无线室内定位方面论文
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、引言随着移动互联网的快速发展，室内定位技术逐渐成为了一个重要的研究方向。
在众多室内定位技术中，基于WiFi的定位技术因其低成本、易部署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，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、开发背景与意义随着智能手机和移动互联网的普及，Android系统已成为全球使用最广泛的移动操作系统之一。
因此，开发一款基于Android的室内WiFi定位应用程序具有重要的现实意义。
该应用程序可以广泛应用于商场、医院、大型活动场馆等室内场所，为用户提供精准的定位服务。
同时，该技术还可应用于物流配送、消防救援等需要精准导航的领域。
三、技术分析（一）WiFi定位技术WiFi定位技术主要利用无线信号传播特性和指纹库信息，实现室内定位。
该技术具有较高的定位精度和稳定性，且不需要额外的硬件设备支持。
（二）Android开发平台Android开发平台具有强大的功能支持、灵活的架构和广泛的设备支持等特点，是开发室内WiFi定位应用程序的首选平台。
此外，Android还提供了丰富的API接口，方便开发者进行二次开发和优化。
四、系统设计（一）系统架构设计系统采用客户端-服务器架构，其中客户端为Android应用程序，服务器端负责处理客户端的定位请求和数据存储。
系统架构设计需遵循模块化、可扩展和可维护性原则。
（二）数据库设计数据库用于存储WiFi指纹信息、用户信息等数据。
设计时需考虑数据的存储结构、访问速度和安全性等因素。
同时，需采用合适的数据库管理系统，如SQLite等。
（三）算法设计算法是WiFi定位技术的核心部分，包括信号采集、指纹库构建、定位算法等。
算法设计需考虑定位精度、实时性、稳定性等因素，并针对不同场景进行优化。
五、系统实现（一）客户端实现客户端主要实现WiFi信号的采集、指纹库的构建与更新、用户定位等功能。
《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。
浅析室内定位技术论文
浅析室内定位技术基本原理摘要：在室内环境无法使用卫星定位时，使用室内定位技术作为卫星定位的辅助定位，解决卫星信号到达地面时较弱、不能穿透建筑物的问题。
最终定位物体当前所处的位置。
关键词：室内定位技术方案前景分析一、定位技术除通讯网络的蜂窝定位技术外，常见的室内无线定位技术还有：Wi-Fi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、ZigBee和超声波。
1. Wi-Fi技术通过无线接入点（包括无线路由器）组成的无线局域网络(WLAN)，可以实现复杂环境中的定位、监测和追踪任务。
它以网络节点（无线接入点）的位置信息为基础和前提，采用经验测试和信号传播模型相结合的方式，对已接入的移动设备进行位置定位，最高精确度大约在1米至20米之间。
如果定位测算仅基于当前连接的Wi-Fi接入点，而不是参照周边Wi-Fi的信号强度合成图，则Wi-Fi定位就很容易存在误差（例如：定位楼层错误）。
另外，Wi-Fi接入点通常都只能覆盖半径90米左右的区域，而且很容易受到其他信号的干扰，从而影响其精度，定位器的能耗也较高。
2. 蓝牙技术蓝牙通讯是一种短距离低功耗的无线传输技术，在室内安装适当的蓝牙局域网接入点后，将网络配置成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微网络的主设备。
这样通过检测信号强度就可以获得用户的位置信息。
蓝牙定位主要应用于小范围定位，例如：单层大厅或仓库。
对于持有集成了蓝牙功能移动终端设备，只要设备的蓝牙功能开启，蓝牙室内定位系统就能够对其进行位置判断。
不过，对于复杂的空间环境，蓝牙定位系统的稳定性稍差，受噪声信号干扰大。
3. 红外线技术红外线技术室内定位是通过安装在室内的光学传感器，接收各移动设备（红外线IR标识）发射调制的红外射线进行定位，具有相对较高的室内定位精度。
但是，由于光线不能穿过障碍物，使得红外射线仅能视距传播，容易受其他灯光干扰，并且红外线的传输距离较短，使其室内定位的效果很差。
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信号的室内定位方法毕业设计
