[能效,模型,系统]基于能效的WLAN 室内定位系统模型设计与实现
定位系统
基于能效的 WLAN 室内定位系统模型设计与实现摘要: 针对移动定位终端特点,以及室内定位环境中虚拟无线 AP 和多天线无线 AP 的存在,提出一种基于能效的 WLAN 室内定位系统设计方案。
该方案以降低位置指纹数据库规模、减少服务器与客户端的数据传输量以及位置估计阶段的计算量为目的,提出了基于网卡灵敏度的虚拟 AP 预处理算法、基于非断续接收信号强度的聚类算法以及基于接收信号强度空间区分度的精定位 AP 选择算法。
实验结果表明,该定位系统的数据库规模下降为原系统的40.3%,粗定位和精定位阶段服务器与客户端的数据传送量分别下降了52.1%和13.8% 。
在提高系统定位精度的同时,达到了降低能耗的目的。
1 引言定位技术是物联网的关键技术之一,因而受到了研究人员的广泛关注［1］,并提出了多种不同的技术解决方案,如红外线技术［2］、射频识别技术［3-4］等。
美国微软研究院在 2000 年公布了基于 WLAN 的ＲADAＲ定位系统［5］。
随后,基于 WLAN 的室内定位技术的研究随着无线局域网的快速发展而急速升温。
这标志着 WLAN 成为室内定位系统研究的新方向,并具有巨大的应用潜力。
WLAN 并不是为定位设计和部署的,但是可以通过测量无线接入点( access point,AP) 发射的信号强度估计用户位置。
基于信号强度的定位系统可以分为2 类: 一类是基于传播模型的室内定位系统［6］,它利用射频信号传播的理论或经验模型描述接收信号强度( received signal strength indicator,ＲSSI) 的特点,利用三角定位算法估计终端设备的位置。
基于传播模型的定位算法需要知道定位区域的详细地图,包括建筑物材料,同时还要假设ＲSSI 各向同性,接收机天线方向不变［7］等限制条件。
另一类室内定位方法称为位置指纹( location fingerprinting) 算法［8-10］,它根据训练数据, 直接得到ＲSSI 和位置的关系。
《基于Android的室内WiFi定位应用程序的开发与研究》范文
《基于Android的室内WiFi定位应用程序的开发与研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，人们对定位服务的需求日益增长。
传统的GPS定位技术在室内环境中常常受到限制，因此，室内定位技术成为了研究的热点。
其中，基于WiFi的室内定位技术因其成本低、覆盖范围广、定位精度高等优点，受到了广泛关注。
本文将详细介绍基于Android平台的室内WiFi定位应用程序的开发与研究。
二、系统需求分析（一）功能需求基于Android的室内WiFi定位应用程序需要具备以下功能：1. 扫描并收集室内WiFi信号；2. 分析WiFi信号强度，进行定位；3. 显示用户当前位置；4. 提供导航功能；5. 用户界面友好，操作简便。
（二）性能需求系统需具备高精度、低功耗、实时性、稳定性等性能要求。
三、系统设计（一）硬件设计系统硬件主要包括Android智能手机或平板电脑等移动设备，无需额外硬件设备。
（二）软件设计软件设计包括Android操作系统、应用程序及数据库三部分。
其中，应用程序是核心部分，负责实现定位、导航等功能。
数据库用于存储WiFi信号数据及用户信息等。
四、系统实现（一）WiFi信号扫描与收集通过Android设备的WiFi模块，扫描并收集室内WiFi信号。
将收集到的信号数据传输至应用程序进行处理。
（二）WiFi信号分析定位应用程序对收集到的WiFi信号数据进行分析，通过比对已知位置WiFi信号强度与当前位置WiFi信号强度，实现定位功能。
可采用指纹定位算法、三角定位算法等方法。
（三）用户界面设计用户界面需具备友好、简洁、易操作等特点。
可包括地图界面、定位信息显示、导航功能等部分。
五、实验与测试（一）实验环境搭建搭建室内实验环境，布置不同位置的WiFi设备，为实验提供数据支持。
（二）系统测试对系统进行功能性测试、性能测试、稳定性测试等，确保系统满足需求。
六、结果与分析（一）实验结果通过实验测试，系统可实现高精度、低功耗的室内WiFi定位，满足用户需求。
基于wifi的室内定位研究与实现
1 前言近年来，随着无线通信技术与网络技术的不断发展和全面普及，各种新业务与新需求层出不穷，其中位置感知计算(Locatio n-aware Computi ng)和基于位置的服务LBS 在人们的生产生活中起到了至关重要的作用，如何确定用户位置是实施前述应用的首要问题，因此定位技术是位置感知计算和基于位置的服务的核心问题。
根据应用环境与场景的不同，定位技术可分为室内定位技术和室外定位技术。
室外定位系统主要有蜂窝定位和全球定位系统GPS。
蜂窝无线定位即手机定位，是基于移动蜂窝网的基站定位，其定位精度依赖于基站的分布和基站信号覆盖范围的大小。
1996 年，美国FCC 颁布了E-911(Emergency call 911')条例提出了相关的技术要求，要求移动通信提供商必须为用户提供定位准确度在125m 以内的室外定位服务，2001 年以后，美国FCC 提出了更严格的准确度和三维空间定位的需求。
在政府的要求和市场利润的驱动下，使基于蜂窝移动网的定位技术得到了广泛的应用。
美国的GPS 系统是目前使用最广泛、用户人数量最多的全球性定位系统。
GPS 系统由24 颗卫星组成，在任何时间任何地点地面接收终端都可以同时接受到4 颗以上的卫星发出的信号。
根据电磁波的传播原理，通过卫星信号的到达时间差来计算出搜索到的卫星和终端用户之间的距离，采用三边定位法计算出终端用户的具体位置，其民用定位精度可以达到15m 以内。
同时，其他国家也陆续研究开发出了具有自主知识产权的定位系统，包括和中国的北斗卫星定位系统、俄罗斯的Glonass 定位系统和欧盟的Galileo 定位系统。
但是在城市环境中，由于GPS 卫星发射的电磁信号太微弱，楼宇等建筑物阻碍了卫星信号的传播，所以导致了所谓的“都市峡谷”(Urban Can yon)效应，使得GPS 系统无法正确定位。
