基于数据库相关算法的位置指纹定位技术
基于rssi指纹算法的具体实现
基于RSSI指纹算法的具体实现引言RSSI指纹算法是一种基于无线信号强度指纹的定位算法，可以用于室内定位、智能导航等场景。
本文将详细介绍RSSI指纹算法的具体实现过程。
RSSI指纹算法概述RSSI（Received Signal Strength Indicator）是接收信号强度指示器的缩写，用于表示无线信号的强度。
RSSI指纹算法通过收集不同位置的RSSI值，并构建指纹数据库，以实现定位功能。
RSSI指纹算法的基本思路是利用无线信号在空间中的衰减特性，通过测量不同位置的信号强度，建立起位置与信号强度之间的映射关系，从而实现定位。
具体实现过程包括数据采集、指纹数据库构建和位置估计三个主要步骤。
数据采集数据采集是RSSI指纹算法的第一步，主要目的是收集不同位置的RSSI值。
采集数据时，需要选择一组特定的位置，并在每个位置上进行多次测量，以获取可靠的数据。
在每次测量中，需要记录无线设备的位置坐标和对应的RSSI值，并将数据保存到数据库中。
数据采集过程中需要注意以下几点： - 确保测量环境的稳定性，避免外界干扰对测量结果的影响。
- 采集足够多的数据样本，以提高定位的准确性。
- 采集数据时要注意覆盖整个定位区域，包括边缘区域。
指纹数据库构建指纹数据库的构建是RSSI指纹算法的核心步骤，它将采集到的RSSI数据转化为可供定位使用的指纹信息。
指纹数据库的构建主要包括数据预处理和特征提取两个部分。
数据预处理数据预处理是指在构建指纹数据库之前对采集到的数据进行清洗和处理，以提高数据质量和减少误差。
常用的数据预处理方法包括去除异常值、数据插值和数据平滑等。
去除异常值是指排除那些与其他数据明显不符的异常值，以避免对后续处理步骤的影响。
数据插值是指根据已有的数据推断缺失数据的值，以填补数据缺失的部分。
数据平滑是指通过滤波等方法，减少数据中的噪声和波动。
特征提取特征提取是指从预处理后的数据中提取出能够代表位置特征的关键信息。
位置指纹定位技术_李昊
∑
1 × pi Lqi +ε
( 6)
其中 L qi 是测量所得的 RSS 矢量 与第 i 个 数据库 矢量之 间 的距离 , ε是很小的正常数以防除数为 0 , 是第 i 个数据库 矢 ( 2) 量对应的坐标 。 3. 4 概率算法[ 3] 设有 n 个位置 ω 1, ω 2 , …, ω n , 在离线阶段 这 n 个位置上 的设备会测量 附近基 站的 RSS 。 设 s 是在 线阶 段测 量得 到 得 RSS , 则根据公式( 7) 选取后验概率最大的 ω i: P( ω i s)>P(ω j s) i , j =1 , 2 , … , n , j ≠ i 由贝叶斯公式可得 : P(ω i s)= P( s ω ·P( ω i) i) P( s) ( 8) ( 7)
1 位置指纹( LF) 定位技术
信号的多径传播对环境具有依赖性 , 呈现出非常 强的特 殊性 , 对于每个位置而 言 , 该 位置上 信道的 多径结 构是 惟一 的 , 终端发射的无线电 波经过 反射和 折射 , 产生与 周围 环境 密切相关的特定模式的多径信号 , 这样的多径特征可 以认为 是该位置的“ 指纹” 。 基站 天线阵列 检测信 号的幅 度和 相位 等特性 , 提取多径干扰 特征参 数 , 将 该参数 与预先 存储 在数 据库中的指 纹数 据进 行匹 配 , 找出 最相 似的 结 果来 进 行定 收稿日期 : 2007 -03 -20 作者 李昊 男 27 岁 硕士研究生
Nm 1
其中 s 是测 量所得的 RSS 矢量 , S i 是数据 库中的矢 量 。 q = 1 和 2 时分别 是曼 哈顿 ( M anhattan) 和 欧 几里 德( Euclidian) 距离 , 实验表明 q 增大并不一定能增加精度 。
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》范文
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》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。
其中，基于WiFi指纹的定位技术因其准确性高、覆盖范围广等特点得到了广泛应用。
然而，传统的WiFi指纹定位算法在处理复杂室内环境时仍面临诸多挑战，如多径效应、信号衰减等问题。
近年来，图卷积神经网络（GCN）和门控时间卷积网络（TCN）的崛起为解决这些问题提供了新的思路。
本文将详细研究基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法，并探讨其优势与挑战。
二、背景知识2.1 WiFi指纹定位技术WiFi指纹定位技术是通过收集并存储特定位置的WiFi信号强度信息（RSSI）来构建指纹数据库。
当用户设备进行定位时，通过比对实时采集的RSSI与指纹数据库中的数据，实现定位。
2.2 GCN与TCNGCN（图卷积神经网络）是一种针对图数据的深度学习算法，可有效提取空间特征。
TCN（门控时间卷积网络）则是一种用于处理序列数据的深度学习算法，可有效提取时间特征。
将GCN 与TCN相结合，可以更好地处理具有时空特性的数据。
三、基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法3.1 算法原理本算法首先利用GCN提取WiFi信号的空间特征，包括不同位置、不同设备的信号强度分布等。