本科毕业设计（论文）基于WiFi信号的室内定位方法Indoor localization method based on the WiFi signal毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
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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。
《基于RFID的双频室内定位系统设计》范文
《基于RFID的双频室内定位系统设计》篇一一、引言随着科技的发展，室内定位技术已成为现代生活与工作中不可或缺的一部分。
无线频率识别（RFID）技术以其非接触性、高效率、低成本等优势，在室内定位系统中得到了广泛应用。
本文旨在设计一种基于RFID的双频室内定位系统，以提高定位精度和系统稳定性。
二、系统设计概述本系统采用双频RFID技术，包括低频（LF）和高频（HF）两种频段。
通过同时接收这两种频段的信号，系统能够实现对目标的高精度定位。
该系统主要由RFID标签、RFID阅读器、信号处理模块、定位算法模块以及上位机管理软件等部分组成。
三、RFID标签与阅读器设计1. RFID标签设计：标签采用微型化设计，具有低功耗、耐久性强等特点。
标签中包含有唯一标识符（UID），可由阅读器识别。
此外，标签中还存储有与位置相关的信息，如坐标等。
2. RFID阅读器设计：阅读器负责读取标签中的信息。
双频阅读器能够同时接收低频和高频信号，从而扩大系统的覆盖范围和提高信号稳定性。
此外，阅读器还应具备防碰撞算法，以解决多个标签同时响应时的信号冲突问题。
四、信号处理模块设计信号处理模块负责对接收到的RFID信号进行处理。
该模块包括信号滤波、放大、解调等环节，以消除噪声干扰和提取有用信息。
此外，该模块还应对接收到的信号进行解析和预处理，以便于后续的定位算法模块进行处理。
五、定位算法模块设计定位算法模块是本系统的核心部分，采用多源信息融合算法实现高精度定位。
该算法通过融合来自不同RFID标签的信息，以及来自其他传感器（如摄像头、红外传感器等）的信息，实现多源信息互补和校正，从而提高定位精度。
此外，该模块还采用实时动态校正算法，对因环境变化引起的定位误差进行实时校正。
六、上位机管理软件设计上位机管理软件是本系统的管理平台，具有数据可视化、远程监控、故障诊断等功能。
软件界面应友好易用，支持多种数据展示方式（如图表、列表等）。
此外，软件还应具备强大的数据处理和分析能力，以支持实时定位和历史数据分析。
基于WIFI的室内定位技术的研究与实践
基于WIFI的室内定位技术的研究与实践随着技术的不断发展，人们的需求也越来越高。
室内定位技术也随之迅速发展，以满足人们对位置信息的需求。
基于WIFI的室内定位技术由于便利性和准确性，在诸多室内定位技术中占据着重要的地位。
本文主要介绍基于WIFI的室内定位技术的研究和实践，简单介绍其原理、应用以及遇到的难题。
1. 基于WIFI的室内定位技术的原理基于WIFI的室内定位技术最核心的原理是通过获取WIFI信号，来确定移动设备所处位置的一种技术。
根据信号的强度和分布，可以将室内环境分成不同的区域。
在每个区域内放置多个WIFI信号发射器。
系统会通过计算接收到的WIFI信号的功率以及其他参数，来推算移动设备当前所在的位置。
因为WIFI信号有一定的折射系数，所以在室内环境中，定位会受到障碍物和环境的影响，因此定位的精度会有所下降。
为提高定位精度，要对环境进行预处理、地图匹配和其他算法优化。
2. 基于WIFI室内定位技术的应用基于WIFI的室内定位技术的应用十分广泛，在每个人的日常生活中都有体现。
其中，最主要的应用之一就是室内导航。
包括图书馆、医院、机场、展览馆等公共场所，基于WIFI的室内定位技术都可以起到室内导航的作用。
定位系统通过WIFI信号实时跟踪用户所处的位置，帮助用户快速找到所需要的位置。
比如，在一家商场里，如果你在寻找某个商店，只需打开室内定位应用，就能得到精准的路线导航。
3. 基于WIFI室内定位技术遇到的难题随着基于WIFI的室内定位技术的广泛应用，也有一些问题需要解决。
首先，WIFI信号在室内环境发生变化，例如有人、物体遮挡等情况时，定位系统的精度会受到影响。
其次，由于室内环境过于复杂，不同类型的建筑物、家庭或公司都具有不同的环境特征，需要预先确定局部数据准备，并采取不同的室内定位技术。
然后，由于许多室内环境中没有标准的导航标识和地图，室内导航算法的开发和实现非常困难。
