基于无线通信基站的室内三维定位问题探究

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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。

基于WiFi定位技术的室内定位方案研究

基于WiFi定位技术的室内定位方案研究一、引言随着科技的不断进步，人们对于室内定位的需求越来越高。

室内定位技术可以为人们提供更好的服务和体验，使得人们可以更加方便快捷地获得信息以及享受服务。

目前，室内定位技术的应用越来越广泛，其中基于WiFi定位技术的室内定位方案是比较成熟和广泛应用的一种。

本文主要就基于WiFi定位技术的室内定位方案进行研究，并对这一技术的原理、实现过程、优缺点以及应用前景进行探讨。

二、基于WiFi定位技术的原理WiFi定位技术是利用WiFi信号在空间中的传输和接收来实现定位的。

WiFi信号是无线电磁波，需要在接收器和发射器之间进行传输。

接收器通过接收WiFi信号时延（即WiFi信号传输所需要的时间）来计算出距离，从而实现定位。

在计算距离的过程中，还需考虑到WiFi信号在传输过程中的路径损耗、多径效应等因素的影响。

三、基于WiFi定位技术的实现过程基于WiFi定位技术的室内定位方案主要包括以下几个步骤：1.信号采集：在室内布置一定数量的WiFi接入点，采集WiFi 信号强度数据。

2.信号处理：通过对采集到的WiFi信号强度数据进行处理，得出每个接入点的信号强度和移动设备到相应接入点的距离。

3.定位算法：通过定位算法计算出移动设备的位置。

4.定位结果展示：将定位结果展示在地图上或其他形式进行呈现。

四、基于WiFi定位技术的优缺点1.优点：（1）WiFi接入点已经普及，无需增加额外的硬件设备，节省成本。

（2）WiFi信号的覆盖范围较广，定位精度较高。

（3）WiFi定位技术可以实现室内定位，满足了室内定位的需求。

（4）基于WiFi定位技术的室内定位方案成熟，应用广泛，相对比较稳定。

2.缺点：（1）WiFi信号的干扰因素多，对定位精度有一定影响。

（2）对于复杂的室内环境，如高层建筑等，WiFi信号的反射和干扰可能会比较复杂，导致定位精度下降。

（3）WiFi信号的传输速度相对较慢，可能会造成定位速度较慢。

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。

室内定位技术研究与应用

室内定位技术研究与应用一、引言近年来，随着移动互联网和物联网的迅速发展，越来越多的人开始关注室内定位技术。

相比于传统的GPS定位技术，室内定位技术可以更精准地定位人员和物品在室内的实时位置，因此在室内导航、智能家居、商场营销等领域有着广泛的应用前景。

本文将结合目前室内定位技术的发展现状，重点探讨基于Wi-Fi、蓝牙、超声波、红外和视觉等技术的室内定位方案，并分析其优缺点和应用前景。

二、基于Wi-Fi的室内定位技术Wi-Fi定位技术是将无线局域网（Wi-Fi）信号强度与位置坐标相结合来确定设备的位置。

其优点在于不需要使用额外的硬件设备，而是利用现有的Wi-Fi接入点实现室内定位功能。

常见的Wi-Fi室内定位技术方案主要有三种：（1）指纹定位法：该方法通过收集某一位置处的Wi-Fi信号指纹图来确定该位置的位置坐标。

具体实现时，需要事先在室内布置许多Wi-Fi接入点并记录每个接入点的信号强度分布情况构建指纹库，在对目标设备进行信号采样后，利用指纹库中最匹配的指纹来计算目标设备的位置坐标。

（2）距离测量法：该方法利用Wi-Fi信号传输时的信号衰减和传播时间来计算目标设备与Wi-Fi接入点之间的距离，从而实现室内定位。

该方法的实现需要在Wi-Fi接入点和目标设备之间相互发送信号并计算信号之间的时差，需要更高的硬件成本和维护难度。

（3）基于AOA的定位法：该方法是一种基于Wi-Fi的方向定位技术，利用Wi-Fi信号强度和信号到达方向与WLAN接入点的位置关联进行定位。

相比于距离测量法和指纹定位法，该方法具有更高的定位精度，但需要专门的硬件设备支持。

基于Wi-Fi的室内定位技术成本较低，实现方便，并且可以通过更新指纹库等方式不断提升其定位精度。

但由于Wi-Fi信号在室内易受到干扰，其定位精度受到限制，且定位过程需要设备具有较高的Wi-Fi信号接收能力，因此在实际应用中应注意选择针对性更强、灵敏度更高的设备。

