分段弱正交匹配追踪(stage-wise weak orthogonal matching pursuit, SWOMP)算法的定位精度比K最近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)优21.9%;在各类压缩感知算法中,正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)相较于其他CS算法表现较差,并且这种差距随参考点数据量的增多而愈加明显。     

位置指纹算法关键参数的提取

针对传统的位置指纹定位算法在室内定位中存在着接收信号强度值不稳定以及不同终端设备获取AP信号强度能力不一样的问题,对传统的位置指纹定位算法进行了改进.对离线阶段采集到的RSSI值进行处理,去除了较大误差的样本,利用RSSI信号强度差值取代RSSI值作为信号特征录入Radio Map,减小了由于设备差异而产生的指纹信息误差.测试阶段,在Android和PC平台上进行验证,实验结果表明,改进的算法可以有效地去除离线阶段误差较大的样本并提高了该算法针对不同终端应用的能力.     

基于改进克里金插值的室内定位位置指纹库构建方法

当今社会对基于位置服务尤其是室内位置服务的需求日益迫切.位置指纹法利用室内无线信号强度来进行定位,具有方便快捷、低成本等优势,但构建一个细粒度的位置指纹库需要耗费大量的人力和时间.为提高位置指纹库的构建效率,提出一种基于改进克里金插值的位置指纹库构建方法.通过部分测量数据结合克里金插值法进行插值,并利用模拟退火算法提高理论变异函数拟合精度,进而估计出未测量点处的信号强度,提高插值精度和指纹库的构建效率.实验表明:相比反距离加权插值和传统克里金插值,该方法不但具有较高插值和定位精度,而且可将指纹数据人工采集工作量降低50％.     

基于TS-KNN的室内定位算法

室内定位是智慧城市的硬性需求,大量智慧城市相关应用都离不开位置服务。主要室内定位技术包括:蓝牙、RFID、UWB、地磁等,但由于成本、部署便捷性等问题,限制了其应用发展。笔者提出了一种基于指纹时序特征的KNN(k-nearest neighbor)定位算法(TS-KNN,timing sequence based KNN),该算法使用当前时刻的指纹进行基准坐标选择,并利用前几个时刻的定位结果对每个基准坐标进行权值修正。在重庆市某广场进行实验测试结果表明,提出的TS-KNN方法与KNN和WKNN等其他算法相比较,具有更高准确率,可有效提高室内定位精度,降低平均定位误差。     

WLAN indoor location method based on artificial neural network

WLAN indoor location method based on artificial neural network (ANN) is analyzed.A three layer feed-forward ANN model offers the benefits of reducing time cost of the layout of an indoor location system, saving storage cost of the radio map establishment and enhancing real-time capacity in the on-line phase.According to the analysis of SNR distributions of recorded beacon signal samples and discussion about the multi-mode phenomenon, the one map method is proposed for the purpose of simplifying ANN input values and increasing location performances.Based on the simulations and comparison analysis with other two typical indoor location methods, K-nearest neighbor (KNN) and probability, the feasibility and effectiveness of ANN-based indoor location method are verified with average location error of 2.37m and location accuracy of 78.6% in 3m.     

WiFi的室内定位技术的改进研究

现行传统Wi Fi(wireless fidelity)接收信号强度指示RSSI(receievd signal strength inication)的位置指纹室内定位技术存在定位误差大、稳定性差的缺陷.因此,我们对原有的K最近邻KNN(K-Nearest neighbor)算法提出了改进的方案.同时,在原有的KNN算法的基础上提出了融合朴素贝叶斯概率算法的新算法-BKWNN(Bayes K-Nearest weighted neighbor)算法.通过仿真实验的结果表明:在相同的实验环境下,BKWNN算法显著地提高了室内定位的精确度,BKWNN算法相比于原来其它常用的指纹匹配算法具有更高的稳定性.     

基于3DCNN的CSI-cluster室内指纹定位算法

针对室内环境中复杂的多径效应影响定位精度问题,提出一种基于3维卷积神经网络(3 dimensional convolutional neural network,3DCNN)多径程度划分的自校准指纹定位算法。该算法利用MeanShift方法分析定位区域内每一个采样点的信道状态信息数据分布特性,得到其可代表多径效应程度的簇类数量,结合阈值原则将指纹库划分为2种不同多径程度的子库,从而减少多径程度差异较大的指纹点对后续定位影响利用3DCNN深度学习2类指纹子库。在定位阶段,根据校准算法判断待测数据所属子库,并采用相应的3DCNN模型估计位置。通过仿真实验验证,该方法在保证指纹库构建合理性和高效性的同时,在定位精度方面实现了明显的提升,优于与之对比的相关算法。     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果。     

结合物联网和室内定位的手机图书馆推荐系统

 为利用物联网和室内定位等新技术的优势,并充分利用图书馆的特点,设计开发了结合物联网和室内定位的手机图书馆推荐系统。借助物联网中的近场通信（NFC）搜集了系统数据;利用Mahout和Redis实现了基于物品的协同过滤推荐和基于热点的推荐,并将2种推荐的结果混合推荐计算得到推荐图书列表;利用位置指纹定位法得到读者的实时位置,以此向读者推送推荐结果,同时根据用户的反馈优化推荐结果。通过这些优化和改进,可使图书馆更好地为读者服务。