最后，需要进行数据的收集和处理。
《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、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术已成为现代智能生活的重要一环。
传统的室内定位方法如蓝牙、RFID等虽然具有各自的优势，但在复杂多变的室内环境中仍存在定位精度不高、覆盖范围有限等问题。
因此，研究基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法，对于提高定位精度、扩大覆盖范围具有重要意义。
本文旨在探讨基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法，分析其原理、优势及挑战，并提出相应的改进策略。
二、Wi-Fi室内定位原理及优势Wi-Fi室内定位是一种基于无线信号传播特性的定位方法。
该方法利用无线接入点（AP）发送的信号强度信息，结合定位算法计算出移动设备的位置。
Wi-Fi室内定位具有以下优势：1. 覆盖范围广：Wi-Fi网络覆盖面广，可在较大范围内实现室内定位。
2. 信号稳定：Wi-Fi信号在室内环境中相对稳定，有利于提高定位精度。
3. 可重复利用：Wi-Fi基础设施可重复利用，降低了成本。
然而，Wi-Fi室内定位也存在一定局限性，如多径效应、信号衰减等因素可能影响定位精度。
三、航位推算原理及优势航位推算是通过分析移动设备的运动状态，结合传感器数据（如加速度、陀螺仪等）进行定位的方法。
航位推算具有以下优势：1. 实时性：航位推算可实时获取移动设备的运动状态，实现实时定位。
2. 自主性：无需依赖外部基础设施，具有较高的自主性。
3. 连续性：在GPS等外部定位系统失效的室内环境下，航位推算可实现连续定位。
然而，航位推算也存在一定局限性，如累计误差随时间增加、传感器噪声干扰等问题。
四、基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究针对Wi-Fi和航位推算的各自优势与局限性，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。
该方法将Wi-Fi 信号强度信息与航位推算的运动状态信息相结合，通过优化算法实现高精度室内定位。
具体步骤如下：1. 信号采集：利用无线接入点（AP）收集Wi-Fi信号强度信息，同时通过传感器获取移动设备的运动状态数据。
《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、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术已成为现代生活与工作中不可或缺的一部分。
为了满足人们对精确、高效室内定位的需求，众多技术与方法应运而生。
本文将重点研究基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法，分析其原理、优势及存在的问题，并探讨其在实际应用中的潜在价值。
二、Wi-Fi定位技术原理及优势Wi-Fi定位技术是一种基于无线信号传播特性的定位方法。
其原理是通过测量移动设备与多个Wi-Fi接入点之间的距离或信号强度，利用三角定位法或其他算法，实现对移动设备的定位。
Wi-Fi定位技术的优势在于其覆盖范围广、成本低、无需额外硬件设备等。
此外，Wi-Fi信号在室内环境中传播相对稳定，因此具有较高的定位精度。
然而，Wi-Fi定位也存在一定局限性，如信号受多径效应、非视线传播等因素影响，可能导致定位精度降低。
三、航位推算原理及方法航位推算（Dead Reckoning，DR）是一种基于移动设备自身传感器数据（如加速度计、陀螺仪等）的定位方法。
其原理是通过分析设备运动过程中的加速度、角速度等信息，推算出设备的移动轨迹和位置。
航位推算方法具有自主性高、无需外部基础设施等优点。
然而，由于传感器误差和累积误差的存在，长时间运行的航位推算系统可能会导致较大的定位误差。
因此，通常需要结合其他定位技术进行优化。
四、基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究为了充分发挥Wi-Fi定位和航位推算的优势，提高室内定位的精度和稳定性，本研究提出了一种基于Wi-Fi和航位推算的混合定位方法。
该方法首先利用Wi-Fi信号进行粗略定位，获取设备的初始位置信息；然后结合航位推算技术，根据设备自身的传感器数据对位置进行微调。