三、基于蓝牙的室内定位技术蓝牙定位技术是在Wi-Fi定位技术的基础上发展起来的一种定位技术，其主要优点在于功耗低、可控范围小、定位精度较高。

基于无线通信基站的室内三维定位问题探讨

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其次，通信基站所处的电磁信号环境较之 GPS 等系统更加复杂。以室内环境为例，无线电信号的传播过程中会经过墙面的多次反射、室内物体的折射和吸收等。这些物理因素会导致通信基站测量得到的诸如距离、角度等信息存在噪声。如何基于这些有噪声的测量，得到对于位置信息的准确估计，也是通信基站实现对终端定位需要解决的问题。基于通信基站的定位问题研究，在科研和工业界都吸引了极高的关注。一方面，定位问题与统计信号处理、最优估计理论、优化算法等诸多领域都有密切的联系，诸如数据拟合、最小二乘估计、半正定规划、流形学习等诸多数学工具都能够被用于求解上述问题。另一方面，工业界对于如何高精度地在现有通信设备上完成上述功能也表现出了浓厚的兴趣，我国除了业已广泛部署商用的北斗导航系统之外，也在积极推进基于室内室外融合定位的羲和导航系统。我们相信，基于通信基站的定位系统，将会成为羲和导航系统有力的技术手段。求解分析基站定位相关问题的有创新性和可实现性强的算法，都将有可能被快速部署到现代商业通信网络中，带来巨大的社会和经济效益。 1.2 问题提出在本题中，需要解决如下四个方面的问题： 1. 给定 10 组 LOS 或 NLOS 传播环境下从手持终端到基站的 TOA 测量数据和所有基站的三维坐标（对应附录中编号为 case001_input.txt 到 case010_input.txt 的文件），请根据这些测量数据计算出终端的三维坐标。（请给出详细的建模分析，建模过程中建议考虑测量模型、误差分析等内容。） 2. 给定 10 组 TOA 测量数据和所有基站的三维坐标（对应附录中编号为 case011_input.txt 到 case020_input.txt 的文件），请设计算法，使用尽可能少的基站数目，实现近似最优的三维定位精度。 3. 给定 5 组对处于移动过程中的终端采集到的 TOA 数据（对应附录中编号为 case021_input.txt 到 case025_input.txt 的文件），请设计算法计算出终端的运动轨迹。（此时，编号为 case021_input.txt 到 case025_input.txt 的文件中，只记录一个终端的 TOA 数据，并且是这一个终端在运动轨迹中多个位置上的 TOA 数据。） 4. 在前述 3 问中，都是假设给定区域内终端到每一个基站的距离都是可知的，但事实上，基站的通信半径是有限的，因此，只有在基站通信半径覆盖范围内的终端才有可能测到自身到基站的距离。而一个终端只有获得它与足够数目的基站之间的距离测量值，才能完成定位。假设每个基站的通信半径为 200 米（超过范围虽然有测量数据，但无效）。请根据给定的 5 组测量信息数据集（对应附录中编号为 case026_input.txt 到 case030_input.txt 的文件），设计算法寻找出可以被基站定位的所有终端。进一步，回答如下问题：每一个场景中（对应着 case026_input.txt 到 case030_input.txt 五个文件中的一个），定义终端的平均“连接度数”λ为 λ=