然后，通过TCN处理这些空间特征的时间序列数据，从而更准确地预测用户位置。
具体而言，本算法通过构建WiFi信号的时空图，利用GCN-TCN网络对图中的节点进行特征提取和预测。
3.2 算法流程（1）构建WiFi指纹数据库：在室内环境中收集并存储不同位置的WiFi信号强度信息（RSSI），构建指纹数据库。
（2）构建时空图：根据WiFi信号的时空特性，构建包含空间节点和时间节点的图结构。
（3）GCN特征提取：利用GCN对时空图中的空间节点进行特征提取，获取不同位置、不同设备的信号强度分布等特征。
（4）TCN时间序列处理：利用TCN对GCN提取的空间特征进行时间序列处理，提取时间特征。
基于WiFi位置指纹的室内定位算法研究及优化的开题报告
基于WiFi位置指纹的室内定位算法研究及优化的开题报告一、选题背景室内定位技术是指在建筑物内部使用各种技术手段实现定位的技术，包括基于WiFi、蓝牙、声学信号、红外线等技术。
其中，基于WiFi的室内定位技术因其广泛应用及成本低廉等特点，被商业化和学术界广泛使用。
目前，室内定位技术在室内导航、智能家居、消防报警、公共安全等领域都有着广泛的应用。
然而，较高的误差率和较低的定位准确度是制约该技术进一步发展的关键问题。
因此，如何提高室内定位的准确性和可靠性，成为当前研究的重点之一。
二、研究内容本次研究将以基于WiFi位置指纹的室内定位技术为研究对象，以提高室内定位的准确度和可靠性为研究目标，主要研究内容如下：1. 室内定位原理及相关算法研究：研究基于WiFi位置指纹的室内定位的原理，分析定位中的误差来源，探究现有算法的不足之处。
2. 室内WiFi信号采集及位置指纹建立：通过WiFi信号采集器采集建筑物内的WiFi信号，建立位置指纹数据库，并对其进行离线处理和优化。
3. 室内定位算法优化：针对现有算法的不足之处，提出优化方案，尝试采用机器学习等方法对定位算法进行优化，以提高定位准确度和可靠性。
4. 室内定位系统实现：在已有的室内定位系统框架上，实现基于WiFi位置指纹的定位模块，并进行实验验证和性能评估。
三、研究意义本次研究旨在通过对基于WiFi位置指纹的室内定位技术的研究和优化，提高室内定位的准确性和可靠性，为室内导航、智能家居、消防报警、公共安全等领域的应用提供支持，有着重要的研究意义和实用价值。
四、研究方法本次研究采用实验研究、数学分析和计算机仿真等方法，结合机器学习等技术，对基于WiFi位置指纹的室内定位技术进行研究和优化。
五、进度安排第一年：对室内定位原理及相关算法进行深入研究，并建立位置指纹数据库；第二年：提出定位算法的优化方案，采用机器学习等技术对算法进行优化；第三年：在已有的室内定位系统框架上，实现基于WiFi位置指纹的定位模块，并进行实验验证和性能评估。
指纹匹配定位算法的原理
指纹匹配定位算法的原理指纹定位技术是一种基于生物特征识别的定位技术，它利用每个人的指纹特征进行身份识别和定位。
本篇文章将详细介绍指纹匹配定位算法的原理和实现过程。
一、指纹特征提取首先，需要从指纹图像中提取出每个人的指纹特征。
指纹特征包括指纹的形状、纹理、沟壑等。
提取指纹特征的方法包括图像处理、模式识别和机器学习等技术。
提取出的指纹特征需要被存储在数据库中，以便后续的匹配和定位。
二、指纹匹配算法在定位过程中，需要将待定位目标的指纹特征与数据库中的指纹特征进行匹配。
常用的指纹匹配算法包括基于距离的匹配算法和基于相似度的匹配算法。
基于距离的匹配算法通常采用欧几里得距离或曼哈顿距离等距离度量方法，根据待定位目标和数据库中指纹之间的距离来判断是否匹配。
基于相似度的匹配算法则采用机器学习或模式识别的方法，根据待定位目标和数据库中指纹之间的相似度来判断是否匹配。
三、定位算法在匹配成功后，需要使用定位算法来确定待定位目标的实际位置。
常用的定位算法包括基于三角测量法的定位算法和基于指纹交叉验证的定位算法。
基于三角测量法的定位算法通常需要三个或更多的已知位置的指纹信息来计算待定位目标的实际位置。
基于指纹交叉验证的定位算法则通过比较待定位目标的指纹特征与多个已知位置的指纹特征来进行定位。
四、优化与改进在实际应用中，可以根据用户需求和反馈，不断优化和改进指纹匹配定位算法。
例如，可以增加一些参数设置，以适应不同情况下的定位需求；也可以考虑引入一些新的算法思想，以提高定位精度和效率。
此外，还可以采用一些新兴的技术，如深度学习和人工智能等，来提高指纹匹配定位算法的性能和准确性。
总的来说，指纹匹配定位算法是一种重要的生物特征识别定位技术，具有安全、准确、稳定等优点。
通过正确提取指纹特征、选择合适的匹配算法、实现精确的定位算法以及不断优化和改进算法，可以提高该技术的性能和准确性，满足不同场景下的定位需求。
以上就是《指纹匹配定位算法的原理》的全部内容，希望能够帮助到您。
基于RSS相关性的位置指纹室内定位方法
Ｙ Ａ Ｎ Ｇ Ｚ ｏ ｎ ｇ ｈ ａ ｏ ， Ｃ Ｈ Ｅ Ｎ Ｇ Ｋ ａ ｉ ， Ｚ Ｈ Ｏ Ｕ Ｂ ａ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ，Ｆ Ｅ Ｎ Ｇ Ｙ ｉ ｗ ｅ ｎ ，Ｌ Ｉ Ｕ Ｊ ｉ ｎ ｇ ｊ ｉ ｎ ｇ
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《基于RSSI的室内位置指纹定位算法研究》范文