通过这种方式，可以在一定程度上减小传感器误差和累积误差的影响，提高定位精度。
在实际应用中，我们采用了多种算法对混合定位方法进行优化。
例如，利用卡尔曼滤波器对Wi-Fi定位和航位推算的结果进行融合，以实现更精确的定位；同时，我们还采用了一种基于机器学习的动态调整算法参数的方法，以适应不同环境和设备条件下的定位需求。
室内定位技术3篇
室内定位技术室内定位技术（一）室内定位技术，顾名思义就是在室内环境中精确地定位和跟踪移动的目标物体或者人员。
室内定位技术的出现，可以让人们更加高效地管理室内物品和人员，并在特定的场合下提高安全性和服务质量。
然而，由于室内环境中出现了种种复杂情况，如建筑物结构、电磁信号干扰等等，因此室内定位技术的研究和应用也面临着更大的挑战。
目前，室内定位技术主要包括WiFi定位、蓝牙定位、红外定位、超宽带定位、声频信号定位等多种技术。
1、WiFi定位技术WiFi定位技术主要是通过采集WiFi信号的强度和位置信息来进行定位。
在室内环境中，WiFi信号的分布比较规律，因此可以通过建立基站和测量WiFi信号强度进行定位。
由于WiFi信号能够穿透墙壁，无需安装额外的设备，因此WiFi定位技术具有很大的优势。
2、蓝牙定位技术蓝牙定位技术主要是通过蓝牙模块进行室内定位。
当移动设备和基站之间的距离变化时，蓝牙信号的强度也会发生变化。
因此可以通过测量蓝牙信号的强度来判断移动设备的位置。
蓝牙定位技术流行于室内零售行业，可以在店内为用户提供导购服务。
3、红外定位技术红外定位技术主要是通过发射和收集红外信号来进行定位。
在室内环境中，红外信号的传输距离较短，需要在室内安装一系列的红外发射器和接收器来进行测量。
由于受到光线干扰的影响较大，并需要定期更换电池维护，因此该技术的应用范围比较有限。
4、超宽带定位技术超宽带定位技术主要是通过发射和接收超短脉冲信号来进行定位。
由于超短脉冲信号的时间非常短，所以具有很高的定位精度和稳定性。
该技术不但适用于室内定位，还可以应用于工厂物流、安全监控等领域。
5、声频信号定位技术声频信号定位技术主要是通过声音波段的信号来进行定位。
由于声音传播有一定的合理性和可控性，因此可以利用它来进行精确的室内定位。
该技术也可以应用于安防等领域。
总的来说，室内定位技术的发展非常迅速，但其准确性和稳定性仍然需要进一步的提高和完善。
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。
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】本文研究基于WiFi技术的室内定位系统设计，通过介绍研究背景和目的，论述了系统的原理、架构设计、信号采集与处理、定位算法设计以及系统实现及测试评估。
总结了基于WiFi技术室内定位系统设计的成果，指出存在的问题和改进方法，并展望了未来的发展方向。
该系统利用WiFi信号进行室内定位，通过采集和处理信号，运用特定的定位算法实现准确的定位。
本文为基于WiFi技术的室内定位系统设计提供了理论和实践指导，为室内定位技术的发展提供了重要参考。
【关键词】WiFi技术、室内定位系统、设计、原理、架构、信号采集、处理、定位算法、实现、测试评估、成果、问题、改进方法、发展方向1. 引言1.1 研究背景研究背景：在当今信息化时代，室内定位技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
随着无线网络技术的不断发展，基于WiFi技术的室内定位系统受到了越来越多的关注。
传统的室内定位技术往往依赖于GPS信号，但在室内环境下，GPS信号受限于建筑物的遮挡，定位精度有限。
而基于WiFi技术的室内定位系统可以利用WiFi信号在建筑物内部的覆盖范围，通过多点采集WiFi信号强度并进行处理，来实现更精准的室内定位。
基于WiFi技术的室内定位系统设计旨在解决室内定位精度不高、定位延迟大等问题，为用户提供更便捷和准确的定位服务。
通过研究WiFi信号在室内环境中的传播规律，设计合理的系统架构和定位算法，可以实现对用户在建筑物内部位置的实时定位。
探索基于WiFi技术的室内定位系统设计对于提高室内定位精度、减少定位误差、优化用户体验具有重要意义。
本文将基于此背景，深入研究基于WiFi技术的室内定位系统设计的原理、系统架构、信号采集与处理、定位算法设计等方面，以期为相关领域的研究提供新的思路和方法。
1.2 研究目的研究目的是为了解决室内定位系统在无线环境下的定位精度和稳定性问题，提高室内定位系统的定位准确性和实用性。
基于WiFi信号的室内定位技术研究与实现