基于WiFi技术的室内定位技术研究

基于WiFi技术的室内定位技术研究一、引言室内定位技术随着物联网和智能设备的发展而日益重要，其广泛应用于室内导航、位置服务和安全管理等领域。

在众多室内定位技术中，基于WiFi技术的定位方法是一种成本低、易部署且准确度较高的解决方案。

二、WiFi定位原理WiFi定位技术是通过采集周围WiFi信号强度和特征，结合室内地图信息进行分析和计算，从而确定设备的位置。

其基本原理是利用WiFi信号强度衰减模型，根据接收到的WiFi信号强度与事先构建的WiFi信号强度数据库进行比对，进而确定设备的位置。

三、WiFi定位技术的关键问题1. 环境干扰由于室内环境的复杂性，WiFi信号易受到墙壁、家具和人体等障碍物的干扰，导致信号强度波动较大。

因此，WiFi定位技术需要通过信号质量评估和滤波算法来减少环境干扰对定位的影响。

2. 数据库构建构建准确的WiFi信号强度数据库对于定位精度至关重要。

数据库的构建需要覆盖整个室内空间，并进行实时维护和更新。

同时，数据库还需要考虑不同设备和厂家的WiFi信号差异，以提高定位的通用性。

3. 定位算法WiFi定位技术需要借助定位算法进行位置计算。

常用的算法包括逆距离加权法、最近邻法和贝叶斯网络等。

这些算法通过对WiFi信号强度进行分析和处理，提高定位的准确性和稳定性。

四、WiFi定位技术的应用1. 室内导航基于WiFi定位技术，可以实现室内导航功能。

用户通过手机等移动设备获取当前位置，并得到室内地图信息，以便快速准确地到达目的地。

这在商场、机场等场所中具有广阔的应用前景。

2. 位置服务WiFi定位技术可以为位置服务提供基础支持。

通过获取用户的位置信息，系统可以为用户推荐附近的餐厅、景点和商店等。

用户还可以通过定位服务快速找到附近的银行、医院和加油站等生活服务设施。

3. 安全管理WiFi定位技术在安全管理领域也有重要作用。

通过定位技术，可以实现对室内区域的监控、入侵预警和人员管理等功能，提高建筑物的安全性和管理效率。

基于无线通信基站的室内三维定位问题研究

基于无线通信基站的室内三维定位问题研究张其明;张鑫【摘要】基于地理位置信息的商业服务具有巨大的商业价值和市场潜力,而目前定位服务主要针对于室外场景的定位,包括诸如GPS导航,微信,滴滴等一系列应用软件,然而,随着无线通信网络和移动互联网的发展,基于无线通信基站的室内三维定位将具有重要意义.利用2016年全国研究生数学建模竞赛所给测试数据,采用将多维搜索简化为分步一维搜索方法,将非线性方程组的最小二乘问题转化为线性方程组的最小二乘问题,在全域内搜索转化为在窄域内搜索等技术,在获取终端坐标以及移动轨迹方面取得了满意结果.%The commercial service based on location information has great commercial value and market potential.But at present,the main needle positioning services are mainly for outdoor scene positioning,including a series of applications such as GPS navigation,We Chat,Drops Taxi and so on.However,with the development of wireless communication network and mobile Internet,indoor 3D localization based on wireless communication base-station will be of great significance.In this paper,the test data is given by the national graduate student mathematical modeling contest in 2016,adopting the methods;multidimensional search is simplified as a step-by-step dimension search;the least squares problem of the nonlinear equations is transformed into the linear equations,and global search is transformed into narrow domain search.Finally,satisfactory results have been obtained in the acquisition of the terminal coordinates and trajectories.【期刊名称】《湖南工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(027)002【总页数】7页(P13-18,46)【关键词】无线通信;室内三维定位;非视距传播;TOA定位算法【作者】张其明;张鑫【作者单位】湖南科技大学商学院,湘潭 411201;湖南科技大学信息与电气工程学院,湘潭 411201【正文语种】中文【中图分类】TN929从传统的GPS导航，到美团、微信、滴滴打车等一系列基于地理位置信息的商业服务(Location Based Service, LBS)目前已成为最具市场前景和发展潜力的行业，其功能的实现主要是通过导航仪、手机、iPad等移动设备收发信号，来获取距离、角度等测量信息，利用定位算法将测量信息转换成坐标信息，以此对移动终端进行精准定位以及测算移动轨迹[1].虽然商用GPS已随着智能手机的发展而得到广泛应用，但是，在高楼林立的城区，建筑物内部、地下停车场等诸多场景中，GPS室内定位性能较差，且不能分辨用户所在楼层等问题，因此基于室内实时地理位置信息服务的定位系统越来越受到运营商重视.目前从事室内定位和导航服务的方法，大多基于室内密集分布的WiFi设备与手机之间的电子信息流.由于WiFi设备覆盖范围有限，信号容易受到干扰，以及用户对于接入陌生WiFi设备的戒备心理等问题，此类室内定位方法并没有得到普遍认可和施行[2].但是，基于运营商无线通信基站的方式对手机进行定位，则可以规避上述问题，主要是因为通信基站的覆盖范围和信号质量均优于WiFi设备，且能够随时保持对基站的接入，基于无线通信基站的定位技术有着广阔的应用前景和巨大的商业价值，因而受到了广泛关注.本文采用2016年全国研究生数学建模竞赛C题的相关测试用数据，具体而言是指：针对终端定位问题，采用题中给定的10组LOS或NLOS传播环境下从手持终端到基站的TOA测量数据和所有基站的三维坐标(测试用数据编号为case001～case010)，根据这些测量数据计算终端的三维坐标.针对移动轨迹问题，采用题中给定的5组对处于移动过程中的一终端采集到的TOA数据(测试用数据编号为case021～ case025)，描绘终端的运动轨迹.在对基于无线定位算法及技术的理解上，通过对有关三维定位问题的相关文献进行研究和解读，提出了如下在研究过程中通用的假设：(1)假设电信号强度在传播过程中保持稳定；(2)假设所有场景均在地面之上，即三维纵坐标不会出现负值；(3)假设电信号传播速度与光速一致，为c=3×108 m/s；(4)假设给定区域内每一个基站均能接收到每一个终端发出的电信号；(5)在误差分析中，仅考虑时间同步误差，信号反射、折射误差，不考虑其他误差；(6)假定在非视距传播环境下，终端发射的电信号到达基站的时间(TOA)是在视距传播环境下所需时间的函数.在本文研究过程中，主要符号及其简要说明如表1所示.3.1 TOA的基本测量当无线电信号在基站与用户手持终端之间互相传播时，就可以计算基站与手持终端之间的距离，一种常用的测量方式是记录无线电信号从手持终端发出，直到基站接收到信号为止的无线电信号传播时间，将时间乘以无线电信号的传播速度，即得到基站与终端之间沿某条路径的距离.其中，信号在基站与终端之间的传播时间，被称为无线电信号的到达时间(Time Of Arrival，简称TOA).准确测量TOA需要基站计时与终端计时所使用的时钟是同步的，即基站与终端处在同一个“时间坐标系”里.而真实的TOA受到电子器件工艺、时区、带宽、信噪比、时钟同步以及NLOS传播环境的影响，TOA测量会产生不同的误差[4].3.2 TOA的误差修正模型在非视距传播情况下，从移动终端发出的信号往往不能直接到达通信基站，其传播路径必然比直射路径长，而且通信信号存在多种传播路径，一般将所能分离出来的多径支路中最早到达通信基站的支路的传输时延作为信号的TOA[5].经过初步处理后的TOA依然存在着误差，对基于TOA的定位算法会有一定的影响，因此，本小节将主要针对在非视距传播环境下TOA的误差进行修正，使之对算法的影响达到最小.3.2.1 一元线性模型记TOA(ui，Aj)为标号为i的终端(记为ui)到标号为j的基站(记为Aj)之间的TOA 测量值，并处在矩阵的第i行，第j列，则非视距传播时间TOA(ui，Aj)可以等价于Φij.