因此，虽然GPS 系统在室外环境能够有效地定位，但是在室内环境却无法进行有效的定位。
基于wifi技术的室内定位技术及其应用
［ 摘 要］ 随着 是被定 位 技术 的不 断发展 与ｗｉ ｉ ｆ 技术 的不 断完善 ， 一种基 于ｗｉ ｉ ｆ 技术 的室 内定 位 技术逐 渐 发展起 来 ， 并被 应用 于 诸多领 域 。 本 文就 基于 ｗ ｉ ｆ ｉ 技 术的 室 内定位技 术及 其应用 进行 分析 和 阐述 ［ 关键 词］ ｗｉ ｉ ｆ 技术 室 内定 位技 术 中图分 类号 ： Ｔ Ｍ７ ３ 文 献标识 码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ０ ０ ９ —９ １ ４ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ３ ７ — ０ １ ４ ８ — ０ １
应 用 技 术
Ｉ ■
Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｓ Ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｒ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ
基于 ｗｉ ｆ ｉ 技 术的室 内定位 技术 及其 应用
吕婉 婷 张宇翔 ： 成小林
（ １ ２ ． 大连理 工大学 电子 信息与 电气 工程 学部信 息与 通信 工程学 院 ３ ． 大连理 工大 学 电子信 息与 电气工程 学部 ）
接受Ｇ Ｐ ｓ 信号 完全一 样 。 基于ｗｉ ｉ ｆ 技术 的室 内定位技 术采用 的是三点 定位 的方式 ， 即通 过移动 接受 设备 以及 －＋ｗｉ ｎ网络接 人点 的无线 信号来确 定移 动接受设 备的 位置 。 由于三 ＋ｗ ｉ ｉ网络 接入 点距 离移动 接受 设备 的距 离有所 不 同 ， ｆ 所 以通 过一 定 的算法 ， 就能够 十分 精确地 确定 移动 接收 设备 的位置 。 ４ 、 基 于ｗ ｉ ｆ ｉ 技 术 的室 内定位技 术 的联 网技 术与信 息技术 的不断 发展 ， 人们 随时随地 都能 打开手机 ， 利 用Ｇ Ｐ ｓ 确 定 自己的 位置 ， 搜寻 到达 目的地 的路 线 ， 定 位 技术 已经成为 我们 生活 中离 不开 的技 术 ， 对我 们 的生 产 生活都 有着 重要 的作 用。 另外 随着ｗ讧 ｉ 技术 的 不 断发展 ， ｗｉ ｉ ｆ 热点越 来越 多 ， 速度 越来越 快 ， 出现 了一种 基于ｗｉ ｆ ｉ 技术 的新型 室 内定位 技术 ， 区别于 其他定 位技 术 ， 有着 独特 的优势 和广 阔的 发展 空间 。 ＝ ｗｉ ｆ ｉ 技 术简 介 Ｗ皿一 词现 在 已逐渐被 人们 熟知 ， 其 英 文全称 为ｅ ， ｄ ｍｌ ｅ ￣ｆ ｉ ｄ ｅ ｌ ｉ ｔ ｙ ， 在 无线 局 域网 的领域 内指 的是无 线和容性 认证 ， 实 际上则 是一种 商业认 证 ， 通过 发射 无线 电波 实现设 备的 连接与联 网。 迄今为 止 ， ｗｉ ｉ ｆ 已有近 十年 的发展 历史 ， 技术 已经较 为成 熟（ 表１ ） 。 Ｗｉ ｉ ｆ 技术的 无线 电波 一般 是通 过无 线路 由器 发射的 ， 称 为ｗｆ ｆ ｉ 热点 ， 现在 ｗｉ ｆ ｉ 热点 呈现 出不 断增 长的趋 势 ， 在很 多办 公区 、 商业 区 以及住 宅区 都 已经有 了ｗｉ ｆ ｉ 的覆盖 ， 机场， 咖啡厅 、 酒 吧等等 ， 用户 可 以随时接人 。 并且大部分 笔记 本 电脑 以及 智能手 机也都 具有 了Ⅵ 倘功 能 ， 这 使得ｗ逾的功 能进一步 扩展 。 并且随 着 相关 技术 的不 断发展 和 完善 ， ｗｉ ｆ ｉ 技术 的传 输速度 也大 大提 高 ， 也使得 许多 基 于ｗ江 ｉ 技术 的二次 开 发成为 了可能 。 三， 基 于ｗ ｉ ｆ ｉ 技 术的 室 内定位 技 术的简 介 １ 、 基 于ｗ ｉ ｆ Ｉ 技 术 的室 内定位 技术 的概 述 随 着ｗｉ ｉ ｆ 技 术的 不断完 善 ， 传输 速度不 断提 高 ， 多媒体 以及数据 传输 业务 迅速正在 ， ｗｉ ｉ ｆ ￣点 不断增 加 ， ｗ 近无线传 输技术 为基础 的定位 技术也 随着需 求的不 断增加 而不 断发展起 来 ， 并且 由于Ⅵ ｄ ｆ ｉ 有着 较高 的市场 普及性 以及 网络 系统易 于 建立等 特 点， 基 于ｗ ｉ ｉ ｆ ￣术 的定位 技 术有着 独特 的优势 近 年来 ， ｗ ｉ ｆ ｉ 无线定 位技术 已经 被公认为ｗｉ ｉ ｆ 的关键性应 用技术 ， 成为 资料 传输 以及语音 服 务之后 的第 三性新 兴发展 技术 。 并 且 目前 室 内定 位市场 需求不 断扩 大 ， 在 机场 大厅 、 图书馆 等室 内场 所 ， 用 户经常需 要借助 移动设备 搜寻地理 位置 ， 因此基于 ｗ ｉ ｉ ｆ 技术 的 室内定 位技 术有着 十 分广 阔的 发展 空 间 。 ２ 、 基 于Ｗｉ ｆｉ 技术 的室 内定 位技 术的 特点 与 户外环 境相 比较 ， 室 内的环境 较为复杂 的多 ， 建筑 物 的布局 ， 结构 、 材料 等 因素均 会对定 位 的准 确度 和效果 产生 影响 ， 除去客 观原 因外 ， 由于 需要保证 个人 隐私 的安 全性 ， 室 内定 位技术 还受 到主 观 因素的 影响 ， 因 此基于ｗｉ ｆ ｉ 技术 的室 内定 位技术 不仅要 解决 技术上 的难题 ， 还 要考虑 用户 的实 际需求等 因素 ， 具有 着与 其他 户外 定位技 术所 不 同的特点 。 通过 （ 表２ ） 我们可 以看 出 ， 砌 定位技 术与 其他无线 定位技 术相 比， 有 着十
《基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》范文