基于WiFi信号的室内定位技术研究与实现Wi-Fi信号是如何在室内定位中发挥作用的？室内定位技术是如何进行研究和实现的？本文将探讨基于Wi-Fi信号的室内定位技术的研究与实现，着重介绍基于Wi-Fi信号的定位算法和系统架构，以及相关挑战和应用前景。
在室内定位中，使用Wi-Fi信号进行定位的方法已经被广泛应用。
Wi-Fi信号通过无线基站和接入点（AP）在室内环境中传输，我们可以利用手机、智能手表等设备通过扫描Wi-Fi信号的强度和特征来确定其在室内的位置。
首先，基于Wi-Fi信号的定位算法是实现室内定位的关键。
通常，它可以分为两种主要类型：基于指纹和基于信号强度的方法。
基于指纹的方法通过在室内环境中收集一系列Wi-Fi信号强度的指纹图像，建立一个离线数据库。
当用户在室内移动时，设备会不断扫描周围的Wi-Fi信号，并将其与事先建立的指纹数据库进行匹配，以确定用户的位置。
这种方法精度高，但需要大量的离线数据收集和处理工作。
另一种方法是基于信号强度的方法，它不需要事先建立指纹数据库。
这种方法通过使用统计学和机器学习算法来估计Wi-Fi信号强度与距离之间的关系，并根据现有的强度测量值来预测用户的位置。
这种方法相对简单，但精度可能较低。
其次，基于Wi-Fi信号的室内定位系统还需要合适的硬件架构和软件支持。
硬件方面，我们需要安装一定数量的Wi-Fi接入点或增加现有的Wi-Fi基站。
这些接入点需要进行布置和校准，以确保信号覆盖范围和稳定性。
软件方面，我们需要开发定位算法和位置推断模型，并设计用户界面和数据管理系统。
这些软件支持将保证定位系统的可靠性和可用性。
然而，基于Wi-Fi信号的室内定位技术面临一些挑战。
首先，Wi-Fi信号在室内环境中可能受到多种干扰因素的影响，如墙体、障碍物和其他电子设备。
这些干扰因素可能导致信号强度的变化和不稳定性，进而影响定位精度。
其次，室内环境的复杂性和多样性也增加了定位算法和系统的复杂性。
基于无线网络的室内定位技术研究
基于无线网络的室内定位技术研究室内定位技术是近年来快速发展和广泛应用的一项新技术。
在室内环境中，由于GPS信号无法穿透建筑物，使用传统的全球定位系统（GPS）不能达到定位的准确性和精度要求。
因此，人们开始研究和探索基于无线网络的室内定位技术。
基于无线网络的室内定位技术是通过使用无线网络设备（如Wi-Fi、蓝牙、红外等）来确定用户在室内的位置信息。
与GPS不同，基于无线网络的室内定位技术可以在室内环境中实现高精度和精确定位。
在基于无线网络的室内定位技术中，Wi-Fi定位是一种主流的方法。
它利用已部署的Wi-Fi接入点，通过测量信号的强度、时延和到达角度等参数，从而确定用户的位置。
这种方法不需要额外的硬件设备，可以利用已有的Wi-Fi基础设施进行室内定位。
另一种常用的室内定位技术是蓝牙定位。
蓝牙定位基于已部署的蓝牙信标，通过测量信号的强度、时延和到达角度等参数，确定用户的位置。
相比Wi-Fi定位，蓝牙定位的定位精度更高，但需要在室内部署更多的蓝牙信标。
此外，红外定位、超声波定位和RFID定位等技术也被广泛应用于室内定位中。
这些技术根据不同的原理和特点，可以满足不同应用场景的定位需求。
室内定位技术在各个领域都有重要的应用。
在商业领域，室内定位可以用于商场、酒店和展览馆等场所的导航和广告推送。
在医疗领域，室内定位可以用于医院和养老院等场所的病人/老人的监护和安全管理。
在物流领域，室内定位可以用于仓库的货品管理和定位。
在智能家居领域，室内定位可以用于智能家居设备的自动化控制。
然而，基于无线网络的室内定位技术也存在一些挑战和问题。
首先，室内环境复杂多变，干扰和信号衰减等因素会对定位结果造成影响。
其次，室内定位需要获得大量的训练数据和地图信息，需要对室内环境进行事前的建模和标定。
再次，用户隐私问题也需要得到妥善解决，避免个人位置信息被滥用。
为了克服这些问题，研究者们正在不断改进室内定位技术。
使用机器学习算法可以提高定位的准确性和鲁棒性。
基于群智感知的无线室内定位共3篇
基于群智感知的无线室内定位共3篇基于群智感知的无线室内定位1基于群智感知的无线室内定位随着无线通信技术的不断发展，无线通信设备在人们的生活中变得越来越重要，尤其在室内场景下，如何实现精准的室内定位已经成为一个热门话题。
传统的无线室内定位技术需要铺设专门的基础设施，而群智感知可实现利用已有网络设备，如Wi-Fi、蓝牙等无线设备，在不影响设备原有功能的情况下进行定位。
群智感知（Crowdsourcing）是指将普通人参与到事务决策和解决问题的过程中，进而产生知识与价值的过程。