假设通过Φij的一元线性函数f1=aijΦij+dij对原始Φij进行修正，使在非视距传播环境下的TOA修正为接近在视距传播环境下的时间，即修正后的Φij接近于实际传播时间.3.2.2 多项式模型在一元线性修正模型的基础上，通过提高传播时间Φij的幂次，能够将其转化为多项式修正模型该模型在原理上应该优于一元线性模型，由于多项式模型幂次较高，算法过程较为复杂，程序运行时间较长，而且和一元线性模型拟合出的结果并没有很大区别，故此不考虑多项式修正模型.3.2.3 指数模型随着传播时间Φij的增大，修正后的时间也会增大，但在可控时间范围内，指数形式的修正模型亦能实现修正后的Φij小于原始的Φij，在一定程度上也能实现对Φij的有效修正，指数形式的修正模型如下：f3=aΦij+b.3.2.4 对数模型由于非视距环境的存在，信号在传播过程中容易受到各类障碍物的反射、折射和吸收的影响，但是随着信号传播时间Φij的逐步增大，理应对其时间进行的修正效果越不明显，故其效应是以边际递减方式进行，因此采用对数模型具有理论可行性，假设对数修正模型为：f4=ln(Φij-a)+b，可对其进行算法验证.至于在实际过程中采用哪一种模型对原始Φij进行修正，可结合测试用数据对相应的算法和模型进行验证后进行取舍.本文依据对Φij的修正模型进行算法验证的效果，决定采用测试效果较好的一元线性模型对后续问题进行分析和求解.3.3 基于非视距传播的TOA定位模型当通信基站在空间随机分布时，考虑通信信号在非视线(NLOS)传播环境下的TOA 算法，其主要思想为用一新变量代替定位估计中的二次项，把非线性估计转化为两步最大似然(ML)的线性估计[6]，并通过前文所述的构建TOA的函数对原始TOA 进行修正，以及逐步迭代的方法确定修正函数中的参数，消除NLOS传播时的时间误差对定位算法的影响.当通信基站分布在一条直线上时，定位过程将简化，目前针对这种情况有许多优化的处理技术[7].而当通信基站在空间随机分布时情况将比较复杂，对此也提出了一些处理方法，主要有精度较高的两步最大似然(ML)TDOA 估计方法，它在非视距(NLOS)传播干扰不十分严重时非常有效[8].由于上述的一系列算法都没有考虑NLOS 传播干扰对定位的影响，在NLOS干扰严重时，这些TDOA算法均会失效.因此下文将主要针对通信基站在空间随机分布的情形提出考虑NLOS传播影响的TOA定位算法.与其它方法相比较，此方法计算量不大且精度很高[9].假设在三维空间中任意地分布着M个通信基站，从标号为i的移动终端ui(x,y,z)发射的信号到达标号为j的通信基站Aj的时间为TOA(ui,Aj)，同时也等价于前文所述的Φij，在非视距传播环境下，终端坐标满足如下条件：j=1,2,…,M；其中是信号的传播速度.将式(1)展开，得到如下方程组：在式(2)中，逐一将n*式-1*式，其中，n=2,3，…,M，构造一个含有M-1个方程的线性方程组，可得：令X=(xyz)T，将式(3)转化为矩阵形式，则有AX=B；其中，通过最小二乘法解得X=A/B，然后将解向量X代入(2)式，并将等式的右边项目移至方程左边，定义误差向量ξ，ξ=(ξ1，ξ2，…，ξM)T，定义偏差方程组为：如前所述，本文采用一元线性模型f1=aijΦij+dij对TOA进行时间误差修正，并且r=c*f1，c表示信号传播速度，将每一个对应的r代入式(5)，通过逐一迭代的方法确定修正模型中的参数aij和bij，并可得出对应的误差向量ξj，以范数为评判标准，求解出使得误差ξ最小时的修正的终端坐标.3.4 模型计量结果及评价3.4.1 定位算法检验及结果由给定条件可知，若知道某终端到3个基站之间的直线距离，就可以对该终端进行精准定位，但题目所给终端到达基站的时间可能是视距传播时间，也可能是非视距传播时间，因而问题的核心就是找出终端到达基站无障碍直线传播时间与所测时间(TOA)的关系.由于在同一场景中，终端与基站之间的信号传播过程具有一定的相似性，因而我们可以用线性函数关系来近似描述终端到达基站无障碍直线传播时间与所测时间(TOA)的关系.基于上述分析，主要步骤如下：第一步：从1开始，用一维搜索一次多项式的系数(所测时间的倍数)，使其满足：修正后的TOA所对应的距离与此距离下求得的近似终端到基站的距离的差的平方和最小，即误差最小.由于误差最小的点为终端的位置，因此，系数所对应的误差应该是先变小，然后再变大.第二步：求由修正距离等于假设终端到基站的距离组成的非线性方程组的最小二乘解.第三步：把方程组中的第一个方程与其他方程相减，将第二步的非线性方程组的最小二乘问题转变成线性方程组的最小二乘问题.第四步：迭代一次多项式的一次项系数，当误差开始变大时，停止迭代.第五步：固定一次项系数，在一次项的一个步长距离内，用同样方法迭代，找到常数项.第六步：考察此时的误差，若误差较大，则可以调小前面迭代中的步长，使得误差较小.第七步：用前面迭代得到的多项式关系，对终端到基站的测距进行修正，用最小二乘法，得到终端的近似坐标.第八步：从题中所给基站坐标，以及终端到基站的距离数据可知，Z坐标变化对误差的贡献远小于X,Y坐标对误差的贡献，而在迭代过程中的最小二乘解是一簇解中的一个，故最后的结果是Z坐标与基站Z坐标相距(一般很小)太大，处理方法：在Z的某个范围内(实际情况是在基站纵坐标上下)，以所求解的 X,Y坐标为中心(微调)，用迭代得到一个最优近似解.根据基于非视距传播环境下TOA的三维定位算法及模型，针对测试用数据进行了算法验证，测算结果显示，基于非视距传播环境下TOA的三维定位算法有较好的拟合性，能够较为精准的对测试用移动终端进行有效定位，总体误差较小.本文分别选取测试用数据包sample_case001～005_input.txt文件中前10组数据进行算法验证，分别得出如下拟合结果，如表2所示.下面以sample_case001文件中前10组数据为代表，具体列示定位算法的拟合值，如下表3所示：在验算的三维坐标中，X轴、Y轴和Z轴的拟合数据与实际结果相当接近，由于选取的终端坐标较为随机，X轴和Y轴的空间范围较大，而Z轴的数据变化幅度不大，较为平缓，便于拟合结果与实际结果在图中的比对，如图3所示，Z轴坐标拟合效果相当接近实际结果，由此说明基于非视距传播TOA的三维定位算法具有良好的拟合效果.3.4.2 运动轨迹分析与拟合结果依据竞赛用数据，每一个case文件中给出的一组数据表示一个终端在不同时刻的TOA数据，在基站坐标为二维时，即可确定终端在不同时刻的平面上的二维坐标(x，y)，序号表示终端坐标出现的时间顺序，假定序号i代表终端的Z轴，根据第一问给出的基于非视距传播的TOA定位算法，并利用Matlab软件，可按坐标序号即时间的先后顺序逐一在三维空间中画出坐标的位置(x，y，i)，并通过空中投影可得到终端坐标在平面上的运动轨迹.通过前文给出的TOA定位算法，分别得出移动终端在不同时间的坐标，并利用Matlab软件描绘出运动轨迹.下面仅以case21文件中所给数据，移动终端的运行轨迹如图4所示.基于地理位置信息的服务(LBS)目前在国内外都存在着巨大的市场和商业价值，然而，LBS在室内定位方面还存在着很大的缺陷，同时也存在着巨大的发展潜力.基于无线通信基站的室内三维定位相比于传统的GPS定位而言，在覆盖广度和深度上存在明显优势，而且能够分辨用户所在楼层等问题，另一方面，能够在商场、博物馆等应用场景，以及智能仓储、智能工厂、固定资产追踪等行业中提供基于室内实时地理位置信息的商业服务和增值服务，因此，这一领域是运营商和新兴创业公司争相实施战略的方向和重点.基于通信基站的定位问题研究，还在科研和工业界吸引了极高的关注.一方面，定位问题与统计信号处理、最优估计理论、优化算法等诸多领域都有密切的联系，诸如数据拟合、最小二乘估计、半正定规划、流形学习等诸多数学工具都能够被用于求解上述问题.另一方面，工业界对于如何高精度地在现有通信设备上完成上述功能也表现出了浓厚的兴趣，我国除了服务业已广泛部署商用的北斗导航系统之外，也在积极推进基于室内室外融合定位的羲和导航系统.本文结合国内外已有的相关研究对室内定位算法进行了深入分析和探讨，进一步改造和创新了基于非视距传播环境下TOA的定位算法，并对测试用数据进行了验算，结果表明，本文采用的基于非视距传播的TOA定位算法具有良好的拟合效果，能够使得在尽可能少的基站数目下，实现移动终端的最优三维定位精度.我们相信，此模型和算法能够符合运营商提出的基站定位的相关要求，基于此算法的定位系统能够对羲和导航系统的技术手段和进一步完善有所助益，同时，也希望基于此算法的室内定位系统能够在现代商业通信网络中发挥作用，进一步发挥出巨大的经济和社会效益.【相关文献】[1] 王昕,王宗欣,刘石.一种考虑非视线传播影响的TOA定位算法[J].通信学报,2001(3):1-8.[2] 段凯宇,张力军.一种在NLOS环境下提高精度的TDOA定位方法[J].南京邮电学院学报,2005(5):15-17.[3] 李海莲.基于移动终端的室内三维定位及跟踪技术研究[D].北京:北京邮电大学硕士学位论文,2013.[4] 石高涛,王伯远,吴斌.基于WiFi与移动智能终端的室内定位方法综述[J].计算机工程,2015(9):39-44+50.[5] 刘林.非视距环境下的无线定位算法及其性能分析[D].成都:西南交通大学硕士学位论文,2007.[6] 史龙.无线传感器网络自身定位算法研究[D].西安:西北工业大学硕士学位论文,2005.[7] 李莉.基于时间测量值的无线定位算法研究[D].成都:西南交通大学硕士学位论文,2002.[8] 徐凤燕.室内无线定位算法研究[D].上海:复旦大学硕士学位论文,2008.[9] 张保峰,刘同佩,韩燕,等.基于TOA的三维空间定位算法研究[J].计算机工程与设计,2007,14:364-366.。