《基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究》篇一一、引言随着科技的进步，定位技术在室外环境中的应用已经得到了广泛的发展。
然而，在室内环境中，由于空间布局的复杂性和信号遮挡问题，传统定位技术的精度受到了极大的限制。
因此，针对室内环境的定位方法研究变得尤为重要。
Wi-Fi和航位推算技术是两种广泛应用的室内定位技术，本文将主要研究基于Wi-Fi 和航位推算的室内定位方法。
二、Wi-Fi室内定位技术Wi-Fi室内定位技术是利用无线局域网（WLAN）信号进行定位的一种方法。
该方法通过测量无线信号的强度、到达时间（TOA）或到达角度（AOA）等信息，结合信号传播模型和指纹地图，实现室内定位。
Wi-Fi室内定位技术的优点在于覆盖范围广、设备成本低、可重复利用现有Wi-Fi设施等。
然而，由于室内环境的复杂性和多径效应的影响，Wi-Fi信号的稳定性较差，可能导致定位精度不高。
三、航位推算室内定位技术航位推算（Dead Reckoning, DR）是一种基于运动学原理的定位方法。
该方法通过测量移动设备的速度、方向等信息，结合初始位置信息，通过积分运算得到移动设备的实时位置。
航位推算室内定位技术的优点在于无需依赖外部设施，可以独立进行定位。
然而，由于累积误差的存在，长时间运行的设备位置可能会出现较大的偏差。
四、基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究为了充分利用Wi-Fi和航位推算各自的优势，提高室内定位的精度和稳定性，本文提出了一种基于Wi-Fi和航位推算的混合室内定位方法。
该方法首先利用Wi-Fi信号构建指纹地图，实现粗略的室内定位；然后结合航位推算技术，对位置信息进行细化和修正。
具体实现过程如下：1. 构建Wi-Fi指纹地图：在室内环境中采集不同位置的Wi-Fi 信号强度信息，建立指纹数据库。
通过将实时测量的Wi-Fi信号与指纹数据库进行匹配，可以初步确定移动设备的位置。
2. 航位推算：结合移动设备的速度、方向等信息，以及上一时刻的位置信息，通过积分运算得到当前时刻的位置信息。
基于WiFi室内定位关键技术的研究共3篇
基于WiFi室内定位关键技术的研究共3篇基于WiFi室内定位关键技术的研究1基于WiFi室内定位关键技术的研究随着科技的不断发展，人们对室内定位技术的需求也愈发增加。
室内定位技术不仅可以提高室内安全性，还可以应用于各种场景，如商场、医院、学校等。
目前，WiFi室内定位技术已成为最主流的室内定位技术之一。
本文将对基于WiFi室内定位关键技术进行深入研究。
WiFi室内定位技术是利用WiFi信号来进行位置定位的一种技术。
与GPS室外定位不同，室内定位的一大难点在于信号的弱化和多径传播。
因此，WiFi室内定位技术需要对信号进行深入的分析、预处理和建模，以达到准确定位的目的。
WiFi室内定位技术的关键技术主要包括WiFi信号采集、信号处理和定位算法三个方面。
一、WiFi信号采集WiFi信号采集是进行WiFi室内定位的第一步。
WiFi信号采集可以通过各种方式进行，例如使用普通的智能手机或专业WiFi信号接收器。
为了达到更好的定位效果，需要尽可能多地采集WiFi信号。
一般情况下，采集的WiFi信号数量越多，定位的精度越高。
二、信号处理WiFi信号的信道环境是动态变化的，存在各种干扰和误差，因此需要对采集的WiFi信号进行预处理。
信号预处理的目的是降低误差，并提高信号的准确性和稳定性。
主要的预处理方法包括滤波、去噪、降采样、归一化等。
三、定位算法定位算法是WiFi室内定位技术的核心。
常用的WiFi定位算法主要包括指纹定位、基于信号强度的定位和基于时间差异的到达（Time-of-Arrival, TOA）定位。
指纹定位是通过测量不同位置（指纹）处的信号强度进行判断。
需要提前采集一些指纹数据，并将其与实时采集到的WiFi信号进行比较，以得到其位置信息。
基于信号强度的定位是通过测量信号强度与距离间的关系，利用多个AP的信号进行加权求和来得出定位结果。
TOA定位是通过测量信号传播的时间差距来进行定位。
需要进行时钟同步和时间标记，算法复杂度较高。
室内WIFI定位算法设计与性能评估
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离的原理；有采用提前在地板上步骤压力传感器，通过启动压力传感器捕获地板上人 的脚步信息，利用传感器接收的数据进行步行者的识别或位置跟踪的技术原理。
除此之外，基于WLAN的室内定位技术也受到了更多的关注，其原理是利用接收 信号强度RSSI与空间物理位置的映射关系来进行定位，由于其并不需要过多昂贵复杂 的硬件设备而能够最大限度的节省定位系统的成本，受到了大量研究所和高校的重点 研究。
4
国内外研究概况
Research Situation At Home And Abroad
对于室内定位技术，国内外的众多研究所和高校等都有大量的研究，先后也出现
国了很内多外专研门的究室概内况定位系统。比较早的有采用测量超声波传播来确定信号传播距离的
原Lor理em；ips有um采dol用or s射it a频me识t, c别ons（ectRetFuIeDr ）adip技isc术ing，elit通. Ae过ne测an c量om信mo号do强ligu度la 衰减情况来计算信号传播距
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SZU_WLAN
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基于WiFi技术室内定位系统设计
基于WiFi技术室内定位系统设计【摘要】本文主要探讨了基于WiFi技术的室内定位系统设计。
首先介绍了研究背景和研究意义，指出了WiFi定位技术在室内定位领域的重要性。
接着详细介绍了WiFi定位技术的原理和室内定位系统设计原则。