《基于RSSI的室内位置指纹定位算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的不断发展，室内定位技术已经成为众多领域的重要应用，如智慧城市、无人驾驶、应急救援等。
其中，基于接收信号强度指示（RSSI）的室内位置指纹定位算法因其简单、易实现和低成本的特点，得到了广泛关注。
本文旨在研究基于RSSI的室内位置指纹定位算法，分析其原理、优势及挑战，并提出相应的改进策略。
二、RSSI室内位置指纹定位算法原理RSSI室内位置指纹定位算法基于无线信号传播的原理，通过收集特定位置上的无线信号强度信息（RSSI值），构建室内环境的指纹数据库。
当设备进入该区域时，通过比较实时采集的RSSI 值与指纹数据库中的数据，确定设备的位置。
该算法主要包含离线阶段和在线阶段两个部分。
1. 离线阶段：在该阶段，需要收集不同位置上的RSSI值，构建指纹数据库。
具体步骤包括：在室内环境中选择若干个参考点，测量各参考点处不同无线接入点（AP）的RSSI值，并将这些数据存储在指纹数据库中。
2. 在线阶段：在该阶段，设备实时采集所在位置的RSSI值，并与指纹数据库中的数据进行比对，从而确定设备的位置。
常用的比对方法包括最近邻法、K近邻法等。
三、算法优势及挑战基于RSSI的室内位置指纹定位算法具有以下优势：1. 简单易实现：该算法无需复杂的硬件设备，只需通过收集RSSI值即可实现定位。
2. 成本低：相比其他室内定位技术，该算法所需的硬件设备和维护成本较低。
3. 适用范围广：该算法适用于各种类型的室内环境，如办公楼、商场、仓库等。
然而，该算法也面临一些挑战：1. 信号衰减和干扰：无线信号在传播过程中会受到多种因素的影响，如多径效应、信号衰减等，导致RSSI值发生变化，影响定位精度。
2. 指纹数据库构建：指纹数据库的构建需要大量的人力和时间成本，且需要定期更新以适应环境变化。
3. 隐私问题：在收集和处理RSSI数据时，可能涉及用户隐私保护问题。
四、算法改进策略针对上述挑战，本文提出以下改进策略：1. 多源数据融合：将RSSI数据与其他传感器数据（如摄像头、超声波等）进行融合，提高定位精度和稳定性。
位置指纹法定位原理
位置指纹法定位原理
位置指纹法定位原理
位置指纹法是一种基于无线信号的定位技术，它通过收集周围的Wi-Fi 信号强度值，建立一个指纹库，然后通过比对指纹库中的数据来确定
用户的位置。
这种技术在室内定位和城市定位中得到了广泛的应用。
位置指纹法的定位原理是基于信号强度衰减的原理。
Wi-Fi信号在传输过程中会受到多种因素的影响，如障碍物、电磁干扰等，导致信号强
度发生变化。
因此，不同位置的Wi-Fi信号强度值也会不同。
通过收
集不同位置的Wi-Fi信号强度值，建立一个指纹库，就可以根据用户
当前所处位置的Wi-Fi信号强度值，从指纹库中找到最匹配的位置，
从而确定用户的位置。
位置指纹法的定位精度受到多种因素的影响，如Wi-Fi信号的强度、
信号的稳定性、指纹库的质量等。
因此，在建立指纹库时，需要考虑
多种因素，如采集数据的时间、采集数据的位置、采集数据的频率等。
同时，在定位时，也需要对数据进行处理和分析，以提高定位的精度
和准确性。
总的来说，位置指纹法是一种基于无线信号的定位技术，它通过收集
周围的Wi-Fi信号强度值，建立一个指纹库，然后通过比对指纹库中的数据来确定用户的位置。
这种技术在室内定位和城市定位中得到了广泛的应用，但其定位精度受到多种因素的影响，需要在建立指纹库和定位时考虑多种因素，以提高定位的精度和准确性。
基于位置指纹的室内无线定位技术研究
基于位置指纹的室内无线定位技术研究基于位置指纹的室内无线定位技术研究摘要：随着无线通信技术的迅猛发展，室内定位技术越来越受关注。
室内无线定位技术可以在没有GPS信号的室内环境下实现用户的精确定位。
本文主要介绍了基于位置指纹的室内无线定位技术的原理和研究进展，并对其应用领域及未来研究方向进行了探讨。
一、引言室内无线定位技术是一种利用局域网、蓝牙、Wi-Fi等室内无线信号来实现对用户位置精确定位的技术手段。
相比于GPS定位技术，室内无线定位技术更具有优势，因为GPS信号在室内的穿透性很差，无法提供精确的定位信息。
基于位置指纹的室内无线定位技术是室内定位技术中的一种重要方法。
二、基于位置指纹的室内无线定位技术原理基于位置指纹的室内无线定位技术利用无线信号在室内的传播特性，通过构建位置和信号强度之间的映射关系，在之后的定位过程中通过测量接收信号的强度来确定用户的位置。
该技术需要事先进行指纹数据库的构建工作，即采集和存储各个位置处的信号强度值。
在定位过程中，通过将被测位置的信号强度与指纹数据库中的数据进行匹配，最终确定用户的位置。
三、基于位置指纹的室内无线定位技术研究进展近年来，基于位置指纹的室内无线定位技术取得了显著的研究进展。
一方面，研究者们提出了多种优化算法来提高定位的准确性和稳定性。
例如，通过机器学习算法来改进指纹匹配过程，利用支持向量机、神经网络等方法对信号强度进行建模预测，从而提高定位的精度。
另一方面，研究者们还将其他传感技术与位置指纹技术相结合，如加速度传感器、陀螺仪等，进一步提高室内定位的准确性。
四、基于位置指纹的室内无线定位技术的应用领域基于位置指纹的室内无线定位技术在很多领域都有广泛的应用前景。
首先，在商场、超市等室内场所，可以通过该技术提供定位导航服务，帮助用户快速找到目标位置。
其次，在智能家居领域，室内无线定位技术可以实现对家居设备的智能控制，使得用户可以通过手机远程控制家电、照明等系统。