室内定位解决方案

室内定位解决方案室内定位是指在室内环境中，通过利用各种技术手段来确定一个人或物体的位置信息。

与室外定位相比，室内定位面临的挑战更多，包括信号衰减、多径效应、多路径干扰等问题。

因此，为了解决室内定位问题，需要采用一系列的解决方案。

一、基于无线信号的室内定位1.Wi-Fi定位：利用Wi-Fi信号来进行室内定位是目前较为成熟的方案之一、通过使用已有的Wi-Fi基础设施，可以通过收集Wi-Fi信号的强度、延迟等信息来进行定位。

这种方法相对简单，但需要提前进行地图数据库的建立和信号指纹的收集。

2.蓝牙定位：近年来，蓝牙技术的发展使得室内定位变得更加容易。

通过在室内布置一些蓝牙信标，可以收集到信标发出的蓝牙信号的强度等信息，从而实现室内定位。

蓝牙定位具有低功耗的特点，可以广泛应用于室内导航、仓储物流等领域。

二、基于传感器的室内定位1.加速度计：加速度计是一种用于测量物体加速度的传感器。

通过分析加速度数据可以推测出人员或物品的位置变化。

加速度计在室内定位中常用于步态识别和行为识别等方向。

2.陀螺仪：陀螺仪是一种用于测量物体角速度的传感器。

通过测量物体的转动速度，可以推测出其位置变化。

陀螺仪常用于室内运动追踪、虚拟现实等应用场景。

3.磁力计：磁力计是一种用于测量磁场强度的传感器。

通过测量磁场可以推测出物体的方向和位置。

磁力计在室内导航、定位和姿态识别等方面有着广泛的应用。

三、基于图像处理的室内定位1.摄像头：摄像头是一种常见的图像采集设备，可以通过图像处理技术来实现室内定位。

通过分析摄像头拍摄到的图像，可以提取出人员或物品的特征信息，从而实现定位。

摄像头在室内安防监控、人流统计等方面有着重要的应用。

2. 深度相机：深度相机是一种能够获取物体深度信息的设备，如微软的Kinect、谷歌的Project Tango等。

通过深度相机可以实时获取室内场景的三维信息，从而实现定位和建图。

深度相机在室内导航、虚拟现实等领域有着广泛的应用。

基于无线通信基站的室内三维定位

参赛密码（由组委会填写）“华为杯”第十三届全国研究生数学建模竞赛学校中科院上海微系统与信息技术研究所参赛队号80138004队员姓名1.王文浩2.卢晶3.杨冬冬参赛密码（由组委会填写）“华为杯”第十三届全国研究生数学建模竞赛题目基于无线通信基站的室内三维定位问题摘要：为研究无线通信基站的室内三维定位问题，本文综合运用参数估计，最小二乘法，迭代最邻近，非线性优化，数值计算方法，图优化等，建立了基于终端无线信号到达基站的时间来估计终端位置的预测模型。