然后深入讨论了基于WiFi技术的室内定位算法，包括定位精度和稳定性等方面。
在实验设计与结果分析部分，对系统的性能进行了评估和优化。
最后探讨了基于WiFi技术室内定位系统设计的实际应用，并展望了未来的发展方向。
通过本文的研究，可以更好地了解和利用基于WiFi技术的室内定位系统，为室内定位技术的进一步发展提供参考。
【关键词】关键词：WiFi技术、室内定位系统、定位算法、实验设计、系统性能优化、实际应用、未来发展方向。
1. 引言1.1 研究背景近年来，随着无线网络技术的不断发展和普及，WiFi技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
通过WiFi技术，用户可以方便地接入互联网，进行信息传输和共享。
随着对室内定位需求的增加，基于WiFi技术的室内定位系统逐渐引起了人们的关注和研究。
传统的室内定位系统往往需要额外的硬件设备，而基于WiFi技术的室内定位系统则可以利用已有的WiFi网络设备，减少了成本和部署的复杂度。
当前基于WiFi技术的室内定位系统在定位精度、系统稳定性和用户体验等方面仍存在一些挑战和问题，例如信号干扰、多径效应等。
进一步完善和优化基于WiFi技术的室内定位系统成为了当前研究的重要方向。
本研究旨在通过对WiFi定位技术的深入研究和分析，设计和实现一套高精度、高稳定性的基于WiFi技术的室内定位系统，为室内定位技术的发展和应用提供新的思路和方法。
本研究也将探讨基于WiFi技术的室内定位系统在实际应用中的潜在价值和未来发展方向。
1.2 研究意义室内定位系统在现代社会中具有广泛的应用价值和发展前景。
随着人们对定位精度和实时性的需求不断增加，基于WiFi技术的室内定位系统设计成为一种可行的解决方案。
基于WLAN的室内定位方法
和 欧式距离。 最近距 离邻居即为有最小信号距离 的点。 当考虑Ｋ （ Ｋ ≥２ ） 个邻居时， 移 动终端 的位 置则用Ｋ 点位 置的平均值 。 在 定位 阶段 ， 这个公式要以对训练阶段的每一个参考采样点采样
到的结果遍历一遍。 Ｎ Ｎ 法就取 最匹配的点作为估计点， Ｋ Ｎ Ｎ 法则 考虑匹配效果最好 的Ｋ 点， 取它们的平均 。 指纹定位法 的不足处很明显 ： 如果想要达到较高 的定位精 度， 训练阶段就需要花 费很 大的开销 ， 而且环境 的变 化会 影响
ｐ （ ｏ ／ ｌ ） 在贝 叶 斯方法中 被称为 似然函 数， 能 征来 生成指纹数据库 。 由于在每个参考测量 点测量信号强度 都 率分别进行计算。 够通过信号强度 图计 算得 到。即， 对每 一个参考采样点观测 到 有一定的波动， 故为了获得更高的精度需要使用基于概率 的指 的每个Ａ Ｐ 的信号 强度 的分布都被用于产生该似然函数。 原始的 纹 法。 但 是信号强度 的分布不是高斯 分布 的， 而 且在不 同的位 分布可以使用 ， 但是携带了噪声和不完整 ， 一般情况下直方 图， 置不 同， 甚至在移动终端的天线在不同的方 向时也有变化。 为了 或者是使用平均值和标准差作为参数 的离散高斯分布来近似 。 更高的精度就 需要 更多的采样数据 ， 这又使得每个参考采样点 而处理Ｐ （ １ ） 最简单情况是 ， 将 先验 概率Ｐ （ Ｉ ＋ ） 当作在 所有 生成信号强度分布的时间增加了， 另一方面也增加了数据库 的大
其 中，Ｓ 为测 量 点扫描 到 的
＝
ｐ （ ｆ ， ） ＝ ∑ｐ （ ｆ ｆ ｌ ｆ ｆ － １ （ ｆ ｆ ＿ １ ）
一
Ｓ ｉ ｌ １
ｉ
该 表 达 式 分 别表 示 曼 哈 顿 距离
基于wifi的室内定位系统毕业设计论文
本科毕业论文题目基于wifi的室内定位系统摘要本文设计及实现了一个基于WiFi 射频信号强度指纹匹配的移动终端定位系统，并设计实现了一种基于权重值选择的定位算法。
该算法为每个扫描到的AP 的RSSI 设定了选择区间，指纹库中落在此区间的所有位置点设平均权值，最后选取权重值最大者为待定位点的位置估计，如有相同权重值，则比较信号强度距离，取最小者，这种算法在一定程度上克服了RSSI 信号随机抖动对定位的影响，提高了定位的稳定性和精度。
经实验测试，此系统在 4 米范围内具有良好的定位效果。
可部署在展馆、校园、公园等公共场所，为客户提供定位导航服务。
定位算法运行于服务端，客户端为配备WiFi 模块的Android手机。
借助该定位系统，基于Android系统的移动终端可方便地查询自身位置，并获取各种基于位置服务。
关键词: 接收信号强度；无线室内定位；射频指纹；Android 操作系统AbstractThis paper designs and implements an indoor location system based on WiFi for mobile user with Android handset. A locating arithmetic based on Weight-Select is introduced to filter the random noise of RSSI. For each location in Radio Map, a weight is set if the RSSI of the AP scanned is in the interval preset. Then max-weighted location or the min-RSSI-distance among them will be selected as the estimated position. According to experiments, 4-metre locating precision is available. It can be used for locating and navigating in such scene as exhibition center, campus, park, and so on. Users equipped with Android