基于位置指纹的定位原理
基于位置指纹的定位原理基于位置指纹的定位原理是一种通过收集和比较物理信号来确定移动设备位置的方法。
这种方法主要利用了环境中的无线信号（如Wi-Fi、蓝牙、GPS等）或其他传感器的参数来建立一种地理上唯一的指纹库。
然后，通过比较接收信号和指纹库中已知位置的指纹，确定设备的位置。
下面我将详细解释基于位置指纹的定位原理。
基于位置指纹的定位可以分为离线建库和在线定位两个主要步骤。
首先，我们需要在所关注的地理区域内收集位置指纹数据。
这些位置指纹数据由接收到的信号参数表示，例如Wi-Fi的信号强度、频率、MAC地址等。
这些信号参数经过采样和处理后，成为位置指纹。
离线建库的过程如下：1. 选择合适的采样点：在地理区域内选择一系列参考点，这些参考点的位置要尽可能覆盖整个区域。
2. 收集信号参数：在每个参考点上，使用移动设备或其他定位设备同时收集多个信号参数，例如Wi-Fi的信号强度、蓝牙信号的强度等。
这些信号参数将用于建立指纹库。
3. 数据预处理：对收集到的信号参数进行预处理工作，例如去除噪音、归一化信号强度等。
4. 构建指纹库：将预处理后的信号参数组成指纹向量，每个参考点对应一个指纹向量。
这些指纹向量将被存储在一张指纹库中。
在线定位的过程如下：1. 采集当前位置信号参数：当设备需要进行定位时，它会收集当前位置的信号参数，例如Wi-Fi信号的强度、蓝牙信号的强度等。
2. 数据预处理：对收集到的信号参数进行预处理工作，例如去除噪音、归一化信号强度等。
3. 定位匹配：将预处理后的信号参数与指纹库中的指纹向量进行比较，找到最接近的指纹向量。
4. 确定位置：基于最接近的指纹向量，通过数学模型（如加权平均、最近邻、贝叶斯等）来确定设备的位置。
基于位置指纹的定位原理的关键在于指纹的建立和匹配。
在指纹建立阶段，合理选择采样点和信号参数的收集方式对指纹库的质量有很大影响。
在指纹匹配阶段，要设计合适的算法和模型，使得定位的精度和稳定性达到要求。
位置指纹定位的应用原理
位置指纹定位的应用原理引言位置指纹定位是一种常用的定位技术，它通过分析环境中的无线信号来确定设备的位置。
本文将介绍位置指纹定位的应用原理，包括定位原理、定位算法和应用场景等。
定位原理位置指纹定位利用无线信号的强度、时延和传播特性作为指纹特征，通过对这些特征进行收集和分析，可以确定设备所处的位置。
具体的定位原理如下：1.指纹采集：首先，需要在目标定位区域内收集一定数量的指纹特征数据。
这些指纹数据包括无线信号的强度、时延等信息。
常用的无线信号包括Wi-Fi、蓝牙和基站信号等。
2.指纹数据库构建：将采集到的指纹数据存储在一个数据库中，构建指纹数据库。
每个指纹数据都与相应的地理位置关联起来。
3.在线定位：在实际定位时，需要收集设备当前位置的指纹数据，并与指纹数据库中的数据进行比较。
通过对比指纹特征，可以找到与当前信号相似的指纹数据，从而确定设备的位置。
定位算法位置指纹定位需要借助一些定位算法来处理指纹数据，提高定位的准确性和效率。
以下是常用的定位算法：1.最近邻算法（Nearest Neighbor）：该算法是最简单的定位算法，它通过比较待定位置的指纹特征与数据库中的指纹数据，选择最相似的一个作为定位结果。
2.加权最近邻算法（Weighted Nearest Neighbor）：在最近邻算法的基础上，加权最近邻算法为每个指纹数据分配一个权重，根据权重来计算待定位置与数据库中指纹数据的相似程度。
3.概率模型算法：概率模型算法将指纹数据的相似性建模为一个概率分布，通过计算待定位置在概率分布中的位置，来确定最有可能的位置。
应用场景位置指纹定位技术在诸多领域中有广泛应用。
以下是几个常见的应用场景：1.室内定位：位置指纹定位在室内环境中应用广泛，可以为用户提供室内导航、位置服务等功能。
例如，在大型商场中，用户可以通过手机定位找到自己所在的位置和周围的店铺信息。
2.智能家居：通过将位置指纹定位技术应用于智能家居系统中，可以实现家居设备的智能化控制。
室内定位chan氏算法的python实现
室内定位chan氏算法的python实现室内定位是指在室内环境下，通过使用无线信号或其他传感器来确定移动设备的位置。
Chan算法是一种室内定位算法，它基于指纹定位技术。
在该算法中，通过收集一系列参考点以及它们对应的信号特征值，并将其存储在数据库中。
然后，通过与当前位置的信号特征值进行匹配，来确定设备的位置。
下面是Chan算法的Python实现示例，实现了基本的指纹定位功能：```pythonimport numpy as np#定义参考点数据库database ="ref_point1": {"signal": [1, 2, 3]},"ref_point2": {"signal": [4, 5, 6]},#添加更多的参考点#信号匹配函数def match_signal(current_signal):min_distance = float('inf')location = Nonefor ref_point, data in database.items(:signal = data["signal"]distance = np.linalg.norm(np.array(signal) -np.array(current_signal))if distance < min_distance:min_distance = distancelocation = ref_pointreturn location#模拟当前信号current_signal = [2, 4, 5]#进行信号匹配result = match_signal(current_signal)#输出结果print("当前位置：", result)```在这个示例中，我们首先创建了一个参考点数据库，其中包含了每个参考点的信号特征值。