并基于此模型，对终端的位置进行了定位、追踪，为现实中的终端定位问题提供了理论依据。

针对第一问：首先分析TOA数据，发现LOS与NLOS的正相关关系，并对二者的关系进行拟合建模，然后以此消除场景中NLOS传播环境对TOA带来的误差。

在此基础上再利用TDOA消除场景中的背景噪声，提升LOS的估计准确性。

之后利用消除NLOS噪声和背景噪声的数据，采用最小二乘方法估终端的位置坐标，并进行进一步的优化。

针对第二问：分析不同基站个数定位终端的可能性，提出评价定位准确性与基站个数的评价参数，并在此基础上对3个以上基站定位终端坐标的性能进行了评估，最终确定5个基站是最佳的选择。

针对第三问：首先利用第一问中建立的模型对终端在不同时间段的位置进行估计。

之后对于移动终端的轨迹估计，非线性优化迭代求解图中每个结点（终端位置坐标），使得由误差构成的边的和最小，获得一个全局最优的轨迹。

针对第四问：依据第一问中建模得到的NLOS误差与终端到基站的距离呈正相关关系这一结论，可以推断最有可能有效定位终端的基站必定是距离终端最近的基站，因此选取距离终端距离最近的基站来估计终端位置，并依据估计位置反向验证这些基站用于定位的有效性，来判断终端是否可以被定位。

然后统计每个终端的连接度数，并分析其与定位精度之间的关系。

关键词：定位 NLOS 参数估计最小二乘法运动估计目录一问题重述................................................................................................................................ - 3 -1.1研究背景........................................................................................................................ - 3 -1.2基本问题........................................................................................................................ - 3 -二基本假设与符号说明............................................................................................................ - 4 -三终端位置的估计.................................................................................................................... - 4 -3.1 终端到基站真实距离与测量距离模型建立............................................................... - 4 -3.2 终端到基站真实距离与测量误差的关系估计........................................................... - 4 -3.3模型参数求解................................................................................................................ - 7 -3.4计算终端的估计位置.................................................................................................... - 8 -3.5模型准确度估计............................................................................................................ - 9 -四使用最少的基站精确估计终端的位置.............................................................................. - 11 -4.1估计终端的方法.......................................................................................................... - 11 -五运动轨迹估计...................................................................................................................... - 13 -5.1 运动模型分析............................................................................................................. - 13 -5.2 图优化分析................................................................................................................. - 15 -5.3 算法流程..................................................................................................................... - 16 -5.4 求解结果..................................................................................................................... - 17 -六连接度估计.......................................................................................................................... - 19 -6.1寻找能够被定位的终端.............................................................................................. - 19 -七模型评价.............................................................................................................................. - 23 -八进一步研究的问题.............................................................................................................. - 23 -参考文献.................................................................................................................................... - 24 -一问题重述1.1研究背景无线通信网络和移动互联网络的飞速发展，无线定位在公共安全服务、犯罪侦查、导航、智能交通等领域的应用越来越广。

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。

RFID室内三维定位算法研究

RFID室内三维定位算法研究一、本文概述随着物联网技术的快速发展，无线射频识别（RFID）技术因其独特的优势，如非接触式识别、读取速度快、抗干扰能力强等，在多个领域得到了广泛应用。

特别是在室内定位领域，RFID技术以其高精度、高稳定性和低成本等特点，成为了研究的热点。

本文旨在对RFID 室内三维定位算法进行深入研究，以提高定位精度和稳定性，为物联网时代的室内位置服务提供更为可靠的技术支持。

本文将介绍RFID技术的基本原理和系统组成，阐述RFID技术在室内定位中的应用及其优势。

接着，将重点分析现有的RFID室内三维定位算法，包括基于信号强度、到达时间、到达时间差等多种算法的原理、特点及其存在的问题。

在此基础上，本文将提出一种改进的RFID室内三维定位算法，通过对信号传播模型的优化、多径效应的抑制以及定位算法的融合等方法，提高定位精度和稳定性。

本文还将通过实验验证所提算法的性能，包括定位精度、稳定性、计算复杂度等指标的评价。

将对本文的研究成果进行总结，展望RFID 室内三维定位技术的发展前景，为相关领域的研究人员提供参考和借鉴。

二、RFID技术原理及系统组成RFID，即无线射频识别技术，是一种通过无线电信号识别特定目标并读取相关数据的技术。

其核心原理是利用射频信号和其空间耦合、传输特性，实现对静止或移动物品的自动识别。

RFID系统主要由标签（Tag）、阅读器（Reader）和天线（Antenna）三部分组成。

标签附着在需要识别的物品上，每个标签具有唯一的电子编码，存储着物品的相关信息。

阅读器通过天线发送射频信号，当标签进入阅读器的有效识别范围内时，标签被激活并将存储的信息通过天线发送回阅读器。

阅读器接收到标签返回的信息后，进行解码和处理，最终将识别结果传递给上层应用系统。

RFID系统通常由硬件和软件两部分组成。

硬件部分包括标签、阅读器、天线以及连接它们的传输设备。

软件部分则包括RFID中间件和应用软件。

基于WIFI网络的室内无线定位技术研究

基于WIFI网络的室内无线定位技术研究基于WIFI网络的室内无线定位技术研究近年来，室内定位技术得到了广泛关注和研究。

室内定位技术的广泛应用，如商场导航、室内导航等，对我们的日常生活带来了极大的便利。

而其中基于WIFI网络的室内无线定位技术，因其准确性高、覆盖范围广等特点，成为当前研究的热点之一。

一、基于WIFI网络的室内无线定位技术的原理基于WIFI网络的室内无线定位技术主要依赖于WIFI信号强度，通过收集不同WIFI设备发送的WIFI信号，结合信号强度的衰减模型，实现对用户的定位。