在室内无线定位中，群智感知可以利用用户手持设备上的Wi-Fi、蓝牙等无线信号，通过特定的算法对其信号强度、方向等信息进行收集，进而得到可靠的定位结果。
基于群智感知的无线室内定位能力将依赖于用户数据的质量，这就需要提高数据精度和准确性。
在室内定位中，Wi-Fi信号经常会受到不同类型的环境干扰，如混凝土、金属等无线信号不易穿透的物体、人群、设备等，这些都会影响信号的传输和接收，从而影响群智感知的定位精度。
为解决这一问题，研究者们提出了一系列的改进和优化方案。
一种常见的改进方案是信号映射策略。
该策略通过对室内环境进行信号传播特性的测量，建立信号映射模型，用来评估不同信号情况下的位置准确度。
基于已有的用户测量数据，信号映射模型可以自适应地更新，提高定位算法的准确度。
另一种优化方案是基于深度学习算法的室内定位。
深度学习算法是一种通过介绍多层神经元进行层级抽象，从而提取数据的特征值，进而实现目的的算法。
它可以从海量的群众数据中，提取高效的特征值，使得群智感知的定位结果更准确。
总的来说，基于群智感知的无线室内定位能够快速提供准确的室内定位服务，对于用户的精准定位需求有着非常重要的意义。
未来，随着无线通信技术的不断发展，基于群智感知的无线室内定位将会进一步得到优化和普及，为我们的生活带来更加方便的体验基于群智感知的无线室内定位技术可以通过用户数据来快速实现室内位置的准确定位，但同时也受到各种环境因素的影响，需要不断进行优化和改进。
《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、引言随着物联网技术的发展和人们对精准定位的需求不断提高，室内定位技术在日常生活中发挥着越来越重要的作用。
基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法作为一种典型的室内定位技术，以其独特的优势，被广泛运用于建筑导航、仓储管理、以及智慧城市建设等领域。
本文将对基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法进行研究，并分析其优缺点以及改进措施。
二、Wi-Fi室内定位技术概述Wi-Fi室内定位技术主要利用无线信号传播特性和环境特性来实现对目标的定位。
该方法具有成本低、部署方便等优点，且不依赖于专门的硬件设备。
其主要通过分析接收信号强度（RSSI）等信息，结合指纹地图等数据，实现对目标的定位。
三、航位推算技术概述航位推算（Dead Reckoning）是一种通过连续跟踪设备的运动信息（如速度、方向等）来推算其位置的方法。
航位推算主要依赖设备的内部传感器，如加速度计、陀螺仪等，实现对目标的位置估算。
其优点在于不依赖于外部设施，具有较好的自主性。
然而，由于误差累积的问题，长时间使用可能导致位置误差较大。
四、基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法研究基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法结合了Wi-Fi定位的稳定性和航位推算的自主性。
在室内环境中，通过Wi-Fi信号进行粗略定位，再结合航位推算技术对位置进行微调。
该方法既可以利用Wi-Fi信号的广泛覆盖性，又可以利用航位推算的自主性，实现更精确的室内定位。
五、基于Wi-Fi和航位推算的室内定位方法优缺点分析优点：1. 精度高：结合Wi-Fi信号的稳定性和航位推算的精确性，可以实现较高的定位精度。
2. 覆盖范围广：Wi-Fi信号的广泛覆盖性使得该方法可以在较大的室内空间内进行定位。
3. 自主性强：航位推算技术不依赖外部设施，具有较好的自主性。
缺点：1. 多径效应：室内环境复杂，多径效应会导致Wi-Fi信号的接收不稳定，影响定位精度。
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摘 : 根据多径信号的物理特性 ,从理论上推导了镜反射的多径误差简便模型 ,基于该模型进行了无线电干涉定 要 位系统的多径误差分析 . 讨论了衰减因子 、 天线高度和水平距离等多径参数对测量结果的影响 ,并且进行了仿真计算 和分析 . 结果表明 ,高精度定位必须考虑多径效应 . 关键词 : 无线传感器网络 ; 干涉定位 ; 多径误差 ; 模型 中图分类号 : TP393 文献标识码 : A
收稿日期 : 2007212207 ; 修回日期 : 2008201221. 项目 ( 07A3100301) .