基于数据库相关算法的位置指纹定位技术
５ — ０
ＲＡＩ ＬＷ ＡＹ Ｉ Ｓ ＧＮＡＬＬＩ ＮＧ ＆ Ｃ０Ｍ Ｍ ＵＮＩ ＣＡＴ１ ０Ｎ Ｖｏ ． Ｎｏ． ２ ２ １４８ ３ ０１
按 照 图 ３在 Ｍａａ ｔ ｂ中搭 建 铁 路 沿 线 的 仿 真 环 境 。 ｌ 按 照 图 １的滑动 窗 口模式 建立 指纹 数据 库 。
然 后通 过 算 法 和 数 据 库 里 指 纹 做 对 比 ，定 位 出该移 动 台距 离哪 个指 纹最 近 ，完成 定位 。
１ ２ 实 际定位 ３种 算 法 ．
炙 笑 炙 美 黄 炙 美 美 夏 美 黄
笑 盖 黄 炙 哭 美 炙美 美 笑
．－－－—
—
４ －— ９ － － － —
铁道通信信号
２１ 第４ ０２年 ８卷第 ３期
２ ．在 线 阶 段 。该 阶段 为 实 际定 位 阶 段 ，
假 设某 一 移 动 台移 动 到选 定 范 围 内 的某 一 随
区间１
Ｉ
区间２
Ｉ
区 间３
机 点 ，测 量 其 对 各 个 基 站 的接 收 信 号 强 度 ，
２１ ０ ２年 ３月
铁 道 通 信 信 号
Ｒ Ｌ ＡＹ Ｓ Ｇ ＡＩ Ｗ Ｉ ＮＡＬ Ｉ Ｌ ＮＧ ＆ ＣＯＭＭＵＮＩ Ｔ ０Ｎ ＣＡ １
Ｍａｃ ｒ ｈ ２０１ ２
第４ ８卷
第 ３期
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ ３ １４ ．
基 于 数 据 库 相 关 算 法 的 位 置 指 纹 定 位 技 术
Ｋｅ ｏ ｄ ：Ｄ ｔ ａｅｃｒ ｌ ｉ ｔｏ ； Ｎ （ ｅｒｓ Ｎ ｉ ｂｒｏｄ ；Ｋ Ｎ； ｙｗ ｒ ｓ ａａ ｓ ｏｒ ａ ｏ ｍｅ ｄ Ｎ ｂ ｅ ｔｎ ｈ Ｎ ａｅｔ ｅｇ ｏｈｏ ） Ｎ ｈ ＷＫ Ｎ Ｎ
位置指纹法定位原理
位置指纹法定位原理概述位置指纹法（Fingerprinting）是一种无线定位技术，通过收集、分析和比对无线信号特征来确定移动设备的位置。
该技术基于信号传播的物理特性，利用无线信号在不同位置之间的衰减和反射效应，建立位置指纹数据库，从而实现室内和室外的高精度定位。
位置指纹法主要包含两个步骤：指纹数据采集和指纹匹配。
在采集阶段，无线接收器会扫描周围的无线信号，并记录信号强度、时间戳等相关信息。
然后将这些信息与已知位置进行关联，生成位置指纹库。
在匹配阶段，通过对实时采集的信号与位置指纹库进行比对，确定所在位置。
信号特征位置指纹法主要利用以下几个方面的信号特征来定位：1.信号强度（Signal Strength）：指无线信号到达接收器时的强度。
信号强度随着距离的增加而衰减，可以用于估计设备与接收器的距离。
2.多径效应（Multipath Effects）：指信号在传播过程中，经历的直射和反射路径，导致信号到达接收器时的干扰和变形。
多径效应对信号强度和时间特性有影响。
3.其他干扰（Interference）：包括噪声、干扰源和遮挡物等因素对信号质量的影响。
指纹数据采集指纹数据采集是位置指纹法定位的关键步骤。
通过在所需区域内安装无线接收器，可以采集到周围环境中的无线信号信息。
具体的采集过程包括以下几个步骤：1.预处理：在采集之前，需要进行预处理步骤，包括选择合适的采集设备和位置、配置相关参数（如信道、频率等）等。
2.信号扫描：开始采集后，无线接收器会扫描周围的无线信号，并记录每个信号的强度、频率、时间戳等信息。
3.数据存储：采集得到的数据会被存储在数据库中，作为位置指纹库的一部分。
数据存储时需要注意清晰地标记所在位置，并保证采集的数据质量。
4.数据整理：采集的原始数据需要经过一定的整理和处理，包括去除异常数据、滤波处理、信号强度归一化、特征提取等。
指纹数据采集的关键是采集到尽可能多的样本点，涵盖不同位置、不同环境和不同时间的情况，以提高位置定位的精度和鲁棒性。
基于rssi信号特征的室内分区指纹定位算法
计算机工程与设计
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
Apr. 2020 Vol. 41 No. 4
基于RSSI信号特征的室内分区指纹定位算法
高思远，冯秀芳+
（太原理工大学信息与计算机学院，山西晋中030600）
摘 要：为提高室内定位精度和算法效率，提出基于RSSI信号特征的分区指纹定位算法。在离线阶段，区别于传统的使 用RSSI信号构建离线指纹库的方法，设计使用RSSI信号衰减率建立离线指纹库；在在线定位阶段，针对使用欧式距离进 行相似度计算时，容易出现两个点RSSI信号欧式距离较近而物理距离较远的情况，提出使用RSSI信号衰减率进行子区域 划分，引入SSD的思想使用二级指纹进行精确定位。通过实验验证了该算法的适应性与有效性。 关键词：室内定位；接收信号强度指示；支持向量机；信号衰减率；指纹库
GAO Si-yuan, FENG Xiu-fang+
(College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Jinzhong 030600, China)