handset could get its location and some intelligent services. It is also an open and extensible system. Some locating arithmetic also could be tested on this system.Key words:Received Signal Strength, Wireless Indoor Locating, Radio Map, Android Operating System第一章绪论 (6)1.1关于位置信息确定的意义及方法 (6)1.1.1位置信息确定的意义及方法 (6)1.1.2本文主要介绍的定位系统 (7)1.2本文的主要研究内容以及各章安排 (7)1.2.1主要内容 (7)1.2.2本文安排 (7)第二章目前主要定位方式及各种测量方法 (7)2.1 GPS定位系统介绍 (8)2.1.1GPS的发展 (8)2.1.2 GPS国内外动态 (10)2.2 wifi定位技术 (11)2.2.1 wifi的利用原理 (11)2.2.2定位需要两个先决条件 (12)2.3定位运用的各种测量方法 (12)2.3.1 通过传播时间测量方法 (13)2.3.2信号衰减测量方法 (13)2.3.3改进的TOA算法 (13)2.4本章总结 (14)第三章无线定位系统和物联定位系统的介绍 (14)3.1无线定位系统方案 (14)3.1.1系统方案 (14)3.1.2特点与指标 (16)3.2 LocateSYS物联定位系统 (17)3.2.1系统概述 (17)3.2.2工作原理 (18)3.2.3特点与指标 (18)3.2.4产品资料 (19)3.2.5应用领域 (21)3.3 本章总结 (21)第四章基于WiFi 的室内定位系统设计与实现 (21)4.1系统设计 (21)4.2系统的实现 (23)4.2.1客户端设计 (23)4.2.4. Activity 生命周期 (24)4.2.5．获取周边AP 信号强度 (25)4.3 程序流程 (26)4.4. 服务端软件设计 (27)4.4.1. Web 服务器 (27)4.4.2. 定位服务器 (28)4.5.客户端与服务端通信 (28)4.6. 2算法描述 (31)4.6. 3算法分析 (31)4. 7实验 (32)4.7. 1实验过程 (32)4.7.2. 实验结果 (33)4.8. 总结 (33)致谢 (34)参考文献 (35)第一章绪论1.1关于位置信息确定的意义及方法1.1.1位置信息确定的意义及方法位置信息在人们的日常生活中扮演着重要的作用。
基于WiFi技术室内定位系统设计
基于WiFi技术室内定位系统设计随着移动互联网的发展，人们对室内定位技术的需求也越来越大。
目前，室内定位技术已经广泛应用于商场、地铁、机场等公共场所，以及医院、办公楼等室内环境中。
WiFi技术是室内定位技术中一个较为成熟和实用的技术，能够实现高精度的室内定位。
本文将介绍一种基于WiFi技术的室内定位系统的设计。
1. 系统概述本系统利用WiFi技术实现室内人员定位功能，首先需要在室内设置WiFi信号源，并通过WiFi模块对信号进行扫描和定位，最后将所得结果反馈给用户。
系统主要包括硬件设备和软件系统两部分。
硬件设备主要包括WiFi设备、信号处理器和用户终端设备等。
软件系统主要由信号采集、处理和反馈三个模块组成。
2. 硬件设备（1）WiFi设备WiFi是无线局域网的一种技术，能够实现高速率的数据传输和通信。
在室内定位系统中，WiFi设备主要作为信号源，发射无线信号以供系统识别和定位。
因此，在系统设计中需要对WiFi的设备进行定位布置，以实现对室内信号的全面和充分覆盖。
（2）信号处理器信号处理器主要负责对WiFi信号进行分析和处理，以确定用户的位置和方位信息。
通常，信号处理器可以采用FPGA、DSP、SOC等芯片设计，可以实现快速、精确和稳定的信号处理。
（3）用户终端设备用户终端设备主要用于显示和传输定位结果。
通常，用户终端可以选择智能手机、平板电脑、电脑等设备，通过WiFi模块接收系统反馈的定位结果。
3. 软件系统（1）信号采集信号采集模块主要负责对WiFi信号进行采集和处理，通常采用RFID技术实现。
在采集过程中需要设置采样点，以利于数据的分析和处理。
信号采集模块也可以加入策略算法，对WiFi信号进行定量分析和评价，以实现更加准确的定位。
（3）反馈反馈模块主要用于显示和传输定位结果。
当用户终端设备接收到信号处理模块反馈的结果后，可以显示出用户当前的位置、方向等信息。
反馈模块还可以将定位结果上传到服务器，以便进行更加精细和全面的分析和管理。
基于WiFi的室内定位系统的设计与实现的开题报告
基于WiFi的室内定位系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着室内智能设备的快速普及，对于室内定位也提出了越来越高的需求。
对于商场、医院、机场等大型室内场所来说，提供准确的室内定位服务可以帮助用户更快地找到所需的地点，提升用户体验。
同时，对于一些需要对室内人员进行实时监测的应用场景，如安防、医疗等领域，高效的室内定位系统也具有重要的作用。
基于WiFi技术的室内定位系统由于不需要额外的硬件设备支持，具有成本低、部署方便等优点，因此受到广泛关注。
在WiFi室内定位系统中，利用WiFi基站发射的信号，通过设备所接收到信号的强度和差异性等参数，以及室内地图等信息，计算出设备的位置。
但是，由于WiFi信号的波动性和穿透性，会导致室内定位误差较大，甚至无法使用。
因此，设计一种高精度、高可靠的基于WiFi的室内定位系统具有重要的现实意义和研究价值。
二、研究目标本项目旨在设计一种基于WiFi技术的室内定位系统，具有以下特点：1.高精度：通过采用多种算法和技术手段，减小WiFi信号波动和穿透对定位造成的干扰，提高定位精度。
2.高可靠性：对于WiFi信号覆盖盲区等特殊情况，系统应具有一定的容错能力，能够自动切换至备用定位方案。