文章编号 : 100120920 ( 2009) 0220231205
传感器网络中无线电干涉定位系统的多径误差分析
黄 1 ,2 , 臧传治1 , 于海斌1 艳
232
控 制 与 决 策
第 24 卷
播过程中的信号衰减和 RIPS 的定位原理 , 建立了 多径误差简便数学模型 ,在此基础之上进行了 RIPS 的多径误差分析 ,讨论了衰减因子 、 传感器节点天线 高度和水平距离等参数对多径误差的影响 , 并且进 行了仿真计算和分析 .
characteristic of multipat h signal. Then multipat h error analysis of radio interfero met ric po sitio ning system ( RIPS) is antenna height and ho rizo ntal distance of senso r nodes are st udied. The result s of simulation analysis verif y t hat high Key words : Wireless sensor networks ; Interferomet ric po sitio ning ; Multipat h error ; Model
Shenyang 110016 , China ; 2. Graduate School , Chinese Academy of Sciences , Beijing 100049 , China. Co rrespo ndent :
Abstract : A simple model of multipat h erro r is p ropo sed in co ndition of mirror ’ reflecting according to t he p hysical s
r ( t) = k ? [ ( a1 + a2 ) / 2 + n ( t) + log
2 2
多径效 应 对 GPS 测 量 的 影 响 受 到 了 广 泛 关 注 . 多径效应也是 RIPS 中测距误差的两个主 要来源之一 . 多径误差与天线附近的自然反射面性 质、 天线的结构和高度等有关 . 一般情况下 , 多径效
p resented. The relatio nship s between RIPS measurement and multipat h parameters including attenuatio n factor , p recisio n localization must take multipat h effect int献
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第 24 卷 第 2 期
Vol. 24 No . 2
控 制 与 决 策
Cont rol an d Decision
2009 年 2 月
Multipath error analysis of radio interferometric positioning system in wireless sensor net works
H U A N G Y an
1 ,2
(1a. Shenyang Instit ute of Auto mation , 1b. Key Laborato ry of Indust rial Informatics , Chinese Academy of Sciences , YU Hai2bin , E2mail : yhb @sia. cn)
江密山人 ,研究员 ,博士生导师 ,从事无线通信 、 分布控制系统及网络化制造的研究 .
, ZA N G Chuan2z hi , YU H ai2bi n
1
1
接收到的无线电波的信号强度估算节点之间距离 , 无须额外硬件 , 但定位误差较大 . Stoleru 等[ 6 ] 利用 激光测距原理组建了 Spotlight 定位系统 ,精度达到 厘米级 ,但是需要昂贵的中央激光信标 、 光传感器和 [7 ] 感知环境精确的感知地图 . Giro d 等 利用声传感 器组建了 EN SBo x 定位系统 ,精度也达到厘米级 . WSN 的定位方法中 , 长距离 、 高精度 、 低成本 的定位方法一直是研究人员追求的目标 . 上述定位 方法要么成本高 , 要么定位精度不够理想 . Maroti 等 [ 8 ] 提出一种适用于 WSN 的无线电干涉测距方 法 ,进而组建了无线电干涉定位系统 ( RIPS) , 实现 了 WSN 的长距离 、 高精度定位 , 而且无需额外硬 件 . 但是 ,多径效应的存在严重限制了 RIPS 的应用 范围 [ 9 ] . 本文根据无线电信号的传播特性 , 考虑信号传