该技术的原理是，每个WIFI设备都会以固定时间间隔发送信号，这些信号会以一定速度在空间中传播，并与空气、墙壁等物体发生干扰。

当用户设备接收到这些信号后，可以通过计算信号强度的变化，来确定用户设备与WIFI设备之间的距离，从而实现室内定位。

二、基于WIFI网络的室内无线定位技术的特点1. 准确性高：由于WIFI信号的传输距离较小，室内无线定位技术的准确性要优于一些其他室内定位技术，例如基于蓝牙或NFC的定位技术。

2. 覆盖范围广：在大多数室内环境中，WIFI信号都能够实现较好的覆盖，因此基于WIFI网络的室内无线定位技术具有较大的应用潜力。

3. 成本低廉：相比其他室内定位技术，基于WIFI网络的室内无线定位技术不需要额外的硬件设备，只需利用已经存在的WIFI网络，因此成本较低。

三、基于WIFI网络的室内无线定位技术的研究进展目前，基于WIFI网络的室内无线定位技术的研究已取得了一定的进展。

研究者们主要集中于以下几个方面：1. 信号传播模型：研究者们通过收集大量数据，建立了适用于不同室内环境的信号传播模型，以更准确地估计用户设备与WIFI设备之间的距离。

2. 定位算法：研究者们开发了各种算法，如最小二乘法、贝叶斯滤波等，以提高定位的准确性和稳定性。

3. 收集与处理数据：研究者们采集了大量的WIFI信号数据，并对这些数据进行处理和分析，以提取有用的信息。

基于无线通信基站的室内三维定位模型

ｌ ≤ｌ。
（２）
式（１）为和式（２）分别为视距和非视距传播环境中，不考虑ＴＯＡ测量误差时终端与基站间的距离；由此可知，终端处于以基站为球心测量距离为半径的球内部。实际中，ＴＯＡ存在测量误差，为保证测量结果正确，本文对ＴＯＡ进行一定修正。对于通过ｎ个基站求个终端位置的问题，终端位置肯定位于这ｉ＇１个以基站为球心，以测量距离为半径的球的公共区域（终端的可多余的。行区域）中。得到该区域后，即可结合测量误差，利用加权最小二乘法从终端的可行区域中找出最优的位置。２．２终端位置计算模型（１）测量时间ＴＯＡ的修正。实实际中，时钟不同步引起的误差在２００ｎｓ内。该误差是由电子器件的工艺导致的，可使测量时间ＴｏＡ偏大或偏小，具不确定性。本文引入随机因子，对测量时间ＴｏＡ进行修正。
ｌ研究背景
的存在使两点间有多条路径，则叫非视距传播环境。
信号在基站与终端间传播时，为得到沿某条路径的距离，可将信号从终端发出到基站接收的时间（ＴＯＡ）与传播速度相乘。本文假设基站与终端间距离越远传播中遇障碍物可能性越大，终端高度在［１，２］之间。２．１终端位置理论模型
基于无线通信基站的室内三维定位模型

基于无线信号k-m模型的三维室内定位算法研究

０引言
常见的室内无线ＷＬＡＮ定位技术主要分为基于
信号位置指纹识别法［１］和基于信号传播模型法。位置指纹识别法在离线阶段时，由于室内障碍物会使信号发生反射、散射，出现多径效应［２］，导致接收到的信号强度（ＲｅｃｅｉｖｅｄＳｉｇｎａｌＳｔｒｅｎｇｔｈ，ＲＳＳ）常发生比较大的
收稿日期：２０１９－０３－２８。四川省科技厅科技支撑项目（２０１５ＦＺ０６１）；四川省教育厅２００８）。马丽萍，硕士生，主研领域：室内定位。王忠，副教授。徐慧君，硕士生。何承恩，硕士生。
第３７卷第４期２０２０年４月
计算机应用与软件ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏｌ３７Ｎｏ．４Ａｐｒ．２０２０
基于无线信号ＫＭ模型的三维室内定位算法研究
马丽萍王忠徐慧君何承恩
（四川大学电气信息学院四川成都６１００６５）
摘要针对无线信号在室内环境中易受到干扰、波动较大等问题，提出一种改进粒子群优化ＲＢＦ神经网络的无线信号ＫＭ传播测距模型。利用ＲＢＦ的非线性特性模拟室内传播的复杂性，以信号接入节点（ＡＰ）发射功率、路径损耗因子、未知节点（ＲＰ）接收信号强度值（ＲＳＳ）等构建模型，预测输出ＡＰ与ＲＰ之间的距离ｄ。以ｄ为半径，ＡＰ为球心，建立多个球体方程，采用极大似然（ＭＬＥ）采样方程组与ＲＳＳｄ加权质心混合定位算法，粗略估算未知节点位置信息，再利用加权质心法来进一步提高ＲＰ的定位精度。通过ＭＡＴＬＡＢ实验仿真表明，与常见的优化算法对比，该模型预测距离误差更小，平均距离误差为１．３ｍ；ＲＰ的三轴坐标平均误差分别为ｘ轴１．５５ｍ、ｙ轴１．４８ｍ、ｚ轴０．９８ｍ，表明该模型提高了定位精度。关键词三维室内定位ＲＢＦ神经网络改进粒子群算法极大似然估计法改进ＲＳＳｄ加权质心法中图分类号ＴＰ３９３文献标志码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２０．０４．０４３

基于Wi-Fi的室内定位技术研究

2018年第2期信息通信2018(总第182 期）IN F O R M A T IO N & C O M M U N IC A T IO N S (Sum. No 182)基于Wi-F i的室内定位技术研究刘键(中南民族大学电子信息工程学院，湖北武汉430074)摘要：近年来，位置服务的相关技术和产业向室内发展，主要发展动力是室内位置服务应用范围很广且能带来巨大的商业潜能。

各大运营商分别制定了大规模战略目标，促进新业务趁此机会迅速转型。

文章首先介绍了当前主要的室内定位技术,然后在对基于Wi-：F i的室内定位技术的工作原理作出说明，结合各大运营商的Wi-Fi部署情况和各大商场内部对精准定位的需求,重点对RSSI和CSI技术来进行研究。