3.可扩展性：系统应支持多种设备类型，且具备较强的扩展性和适应性，方便实时升级和维护。
4.低成本：基于现有的WiFi网络设施，尽可能减少系统的部署和维护成本。
三、研究内容1.调研与需求分析：对现有的基于WiFi的室内定位系统进行研究和调研，了解其优缺点和应用现状，针对实际需求分析系统设计和功能需求。
2.系统设计：根据需求分析，设计系统架构、数据流程，结合室内地图和WiFi信号数据库，确定定位算法和技术方案。
3.系统实现：依照系统设计，开发WiFi信号采集、处理、定位等模块，并完成系统界面的设计和实现，实现基于WiFi的室内定位服务。
4.系统测试与评估：利用实际场所数据对系统进行测试和评估，针对定位误差、容错能力等方面进行综合评估和性能分析。
基于WIFI的室内定位技术研究
基于WIFI的室内定位技术研究随着科技的不断发展，室内定位技术已经成为了一个备受的研究领域。
在室内环境下，人们经常需要知道自己的位置信息，例如在大型商场、机场、地下停车场等场所。
因此，基于WIFI的室内定位技术得到了广泛应用。
本文将对基于WIFI的室内定位技术进行深入探讨，包括其原理、优点、应用场景、研究现状以及未来发展方向。
WIFI定位技术是一种基于无线局域网技术的定位方法。
其原理是利用装有WIFI模块的设备，通过接收无线信号的方式，测定设备与信号发射点之间的距离，从而确定设备所在的位置。
与传统的定位技术相比，WIFI定位技术具有精度高、成本低、易于部署等优点。
基于WIFI的室内定位技术通常采用以下步骤：建立WIFI热点：在需要定位的区域内，部署一定数量的WIFI热点，形成无线局域网。
测量距离：利用装有WIFI模块的设备，接收来自各个热点的信号，通过信号的强度或者时间差来计算设备与各个热点之间的距离。
确定位置：采用一定的算法对设备的位置进行计算和估计。
例如，三角形定位法、多边形定位法等。
基于WIFI的室内定位技术已经得到了广泛应用。
例如，在商场中，商家可以通过该技术了解顾客在商场内的行为习惯，以便更好地布局商品和提供服务。
在机场中，该技术可以帮助乘客快速找到登机口、卫生间等场所。
在地下停车场中，该技术可以帮助车主快速找到停车位。
提高定位精度：由于受到多种因素的影响，例如信号强度、多径效应等，目前基于WIFI的室内定位技术的精度还有待提高。
因此，需要研究更加精确的定位算法和技术，以提高定位精度。
结合其他技术：为了提高定位精度和稳定性，可以考虑将基于WIFI 的室内定位技术与其它技术相结合。
例如，可以结合蓝牙、超声波等技术，形成多模态室内定位系统。
建立动态数据库：通过建立动态数据库，对环境中的因素进行实时更新和修正，可以提高定位精度和稳定性。
实现智能化应用：基于WIFI的室内定位技术可以与人工智能、大数据等技术相结合，实现智能化应用。
《2024年基于场景识别的多源融合室内定位系统的研究与设计》范文
《基于场景识别的多源融合室内定位系统的研究与设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，室内定位技术逐渐成为了一个重要的研究方向。
传统的室内定位系统大多依赖于特定的硬件设备或信号源，但这些系统往往存在定位精度不高、稳定性差等问题。
因此，本研究旨在设计一种基于场景识别的多源融合室内定位系统，以提高定位精度和稳定性。
二、研究背景及意义随着移动互联网和物联网的快速发展，室内定位技术在诸多领域中发挥着重要作用，如商场导购、博物馆导览、大型活动安全监控等。
然而，现有的室内定位技术大多存在一定局限性。
为解决这些问题，本研究基于场景识别的多源融合室内定位系统，利用多种传感器和信号源进行信息融合，实现高精度的室内定位。
该系统的设计对于提高室内定位技术的实用性和可靠性具有重要意义。
三、系统设计1. 硬件设计本系统采用多种传感器进行信息采集，包括但不限于摄像头、激光雷达、蓝牙信标等。
传感器通过与数据处理模块的连接，实时获取环境中的数据信息。
此外，系统还包含一个中央控制器，用于协调各传感器的工作并处理数据。
2. 软件设计软件设计包括场景识别模块、多源信息融合模块和定位算法模块。
场景识别模块通过分析传感器数据，识别出当前环境中的场景类型；多源信息融合模块将不同传感器获取的数据进行融合，提取出有用的信息；定位算法模块则根据融合后的信息，采用合适的算法计算出目标位置。
四、场景识别与多源信息融合1. 场景识别场景识别是本系统的关键技术之一。
通过分析传感器数据，系统能够识别出当前环境中的场景类型，如走廊、楼梯、房间等。
这有助于系统根据不同的场景调整信息融合策略，提高定位精度。
2. 多源信息融合多源信息融合是本系统的核心部分。
系统将不同传感器获取的数据进行融合，提取出有用的信息。
这包括但不限于通过摄像头获取的图像信息、激光雷达获取的三维点云信息以及蓝牙信标提供的信号强度信息等。
通过多源信息融合，系统能够更准确地判断目标位置。
五、定位算法设计本系统采用基于概率的定位算法进行目标位置的计算。
基于WiFi网络的室内定位系统的研究与设计
基于WiFi网络的室内定位系统的研究与设计第一章绪论随着移动互联网的推广，人们对于定位的需求越来越大。
而GPS 定位由天气干扰等因素的影响，无法满足人们在室内的精确定位需求。
因此，基于 WiFi 网络的室内定位系统应运而生。
其基本原理是利用 WiFi 接入点发出的信号与智能设备接收并计算信号距离，通过信号强度、到达时间差或者其他算法确定当前设备的位置。
第二章相关技术2.1 WiFi 技术WiFi 技术是目前室内定位的主要技术，因为它具有广泛的覆盖范围、良好的传输速率和可靠性。
WiFi 定位的实现主要依赖于RSSI 技术（接收信号强度指示）。
RSSI 数值越高，表示设备离接入点越近，可以反映设备与接入点之间的距离。
同时，WiFi 定位技术还可以使用 AOA（到达角度）或者 TDOA（到达时间差）算法来实现更高精度的定位。
2.2 室内定位算法目前主要的室内定位算法有三种：基于距离的算法、基于指纹的算法和机器学习算法。