Abstract： To improve the indoor positioning accuracy and the algorithm efficiency, a partition fingerprint localization algorithm based on RSSI signal characteristics was proposed. In the offline phase & different from the traditional method of constructing offlinefingerprinOdaOabase&OheRSSIsignalaOenuaionraOeofOhereferencepoinOwasusedOoconsOrucOoflinefingerprinOdaOabase. In the online positioning phase & when the similarity calculation is performed using the Euclidean distance & it is easy to appearOhaOOheOwo-poinORSSIsignaliscloseOoEuropeandisOanceandOhephysicaldisOanceisfar.TheRSSIsignalaOenuaion rate was then used for sub-area division. At the same time & the idea of introducing SSD used secondary fingerprint for precise poDitioning.TheadaptabilityandefectiveneDDofthealgorithm wereverifiedbyexperimentD. Key words： indoor positioning； received signal strength indicator# SVM； signal attenuation rate； fingerprint database
室内定位方案常用的4种定位算法
目前常见的室内定位技术有超宽带UWB室内定位技术，蓝牙室内定位技术，RFID(无线射频识别)定位，超声波定位，Wi-Fi定位等。
室内定位依赖于定位算法，定位算法决定了室内定位的模式。
室内定位种类虽然比较多，但是室内定位算法一般都是通用的。
总结起来室内定位有3种常见的定位算法。
一、室内定位算法-近邻法近邻法是一种比较简单的定位算法，直接选定那个信号强度最大的AP的位置，定位结果是热点位置数据库中存储的当前连接的Wi-Fi热点的位置。
二、室内定位算法-基于无线信号的三角测量定位算法基于无线信号的三角测量定位算法是室内定位算法中非常常见的一种，三边定位算法是怎么实现的呢？三角测量定位算法类似GPS卫星定位。
实际定位过程中使用的是RSSI信号值衰减模型，如下图所示。
原理是在离线状态下，无线信号强度在空间中传播随着距离衰减！而无线信号强度（RSSI值）对于手机上的接收器来说是可测的！那么依据测试到的信号强度，再根据信号衰减模型就可以反推出距离了。
信号衰减模型是针对理想状况（真空，无反射的环境），在实际的室内复杂环境下，信号在不断的折射反射（多路径效应）下，这个模型可能会出现误差。
也就是说通过测量信号强度来反推距离是会有一定的误差。
同时由于不同定位基站的信号特征不同，RSSI信号衰减模型参数也有区别，基于无线信号的三角测量定位算法的定位精度有一定误差。
三、室内定位算法-指纹定位算法指纹定位算法这个方法也是针对无线信号定位的。
所谓指纹定位算法，类似公安部门采集人的指纹数据存入数据库一样。
室内定位中的指纹定位算法也是如此，首先在定位区域收集很多的指纹数据（无线信号的RSSI值数据，定义一个个网格点来采集无线强度值），当需要定位的时候，就可以通过手机采集到的无线信号和预先收集的指纹数据库对比，找出最相似的指纹的位置，从而标记在室内地图上。
四、室内定位算法-TDOA定位算法TDOA定位算法是是一种新型的无线通信技术超宽带UWB定位中常用的定位算法。
基于MR与OTT的精准定位技术
面向不同类型客户提供三类商务合作模式
直接面向有精准位置数据获取需求且具备数据环境的企业或平台提供
Hale Waihona Puke 技术授权“基于MR与OTT的精准定位指纹算法”的技术授权，并收取技术授 权费。
结算分成
面向政企、市场、地市等业务部门垂直行业客户需求，对接大数据中 心的产品能力，提供定制化的行业服务应用，并进行业务结算分成。
实时位置数据输出
由于指纹库训练为非实时训练过程， 因此在MR数据实时采集情况下，可 实时输出用户位置
OTT中位置数据抓 取及转换
产品功能
实现OTT应用中位置数据的抓取及其 经纬度坐标的统一
算法通用性
整体算法解决方案基于hadoop，可 平滑迁移至其它hadoop集群
指纹特征数据的输出
基于数据训练的栅格化指纹库特征， 采用模式提取方法，提取栅格中MR 信息特征并输出
定位结果的精选
2017/5/16
指纹库与MR信令的匹配方法
通过计算匹配度，选取匹配度最大栅 格为用户所处位置
用户位置信息的筛选及合并功能，合 并OTT、MR定位结果，给出最终用 户位置
对接一线市场需求优化产品能力，构建端到端的完整商业模式
应用方向 营业厅选址 重点业务营销 城建规划 交通规划 商圈拓客 会展服务 广告投放 会展 服务 区域 营销 社区人 流监控 应用现状
