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DS-ECA-CNN:一种新型轻量化CNN的WIFI指纹室内定位模型

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建模与仿真 2024年第3期13卷 3911-3922页

作者：文滋润简献忠上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海

针对在大规模室内环境下多建筑、多楼层定位场景中定位精度不高、模型参数量大的问题,本文设计了一种WIFI指纹室内定位(DS-ECA-CNN)模型,该模型基于卷积神经网络(CNN)进行改进,包括特征提取模块和分类模块,其中特征提取模块由基于深度... 详细信息

针对在大规模室内环境下多建筑、多楼层定位场景中定位精度不高、模型参数量大的问题,本文设计了一种WIFI指纹室内定位(DS-ECA-CNN)模型,该模型基于卷积神经网络(CNN)进行改进,包括特征提取模块和分类模块,其中特征提取模块由基于深度可分离卷积(DS)模块与注意力模块(ECA)融合的模块(DS-ECA)组成。DS-ECA模块在降低模型参数量的同时,能有效地增强了模型的整体性能表现。在UJIIndoorLoc数据集、Tampere数据集这两个公共数据集上对模型性能进行了评估,实验结果显示,UJIIndoorLoc数据集上的建筑定位准确率为100%,楼层定位准确率为99.2%;Tampere数据集上的建筑定位准确率为100%,楼层定位准确率为99.7%。提出的模型和与其他室内定位模型相比,定位精度更高;模型参数量少;存储空间更小。

关键词：卷积神经网络室内定位 RSSI 注意力模块 WIFI

基于IRF-PF算法的WLAN室内定位方法

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兰州交通大学学报 2024年第1期43卷 44-50,82页

作者：柴海珑王小鹏龙良兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

针对室内复杂环境下无线局域网接收信号强度的时变波动性,提出一种基于改进随机森林算法并融合粒子滤波的室内定位方法。首先,通过自适应滑动窗口选取接收信号强度较为平滑的信号接入点作为定位指纹特征建立决策树,从而减少特征空间的噪... 详细信息

针对室内复杂环境下无线局域网接收信号强度的时变波动性,提出一种基于改进随机森林算法并融合粒子滤波的室内定位方法。首先,通过自适应滑动窗口选取接收信号强度较为平滑的信号接入点作为定位指纹特征建立决策树,从而减少特征空间的噪声;然后,利用bagging抽样后的袋外数据赋予决策树不同的投票权重等级,增大决策树类别间判别差异性,优化随机森林算法在目标位置与接收信号强度间弱映射关联性场景下定位精度低的问题,依据改进的随机森林算法建立位置坐标与接收信号强度间的映射模型,计算定位点的位置;最后,为了提高定位准确性与稳定性,将依据改进随机森林算法计算出的位置作为粒子滤波的观测量,利用粒子滤波对目标位置进行估计和预测。在Zenodo数据集上的实验结果表明:提出的算法在定位误差2 m范围内精度达到75.8%,在4 m范围内精度已经高达94.8%;相比于传统随机森林算法,能够将2 m内的定位精度提高11.5%;与K近邻、岭回归和贝叶斯等室内定位算法相比,定位精度和算法实时性也得到明显提升。

关键词：室内定位随机森林无线局域网加权投票粒子滤波

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基于递阶ANFIS树的室内定位算法研究

国外电子测量技术 2024年第6期43卷 87-93页

作者：金宏平戴玉帆湖北汽车工业学院机械工程学院十堰442002

室内指纹定位算法易受到多种因素的影响,造成指纹数据集的模糊性。针对应用在室内定位中的自适应神经模糊推理系统(ANFIS),随着模糊系统输入参数的增加,造成ANFIS的维数灾难和计算的复杂性等问题,提出了一种基于递阶自适应神经模糊推理... 详细信息

室内指纹定位算法易受到多种因素的影响,造成指纹数据集的模糊性。针对应用在室内定位中的自适应神经模糊推理系统(ANFIS),随着模糊系统输入参数的增加,造成ANFIS的维数灾难和计算的复杂性等问题,提出了一种基于递阶自适应神经模糊推理系统树(HANFIS-Tree)的室内定位算法。将整体ANFIS拆分为互联型的HANFIS-Tree结构,减少模糊规则数量,以此提高了系统的计算效率和模糊系统的可解释性,同时采用改进的特征权重算法选取与坐标位置相关性较高的信号强度(RSSI)之差作为输入参数,提高了系统的定位精度,并且引入减法聚类算法初始化输入参数,提高了系统的收敛速度。实验结果表明,与ANFIS相比,HANFIS-Tree在室内定位算法中,横坐标上定位精度提高了3.5cm,纵坐标上运算效率均提高了约1倍。