基于距离的算法是根据接收信号强度指示与已知信号发射功率和接收级别之间的关系来计算设备与接入点之间的距离。
基于指纹的算法通过分析采集到的 RSSI 数据库和目标信号来进行位置匹配。
机器学习算法是将 RSSI 数据和反馈结果输入到机器学习模型中，通过学习来识别设备位置，可以获得比较高的精确度。
第三章系统架构设计3.1 系统需求分析针对不同的场景，需要对系统的要求进行分析与确定，包括定位精度、数据采集、实时性等等。
3.2 系统架构设计系统的架构设计主要包括系统组成、通信协议、算法设计、数据采集与处理等方面。
对于通信协议，需要选择合适的通信协议来保证系统数据的准确传输。
对于算法设计，需要根据数据处理的能力和定位精度进行选择。
第四章实验设计4.1 实验设备选定实验室和测试设备，如智能手机、电脑等等。
收集信号强度和各个点的坐标信息，用于训练和测试算法模型。
4.2 实验流程根据系统设计，搭建起数据采集、数据处理、通信、定位反馈的完整实验流程。
基于WLAN信号能量转换的室内定位模型及系统
2017年第6期 信息通信2017 (总第174 期）INFORM ATION&COM M UNICATIONS(Sum.No174)基于W LAN信号能量转换的室内定位模型及系统李秋实\赵晓萌2,陆文哲(1.广东省生产力促进中心;2.广东省科技基础条件平台中心，广东广州510030)摘要:提出了基于移动终端间信号强度转换的室内定位方法，建立了基于W L A N信号能量转换的室内定位模型，通过终 端间信号强度转换，得到终端间信号对应关系和空间各位置的信号位置特征，查询粗转换表和微调整表实现精确的室内 定位。
该方法减少终端间信号接收的差异性，有效的提高室内定位精度。
关键词：室内定位;位置指纹;信号转换中图分类号:T N929.5 文献标识码:A文章编号：1673-1131(2017)06-0202-02〇引言随着移动终端设备的普及、W L A N信号架设的成本降低和 位置指纹室内定位技术的成熟，基于W L A N的移动终端位置指 纹室内定位技术是未来室内定位技术的研究热点。
基于位置指 纹的室内定位方法最早是在R A D A R[1]系统中应用，采用K N N 匹配算法，将目标距离最近的样本作为目标的特征空间。
Horns121系 统是对R A D A R系统的一种改进，增加其准确性。
L A N D M A R C [3]采用RFID进行室内定位，第一个采用RFID标签实现室内定 位的系统，通过结合不同的信号源，达到优化室内定位的目的。
由于不同移动终端间信号接收能力存在差异性，以上方 法会导致位置指纹定位系统在用其他终端生成的指纹数据库 后会降低定位精度。
本文提出了终端间信号强度的转换模型 及系统，并把信号强度的转换方法应用于室内定位系统，使室 内定位的精度有了很大的提高。
1基于移动终端信号强度转换的原理和方法不同类型的移动终端信号接收能力存在差异性，需要在 不同的移动终端间建立信号强度的转换模型，来减少这一情 况的发生。
基于WiFi的室内人员定位技术的算法和模型
基于WiFi的室内人员定位技术的算法和模型
张磊
【期刊名称】《现代建筑电气》
【年(卷),期】2016(7)1
【摘要】比较了几种基于WiFi的室内定位方法,指出基于接收信号强度(RSSI)的室内定位技术不增加额外的硬件设备,更加易于推广.分析了基于RSSI的定位模型及指纹信息预测模型,指出指纹信息预测模型法可有效地提高室内定位精度,减少障碍物造成的定位误差.
【总页数】4页(P64-67)
【作者】张磊
【作者单位】华东建筑设计研究院有限公司,上海200002
【正文语种】中文
【中图分类】TU855
【相关文献】
1.基于WIFI和隐马尔可夫模型的室内定位算法研究 [J], 王克会
2.基于WIFI技术的煤矿井下人员定位安全系统的研究 [J], 李浩
3.基于WiFi无线网络技术的新型矿井人员定位系统的设计研究 [J], 刘光远
4.基于WIFI技术的矿井人员定位系统及定位方法的优化研究 [J], 毕铁丹
5.基于WIFI通信技术的矿井人员定位系统改进探析 [J], 刘亮亮
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基于能效的WLAN 室内定位系统模型设计与实现
摘要：基于能效的WLAN室内定位系统模型的设计目的，一方面是为了降低位置指纹数据库规模，另一方面为了减少服务器与客户端的数据传输量，同时减少相关的计算量。
为了实现这个定位系统，笔者提出了AP预处理算法、聚类算法以及精定位AP选择算法。
该文主要是分析如何设计基于能效的WLAN室内定位系统模型，以及如何实现这个系统的应用目的。
关键词：WLAN；室内；定位系统；模型设计
Abstract：Design model of WLAN indoor positioning system based on energy efficiency，on the one hand is to reduce the size of the location fingerprint database，on the other hand，in order to reduce the amount of data transmission of the server and the client，at the same time，reduce the amount of computation associated.In order to achieve this positioning system，experts have proposed a AP preprocessing algorithm，clustering algorithm and precision positioning AP selection algorithm.This paper is the analysis of how to design the WLAN indoor positioning system model based on energy efficiency，and how to realize the application of the system