合作运营
作为技术及数据提供方，加入基于位置数据服务的端到端商业运营产
品或平台，基于该平台和产品的市场收益，进行合作运营分成。
THANKS
核心能力二
以数据训 练方式生 成定位指 纹库
核心能力三
全时、全 量、高精 准度用户 定位结果
核心能力四
训练数据 准备模块
knn指纹定位计算公式
knn指纹定位计算公式KNN指纹定位计算公式随着无线通信技术的发展，越来越多的人开始使用移动设备进行定位服务。
而指纹定位技术作为一种基于无线信号的室内定位方法，在室内定位领域中得到了广泛的应用。
KNN指纹定位算法作为指纹定位中的一种常见方法，通过计算设备接收到的信号与已知位置的指纹数据库进行比对，从而确定设备的位置。
KNN（K-Nearest Neighbors）指纹定位算法是一种基于距离的分类算法。
该算法的基本思想是，根据设备接收到的信号强度，找出与之最相似的K个已知位置的指纹，然后通过这K个指纹的位置信息进行加权平均，确定设备的位置。
KNN指纹定位算法的计算公式如下：1. 首先，对于每个已知位置的指纹，我们需要计算与设备接收到的信号的相似度。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离等，其中欧氏距离是最常用的方法。
假设设备接收到的信号强度为x，已知位置的指纹信号强度为y，则欧氏距离的计算公式为：distance = sqrt((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2) 2. 然后，根据计算得到的相似度，找出最相似的K个指纹。
这里的K是一个预先设定的参数，一般根据实际应用进行调整。
3. 接下来，对这K个指纹的位置信息进行加权平均，得到设备的位置。
常用的加权平均方法有均值平均、加权平均等。
假设K个指纹的位置分别为(p1, p2, ..., pk)，对应的相似度为(d1, d2, ..., dk)，则设备的位置的计算公式为：location = (p1*d1 + p2*d2 + ... + pk*dk) / (d1 + d2 + ... + dk)KNN指纹定位算法的优点是简单易实现，且具有较高的准确性。
它不依赖于先验的地图信息，只需要建立起一定数量的指纹数据库即可进行定位。
同时，KNN算法还能够处理非线性关系，适用于各种不同的环境。
然而，KNN指纹定位算法也存在一些不足之处。
基于蝙蝠算法的位置指纹定位技术的研究
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1. 1 位置指纹算法 基于 DCM 的位置指纹算法主要分为离线和在
* 铁道第三勘察设计院集团有限公司 助理工程师，300251 天津 收稿日期: 2011-10-21
线 2 个阶段。 1． 离线阶段。首先在一定范围内选择足够多
的位置，对每个位置测量其能接收到的各个基站的 信号强度，和该位置的二维地理坐标。把采集到的 数据存放到一个数据库里供后期定位使用，这些选 定的位置被称作指纹。在实际选取指纹的过程中， 指纹不是直接选取的位置，而是以一种滑动窗口的 模式选定。
在轨道交通列车行车安全中，列车定位是一项 关键的技术。实时精确确定列车在线路的位置是保 证安全、发挥效率、提高服务质量的前提。最佳定 位技术应该能在任何时间、任何位置按要求确定列 车的当前位置。目前应用于列车的定位技术有地面 设备定位、无线通信定位和卫星定位，而基于数据 库相关 ( DCM) 算法的位置指纹定位技术属于无 线通信定位。
仿真参数 fc ( 频段大小) ht ( 发射天线高度) hr ( 移动终端高度) d( 移动终端与发射天线之间距离) n1 ( 信道损耗因子)
δ1 ( 速度修正因子)
设定值
900MHz
35m
4. 5m 0. 05 ～ 5km
3. 5
0( V ＜ 200km /h) ; 1 ( 200km/h ＜ V km/h) ; 2( V ＞ 300km /h)
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铁道通信信号 2012 年第 48 卷第 3 期
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RAILWAY SIGNALLING ＆ COMMUNICATION Vol. 48 No. 3 2012
按照图 3 在 Matlab 中搭建铁路 沿 线 的 仿 真 环 境。 按照图 1 的滑动窗口模式建立指纹数据库。
表 1 GSM-R 仿真参数设定
图 6 WKNN 不同指纹间距下的 CDF
4 结论
3 仿真性能结果
3. 1 NN，KNN，WKNN 三种算法比较 从图 5 中可以看出，当 K 取 2 时，WKNN 算
法定位误差明显优于 NN 与 KNN 算法。WKNN 算 法定位误差 67% 概率下小于 25 m，95% 概率下小 于 150 m。由于 WKNN 算法性能优于其他二种算 法，故后续仿真中均采用 WKNN 算法。
如图 1 所示，直线为公路，小圆点是实际测试 的位置。在每个小圆点测量其对于能接收到信号的 各个基站的信号强度。图 1 总共在公路上测试了
图 1 指纹采集过程
15 个位置，然后用一个滑动窗口取指纹，取法为 每 10 个小圆点对于每个基站的接收信号强度分别 取平均，得到需要的指纹如图中大圆点，其位置为 所取 10 个小圆点的平均位置，然后窗口向后滑动 至第 6 个小圆点继续取指纹 2。