基金项目 : 国家自然科学基金项目 ( 60434030 ,60704046 ,60725312) ; 中国科学院知识创新工程人才领域前沿基金
) ) 作者简介 : 黄艳 (1981 — ,女 ,南京人 ,博士生 ,从事无线传感器网络 、 信息融合的研究 ; 于海斌 (1964 — , 男 , 黑龙
3 基于多径误差简便模型的误差分析
3. 1 多径效应对 RIPS 的影响
图 1 适用于 WSN 的无线电干涉测距方法
已知由 4 个节点 A ,B ,C ,D 组成的系统 ,如图 1 所示 ,其中 A ,B ,D 的位置已知 ,C 节点的位置未知 . 那么如何对 C 节点进行定位呢 ?基于传统的干涉理 论 ,Maroti 等人提出一种适用于 WSN 的无线电干 涉定位方法 ,见图 1. 传感器节点 A ,B 发射未经调制 的、 频率极为接近的标准正弦波 , 假设 A ,B 发射信 号的频率和相位分别为 f 1 , f 2 ( f 1 > f 2 ) 和 φ ,φ . 1 2 两个或两个以上的传感器节点 ( 如 C ,D) 接收干涉 后的正弦波 , 滤去高频部分 , 测量低频波 r ( t) 的频 率和绝对相位偏移量 . 根据文献 [ 8 ] 中的定理 1 , 可 得
[ 10 , 11 ]
应引起的测量误差可分为两种情况 : 一种是散射多 径 , 不存在起反射作用的反射物 , 它对测量的影响很 小 , 一般可不予考虑 ; 另一种为镜面多径 , 它是指反 射信号经地面或水面反射后到达接收天线 , 即存在 起反射作用的反射物 , 它的强度远远大于散射信号 , 某些情况下会引起很大的多径误差 . 多径干扰信号具有以下特性 :1) 由于传播距离 长 , 多径信号总是比直接信号到达时间晚 ; 2) 由于 在反射过程中能量衰减 , 多径信号一般比直接信号 功率低 , 除非直接信号被遮蔽 ; 3) 多径延迟信号与 直接信号相混合 , 引起直接信号的波形失真 . RIPS 中干涉信号接收节点 ( 如 C 点 ) 除接收直 接来自发射节点 ( 如 A ,B 点 ) 的信号 ( 称为直接波) 外 ,还接收天线四周的反射面经过一次或多次反射 的信号 ( 称为反射波) . 因此 ,接收节点得到的信号是 直接波和反射波产生干涉后的合成信号 . 由于直接 波与反射波的路径不同 , 导致相位不同 . 同时 , 两种 信号的幅度也不同 , 最终使合成信号的波形发生扭 曲 ,从而使接收节点的绝对相位偏移量出现误差 ,进 而影响了收发节点间距离线性组合值的精度以及节 点位置信息的精度 . 本文在 RIPS 多径误差分析时只 讨论多径效应对接收节点绝对相位偏移量的影响 . 3. 2 RIPS 多径误差分析 多径误差的模型随天线附近的地形 、 地物而异 , 很复杂 . 由于镜反射情况不仅常见而且影响相对很
c/ f
其中 : f = ( f 1 + f 2 ) / 2 ; c 为信号传播速度 , 即光速 .
Feb. 2009
1 引 言
无线传感器网络 ( WSN ) 是由大量无处不在 、 具 有通信与计算能力的微小传感器节点构成的自治网 络系统 ,具有根据环境自主完成监控任务的 “智能” , 在军事 、 、 工业 家居 、 环境等诸多领域有着广阔的应 用前景 . 随着 WSN 研究的深入 ,节点准确定位的重 要性也越来越突出 ,因为节点位置信息是许多 WSN 应用的基础 [ 1 ] . 根据定位过程中是否测量实际节点间的距离 , 把定位算法分为基于距离的和距离无关的算法 . 距 离无关的定位算法 [ 2 ,3 ] 虽然无需额外硬件 , 但是测 距误差较大 . 为了提高定位精度 ,必须采用基于距离 的定位算法 . 最近几年 ,研究人员在这方面的研究取 得了初步的成果 . Pat wari 等[ 4 ] 以及孙佩刚等 [ 5 ] 利用
2 无线电干涉定位系统
同 , 相应的 f 也不同 ; 根据不同的 f 值 , 从式 ( 2) 可以 获得不同的 dABCD 集合 , 理想情况下不同 dABCD 集合 的交集只有一个 , 即为由节点 A ,B ,C ,D 的坐标计算 出的准确的 dABCD . 但是因为存在各种噪声 ( 环境噪 声、 测量噪声) , 不同 dABCD 集合的交集可能为空集 , 此时可 找 出 满 足 不 同 dABCD 集 合 间 最 短 距 离 的 dABCD , 作为准确 dABCD 的近似值 . 从式 ( 3) 可以看出 , 即使有了准确的 dABCD 值和 A ,B ,D 节点的坐标 , 也 无法直接计算出 C 点的坐标 . 可利用基于遗传算法 的最优化方法 , 计算出待定位节点 C 的坐标 . 由式 ( 2) 可知 , 绝对相位偏移量的精度决定了 节点间距离线性组合值 dABCD 的精度 , 进而决定了节 点位置的精度 . 因此 , 要分析多径效应等因素是如何 影响定位精度的问题 , 便可归结为分析多径效应等 因素是如何影响相位测量的问题 .