Key words： WLAN； interior； positioning system； model design
1 前言
由于无线局域网的迅速发展，基于WLAN的室内定位技术也越来越受到相关研究人员的关注。
WLAN主要是通过检测无线接入点发射的信号强度判断用户的位置，而根据信号强度来进行定位的系统主要分为两种，其中一种基于传播模型的室内定位系统，另外一种是基于位置指纹算法的室内定位系统，在这两种室内定位系统中，前一种的限制条件比较多，后一种的优势比较突出。
但是基于位置指纹算法的室内定位系统的实现需要解决数据库构造、离线采样数据预处理、定位AP的选择以及终端设备位置的估计，因此本文主要是针对这个问题，分析如何设计基于能效的WLAN室内定位系统模型，并加以实现。
2 关于基于能效的WLAN室内定位系统模型设计分析
2.1 定位系统模型整体设计
以往定位系统的能耗比较大，而能耗主要发生在两个点，其中一个点是服务器与客户端的数据交互，另外一个点是在位置估计中的计算。
为了使定位系统能耗降低，就必须缩减数据库规模，减少服务器与客户端的信息传输量，同时还要在位置估计的计算过程中选用比较简单的计算方法。
基于能效的WLAN室内定位系统模型主要包括两个阶段，一个是离线阶段，包括指纹采集、AP选择、数据库预处理以及聚类等四部分；另一个是在线阶段，包括测量值预处理、大概定位、AP选择以及精确定位等四部分。
2.2 定位系统模型设计特征
首先关于虚拟AP预处理算法，这个虚拟AP有一定的优势，但也有不足的地方，它的优势在于可以虚拟出多个BSSID的AP，但是在定位方面提供的数据不够简洁。
针对这个问题，笔者提出了VAP预处理方法，优化以往的虚拟AP预处理算法；其次关于非断续RSSI的仿射传播聚类算法，在以往的定位算法中，只能在面积比较小的室内进行定位，然后把定位的地方分为多个AP才能测量到。
对于面积比较大的地方，根本就不能使AP全部覆盖，针对这个问题，笔者采用非断续RSSI的仿射传播聚类算法来代替；再次关于均值平滑滤波，在实施定位的过程中，容易外在环境的影响，从而使RSSI出现较大的波动，为了解决这个问题，笔者选择使用均值平滑滤波器；最后关于AP的选择，通常情况下，在离线和在线的阶段可以检测到接入点的改变情况，需把在线AP选择分成两步，比较麻烦，因此笔者采用基于RSSI空间区分度的AP选择来解决这个问题。
3 关于基于能效的WLAN室内定位系统模型实现分析
3.1 离线阶段
首先，关于指纹的采集，笔者把定位区内AP的安装位置和配置信息假设为未知，但是两者都可以通过某种方式把网络数据传播出去，同时离线的阶段配有无线适配器的移动终端，然后在每个位置可知的参考点，扫描AP的BSSID和BSSID，并获取BSSID和BSSID；其次，关于离线AP选择，一般情况下，终端设备每次进行扫描的时候，都能够测量到几十个AP，但是不同的AP对定位产生的结果不一样，因此最好不要保留全部的AP[4]。
在离线阶段，AP 选择的目的有两个，一个是缩减数据库的规模，另一个是减少服务器和客户端的信息传输量。
为了达到这两个目的，应选择保留信号强度相对比较大的AP，因此信号强度比较大的AP在离线阶段不容易发生断续以及空间区分度大的情况；再次，关于数据库预处理。
在实际定位中，由于外在环境因素的影响，RSSI波动比较大，为了解决这个问题笔者采用均值平滑滤波器进行定位。
一般情况下，接受信号强度非常弱的时候，一些AP的测量值不够平稳，容易出现断续现象，而平滑滤波器可以补充这些丢失的测量值[3]；最后，关于仿射传播聚类。
如果RSSI比较小的情况下，就会容易出现断续现象，而基于非断续RSSI的仿射传播聚类可以避免这个问题的发生，在对这种仿射传播进行计算的时候，选择的每个AP一定要保证RSSI测量值足够大，把其他的忽略掉。
3.2 在线阶段
首先，关于类匹配的大概定位。
在实际定位过程中，需要终端设备先从下载聚类中心的测量值集合，然后进一步计算在线阶段的测量值，同时还要计算各个聚类中心的相似度，从而确定它属于那种聚类。
如果用户没有处在聚类的中心时，并且只选择相似度最高的其中一个聚类，通常都会导致类匹配不成功。
所以进行大概定位的时候，需要保留相似度比较高的几个聚类，而不是只是一个聚类。
同时在这个基础上进行精确的定位[2]；其次，关于在线AP 选择。
在定位面积比较大的时候，各个参考点并不能检测到所有的L个AP，这样的话就容易导致在线和离线 RSSI 向量间的距离太大，在进行精确定位时容易出现较大的误差，因此当参考点数量达到一定的比例时，可以把对应的AP去掉；最后，关于精定位的计算方法。
在进行精定位的时候，如果计算方法过于复杂的话，将会耗费更多的时间，为了实现降低耗能的目的，可以采取加权 K 近邻算法，这个计算方法相对来说比较简洁[1]。
4 结束语
在基于能效的WLAN室内定位系统模型设计中，主要涉及到两个部分，其中一个是离线阶段，另一个是在线阶段，离线阶段由四部分组成，分别是指纹采集、AP选择、数据库预处理以及聚类，在线阶段同样也是由四部分组成，包括指纹采集、AP选择、数据库预处理以及聚类。
为了实现这个室内定位系统模型的应用目的，本文对离线阶段和在线阶段的各个组成部分有可能出现的问题，提出了相应的对策。
随着无线局域网的迅速发展，相信基于能效的WLAN 室内定位技术将是未来室内定位系统发展的趋势。
参考文献：
[2] 玄建永，王京春，陆耿，江永亨，毕建权. 缩微智能车室内定位系统研究[J]. 计算机技术与发展， 2014（1）.
[3] 徐兴柱. 一种基于惯性定位技术的单兵室内定位指挥系统方案[J]. 战术导弹技术，2014（3）.
[4] 朱明强，侯建军，刘颖，苏军峰. 一种基于卡尔曼数据平滑的分段曲线拟合室内定位算法[J]. 北京交通大学学报， 2012（5）.。