关键词：室内定位自适应神经模糊推理系统模糊树递阶

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混合室内定位系统设计与实现

山西电子技术 2024年第1期 72-74页

作者：王博陈虹玉张福鼎江苏第二师范学院物理与信息工程学院江苏省基础教育大数据应用工程研究中心江苏南京210013

室内环境复杂性以及建筑物对信号的干扰使得GPS等室外定位无法精准作用于室内环境,因此提出一种混合室内定位系统,提高定位精准度,可较为直观地反映出定位地点的位置信息,一定程度上减少了定位所需时间。本文通过在一处居所的定位实验... 详细信息

室内环境复杂性以及建筑物对信号的干扰使得GPS等室外定位无法精准作用于室内环境,因此提出一种混合室内定位系统,提高定位精准度,可较为直观地反映出定位地点的位置信息,一定程度上减少了定位所需时间。本文通过在一处居所的定位实验简单研究了混合定位的实现方式以及影响定位精度的因素,定位精度受数据库记录点密度、信号衰减系数、室内环境的变动等因素影响。

关键词：室内定位位置指纹传播模型

基于IDW插值和幅相融合网络的CSI室内定位方法

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电脑与电信 2024年第3期 1-6,20页

作者：汝春瑞党小超杨凌职业技术学院信息工程学院陕西杨凌712100 西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070

针对基于指纹的室内定位在离线阶段指纹点数量较少以及指纹特征缺乏代表性,导致定位性能不佳的问题,提出了基于反距离加权(Inverse Distance Weighted,IDW)插值和幅相融合网络的信道状态信息(Channel State Information,CSI)室内定位方... 详细信息

针对基于指纹的室内定位在离线阶段指纹点数量较少以及指纹特征缺乏代表性,导致定位性能不佳的问题,提出了基于反距离加权(Inverse Distance Weighted,IDW)插值和幅相融合网络的信道状态信息(Channel State Information,CSI)室内定位方法。采用IDW插值算法生成大容量的指纹库;然后用并行卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)处理振幅和相位,得到位置指纹特征。最后用融合随机森林(Random Forest, RF)和多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)的新型集成体系结构进行分类,获得目标位置样本的估计位置。

关键词：室内定位 IDW插值幅值—相位融合网络信道状态信息

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一种融合蓝牙和地磁的位置指纹室内定位方法

移动通信 2024年第3期48卷 125-130页

作者：周安顺王绥民纪龙霍明德中国联合网络通信有限公司海南省分公司海南海口572500

室内定位服务目前已经普遍运用到了导航、抢险救灾等领域,其中基于蓝牙传感器的室内定位易于普及、实用性强,并且可以借助手机自带的一些功能实现,然而在人员较多和电磁环境复杂的区域往往定位效果较差。针对这个问题,本文提出了一种蓝... 详细信息

室内定位服务目前已经普遍运用到了导航、抢险救灾等领域,其中基于蓝牙传感器的室内定位易于普及、实用性强,并且可以借助手机自带的一些功能实现,然而在人员较多和电磁环境复杂的区域往往定位效果较差。针对这个问题,本文提出了一种蓝牙与地磁融合的位置指纹室内定位方法,即在待定位的商场等区域设置若干蓝牙信标,采用手机自带的i Beacon功能和霍尔传感器分别接收蓝牙和地磁信号,之后对蓝牙估计坐标和地磁估计坐标在决策层进行融合计算用户的位置,既减小了定位误差又没有耗费额外的硬件资源。实验结果表明该融合定位方法具有较高的估计精度。