图 5 NN，KNN，WKNN 三种算法 CDF 比较
3. 2 WKNN 算法中不同指纹间距的仿真比较 图 6 给出了指纹间距在 50 m 和 150 m 时的定
位误差 CDF 曲线aitinen，Jaakko Lahteenmaki，Tero Nordstrom "
＜ 300
δ2 ( 地形修正因子) δ3 ( 随机噪声生成)
－ 5( 郊区) ; － 20( 平原) ; 15( 山岭) ; 0( 隧道)
服从均值为 0 方差为 2 的 正态分布
列车车厢损耗 小区半径 基站发射功率
15dB 2km( 山岭) 2. 5km ( 郊区) 3km( 平原)
40W
增大而增大，在指纹间距为 50 m 和 150 m 时定位 误差在 95% 概率下分别小于 100 m 和 140 m。同时 可以看出，定位误差并不是和指纹间距同比例增 大，所以在要求不高的前提下可以适当增大指纹间 距，以减少离线准备工作。
of Electronic ＆ Telecommunicatio University of Moratuwa
Sri Lanka.
［3］ Paul Kemppi " Database Correlation Method for Multi －
System Location" Department of Electrical and Communi-
2012 年 3 月 第 48 卷 第 3 期
铁道通信信号 RAILWAY SIGNALLING ＆ COMMUNICATION
March 2012 Vol. 48 No. 3
通信·信息技术
基于数据库相关算法的位置指纹定位技术
任 睿*
摘 要: 基于 Matlab 搭建了仿真平台，仿真实现了指纹数据采集、数据库建立、匹配定位等定 位系统功能模块。运用最近邻、K 近邻以及 K 加权近邻算法在 GSM-R 环境中进行了对比测试， 比较分析几种方法的定位效果; 通过修改 GSM-R 网络参数、指纹大小等因素，比较各算法在不 同环境中的定位性能。 关键词: 数据库相关算法; 最近邻法; K 近邻法; 加权 K 近邻法 Abstract: The Matlab-based simulation platform are set up to realize fingerprint data collection，database creation，matching positioning and so on． Comparison tests are also made among the nearest neighbor algorithm，K nearest neighbor algorithm，and weighted K nearest neighbor algorithm to analyze their positioning effects in GSM-R networks． Through revising GSM-R network parameters，the size of fingerprint，and so on factors，the positioning performance of each algorithm are compared． Key words: Database correlation method; NN ( Nearest Neighborhood) ; KNN; WKNN
Database Correlation Method for GSM Location" VTT In-
formation Technology P． O． Box 1202.
［2］ B． D． S． Lakmali " Design，Implementation ＆ Testing of
PositioningTechniques in Mobile Networks " Department
位置指纹定位技术在非视距传播环境下的表现 非常好，其他无线定位算法 ( 到达时间差、到达 角等) 受多径环境影响严重，而位置指纹定位恰 恰利用了多径效应，可以在非视距环境下准确 定位，适合于环境复杂地区的定位。而且定位 算法本身不需要额外的硬件支持，依靠已经建 好的无线网络，只需要接收机能够反馈接受信 号强度等信息，所以位置指纹定位的技术成本 较低，可以较快投入应用。目前对于指纹定位 算法的 研 究 大 多 在 室 内 环 境 和 GSM 环 境 下， 缺少 GSM-R 网络下位置指纹定位性能相关方 面的研究。
cations Engineering 1st August，2005.
［4］ 钟章队 . 铁路 GSM-R 数字移动通信系统［M］. 北京: 中国铁道出版社，2007.
［5］ 李铁华． GSM-R 无线信道模型分析［D］. 西南交通大
学，2007.
( 责任编辑: 诸 红)
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1． 在相 同 环 境 下 NN，KNN，WKNN 三 种 定 位算法的误差 WKNN 效果更好。
2． 指纹间距的大小会影响误差的大小，指纹 间距越小，误差越小，但是离线工作量越大。
可以看出，将传统的轨道电路定位与位置指纹 定位结合，可以显著提高定位精度，并且可以随时 将指纹定位算法应用于现有的轨道电路定位中。因 为指纹定位算法依据已经搭建好的无线网络，只需 要建立指纹数据库即可运行，并不需要额外的大量 固定资产投入。