关键词：室内定位;Wi-Fi技术;位置定位中图分类号:TN92 文献标识码:A文章编号=1673-1131(2018)02-0259-021主要室内定位技术(1) 计算机视觉技术该技术将人眼模型和摄像头结合，可以模拟出人的视觉感官，对四周的环境进行扫描之后，录入系统内部，然后确定追踪目标，进行测量。

采集到图像之后通过计算机定位算法建立实地环境三维地图，并实时定位。

计算机视觉技术衍生出计算机视觉机器人，这种机器人可以在无人操纵的情况下进行室内定位并且完成系统输入的任务，环境适应力极强' 但是该项技术对于硬件设施的要求非常高，所以一旦硬件水平达不到标准，那么当机器人处于高速运转的状态下，计算的精确度势必会受到影响。

(2) 超宽带技术超宽带技术(UWB)是一种无载波通信技术，是CDMA2000 的演进升级版，继承了 DOS系统的自适应编码调制、HARQ以及Q oS控制机制，使系统可以达到更高传输效率的同时经济有效地支持各类具有Q oS要求的应用。

U M B系统具有极强的穿透力，尤其是针对钢筋水泥等多种复合材料的超强障碍; 而且受多路径的效应影响较少，因此可以在任何较复杂条件下实时定位。

基于无线电频段的室内定位技术研究

基于无线电频段的室内定位技术研究随着我们的生活越来越数字化，各种先进技术不断涌现，无线电频段的室内定位技术也逐渐成为人们关注的焦点。

室内定位技术一直是个挑战。

目前，GPS在室内是无法实现准确定位的，无线电频段的室内定位技术逐渐兴起，成为解决室内定位难题的有力工具。

在本文中，我们将探讨无线电频段的室内定位技术。

1. 无线电频段的室内定位是什么？室内定位是一项技术，通过使用无线电频率信号，可以定位在建筑物、商场和其他大型结构内部活动的人员位置。

室内定位是实现物联网和智能家居之间通信的重要基础设施。

无线电频段的室内定位技术就是利用从Wi-Fi、蓝牙、NFC和其他无线设备中发出的信号，计算出人员的位置。

2. 常见的无线电频段的室内定位技术在无线电频段的室内定位中，有几种不同的方法可用于定位。

这些包括如下：- Wi-Fi 定位技术：Wi-Fi是目前应用最多的无线定位技术之一。

通过将Wi-Fi信号源的位置输入到定位算法中，可以识别特定Wi-Fi网络的位置。

这种技术被广泛应用于商业环境以及个人和家庭网络中。

- 蓝牙定位技术：蓝牙是另一种常见的室内定位技术。

蓝牙信号在短距离内传输数据，它们可以用于检测物体和人员位置，但是其覆盖范围相对较小。

- RFID阅读器：射频识别（RFID）是指使用无线电波来识别远程物体的技术。

这种技术能够快速定位位置，并且无需使用强大的信号。

- 物联网定位技术：与蓝牙和Wi-Fi不同，物联网（IoT）信号需要建立与IoT节点之间的连接。

使用物联网传感器和节点，可以构建一个灵活的、自适应的室内定位系统。

3. 室内定位技术的应用无线电频段的室内定位技术可以用于各种应用，包括以下几个方面：- 商业：室内定位可以帮助商家确定客户的位置并跟踪他们的行踪。

这样可以为商家提供实时数据，例如客流量、受欢迎的部门、热门商品更改和测试购物体验。

- 室内导航：室内定位技术可以为用户提供室内导航服务，使他们只需以一种简单的方式找到目的地。

基于无线通信的室内定位测绘技术要点

基于无线通信的室内定位测绘技术要点引言随着无线通信技术的快速发展，人们对于室内定位测绘技术的需求也日益增加。

从追踪仓库内的物品到导航大型购物中心，室内定位技术的应用无处不在。

本文将重点讨论基于无线通信的室内定位测绘技术的要点，并探讨其在各个领域的应用。

一、无线通信室内定位技术的原理无线通信室内定位技术是一种通过收集无线信号信息，利用算法对其进行处理，从而实现对特定位置进行定位的技术。

它的原理主要包括三个方面：1. 信号传输和接收：在室内环境中，可以利用Wi-Fi、蓝牙、射频识别(RFID)等无线通信技术进行信号的传输和接收。

它们可以向设备发送无线信号，并接收与该设备相关的信号。

2. 信号解析和处理：通过对接收到的信号进行解析和处理，可以获取到信号的强度、到达时间延迟等信息，从而确定设备与基站之间的距离。

3. 定位算法：根据收集到的信号信息和设备与基站的距离，通过定位算法计算出设备的具体位置。

常用的定位算法包括三角定位法、指纹定位法、加权定位法等。

二、无线通信室内定位的具体技术1. Wi-Fi定位技术：Wi-Fi定位技术是目前应用最广泛的室内定位技术之一。

通过收集Wi-Fi信号的强度、信号的到达时间延迟等信息，可以确定设备与Wi-Fi基站之间的距离。

借助于多个Wi-Fi基站的信息，可以利用三角定位法或指纹定位法计算出设备的位置。

2. 蓝牙定位技术：蓝牙技术适用于短距离通信，因此在室内环境中使用较为广泛。

蓝牙定位技术可以通过蓝牙信号的强度和到达时间延迟等信息，计算出设备与蓝牙基站之间的距离，并进行定位。

3. RFID定位技术：RFID技术利用无线电频率的电磁波传输数据。

通过在物体上放置RFID标签，并在室内部署一系列RFID读写器，可以实现对物体的追踪和定位。

4. 神经网络算法：神经网络算法是一种机器学习算法，可通过对大量数据进行训练，实现对室内位置的准确判断。

该算法可以将无线信号的特征与位置信息进行关联，从而实现室内定位的精确测绘。