关键词：室内定位位置指纹蓝牙地磁

基于卡尔曼滤波的GA-PSO-SVM室内定位算法

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北京测绘 2024年第7期38卷 967-973页

作者：徐林芝黄建国何东栋徐晓婷常山县自然资源和规划局浙江衢州324000 浙江振邦地理信息科技有限公司浙江衢州324000

为了提高智能手机室内定位的精确度,本文建立行人运动曲线模型,并提出了一种融合卡尔曼滤波与参数优化支持向量机(SVM)的室内定位算法。首先,采用智能手机进行加速度计与陀螺仪数据采集;其次,引入卡尔曼滤波算法,对陀螺仪数据中包含的... 详细信息

为了提高智能手机室内定位的精确度,本文建立行人运动曲线模型,并提出了一种融合卡尔曼滤波与参数优化支持向量机(SVM)的室内定位算法。首先,采用智能手机进行加速度计与陀螺仪数据采集;其次,引入卡尔曼滤波算法,对陀螺仪数据中包含的高斯白噪声进行去噪处理;最后,通过遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机参数,建立室内定位模型,用于对陀螺仪数据预测中,陀螺仪数据中包含的常值漂移进行抑制。通过智能手机采集的室内数据进行实验,结果表明:本文提出的定位模型较直接使用微电系统(MEMS)传感器数据进行定位,定位精度有明显提升,其中平均误差降低了1.50m,能够满足室内定位服务需求。

关键词：卡尔曼滤波优化算法支持向量机室内定位

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基于超声波的室内定位系统设计

传感器技术与应用 2024年第4期12卷 600-609页

作者：尚润钊林书乐刁楚涵付山峰陈敏杰山西大学物理电子工程学院山西太原

在信息时代,随着物联网和移动通信技术的飞速发展,室内定位在一些常见的应用场景,比如大型工厂、大型购物中心等对位置服务有较高要求的的场所中发挥了重要作用。本文以STM32为主控芯片,加载超声波测距、TPS5430、DS18B20、OLED屏等模... 详细信息

在信息时代,随着物联网和移动通信技术的飞速发展,室内定位在一些常见的应用场景,比如大型工厂、大型购物中心等对位置服务有较高要求的的场所中发挥了重要作用。本文以STM32为主控芯片,加载超声波测距、TPS5430、DS18B20、OLED屏等模块设计了一款室内定位系统,该系统能够测得待定位目标的方位和距离,自动接收、采集、处理和显示信号。测量结果表明,在同一温度下距离探测误差小于2%。部分超声波室内定位系统,将三个超声波接收端固定在三个不同的方位上,无法随意改换位置且相距较远,通信干扰较大,对硬件的要求高,只能应用在一个较大的无遮挡场地。本系统则将三个超声波接收端集成在一个装置上,方便搭载在室内机器人、送餐小车等设备上可以任意改换位置进行定位。

关键词：超声波 STM32 室内定位

基于Hampel和XGBoost联合算法的变电站巡检人员室内定位方法研究

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电力信息与通信技术 2024年第3期22卷 75-81页

作者：蔡万升解鹏宋曦南京南瑞信息通信科技有限公司江苏省南京市210003 国网新疆电力有限公司新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830000 国网甘肃省电力有限公司甘肃省兰州市730000

变电站内部结构复杂,人员走动频繁,无线信号在传播过程中受到干扰,导致用于巡检定位的数据质量差。针对该问题,文章提出一种基于Hampel和极度梯度提升树(eXtremegradient boosting,XGBoost)联合算法的变电站巡检人员室内定位方法。首先... 详细信息

变电站内部结构复杂,人员走动频繁,无线信号在传播过程中受到干扰,导致用于巡检定位的数据质量差。针对该问题,文章提出一种基于Hampel和极度梯度提升树(eXtremegradient boosting,XGBoost)联合算法的变电站巡检人员室内定位方法。首先,利用Hampel滤波剔除信号序列异常值,并采用自适应反距离加权插值法补偿信号序列,从而得到新的信号序列;然后,将新序列带入训练好的XGBoost回归模型,得到信号预测值;最后,利用预测值基于路径损耗模型得到人员坐标。将所提方法分别在模拟环境中进行验证。验证结果表明,所提方法在数据预处理阶段对质量差的数据有较好的处理效果,并且对比传统的极限树和多层感知机回归算法模型,在模拟的变电站室内机房中定位精度分别提高21.9%、32%,在模拟的大面积的变电站环境中定位精度显著提高。

关键词：变电站巡检室内定位测距定位 Hampel滤波 XGBoost