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基于无线访问节点选择的煤矿井下定位方法

工矿自动化 2019年第6期45卷 69-72页

作者：季鹏赵培培宋明智张柯楠中国矿业大学信息与控制工程学院

针对量子粒子群优化-基于阶次序列定位(QPSO-SBL)方法定位精度较低的问题,采用基于信息增益的无线访问节点(ap)选择算法对其进行优化,由此提出了一种基于无线ap选择的煤矿井下定位方法。该方法根据ap的综合可辨识性按照降序对所有ap进... 详细信息

针对量子粒子群优化-基于阶次序列定位(QPSO-SBL)方法定位精度较低的问题,采用基于信息增益的无线访问节点(ap)选择算法对其进行优化,由此提出了一种基于无线ap选择的煤矿井下定位方法。该方法根据ap的综合可辨识性按照降序对所有ap进行排列,选取前k个ap组成可用ap集合,将可用ap集合作为QPSO-SBL方法的输入量,通过QPSO-SBL方法得出定位结果。试验结果表明,基于无线ap选择的煤矿井下定位方法较QPSO-SBL方法的平均定位误差降低了约10.2%,整体稳定性较强,定位效果较好。

关键词：煤矿井下定位无线传感网络信息增益 ap选择 QPSO-SBL方法

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Wi-Fi信号指纹在船舶室内定位中的应用

舰船科学技术 2021年第24期43卷 139-141页

作者：黄婷婷上海电子信息职业技术学院中德工程学院

船舶人员室内位置的锁定,受到定位算法的影响,导致平均定位误差较高。因此,提出Wi-Fi信号指纹在船舶室内定位中的应用。引入K-mean分类算法,依托于信号强度建立Wi-Fi信号指纹库。针对船舶室内定位空间,建立室内栅格地图。基于实时采集Wi... 详细信息

船舶人员室内位置的锁定,受到定位算法的影响,导致平均定位误差较高。因此,提出Wi-Fi信号指纹在船舶室内定位中的应用。引入K-mean分类算法,依托于信号强度建立Wi-Fi信号指纹库。针对船舶室内定位空间,建立室内栅格地图。基于实时采集Wi-Fi信号的RSS向量,设计Wi-Fi指纹定位算法。最后,通过计算信息增益值优化ap选取方案,实现定位精度提升。实验结果显示:Wi-Fi信号指纹技术在室内定位中应用后,使得平均定位误差降低了54%,58%。

关键词： Wi-Fi信号指纹库船舶室内定位栅格地图 ap选择

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基于协作和机会信号的无线定位技术研究

基于协作和机会信号的无线定位技术研究

作者：金晓岑北京交通大学

学位级别：硕士

随着无线通信和信息技术的快速发展,无线定位系统的商业化规模逐步增大,位置信息的需求不断提升。常见的GPS、北斗、伽利略等基于卫星的定位技术在室内、地下、密集城区和恶劣天气情况下往往无法使用,因此基于陆基的无线定位技术成为了... 详细信息

随着无线通信和信息技术的快速发展,无线定位系统的商业化规模逐步增大,位置信息的需求不断提升。常见的GPS、北斗、伽利略等基于卫星的定位技术在室内、地下、密集城区和恶劣天气情况下往往无法使用,因此基于陆基的无线定位技术成为了必要的补充。此类技术虽然已经有商业化的案例,但其性能受限于环境的复杂性,导致测量值误差较大,定位精度不理想,同时考虑到定位精度与计算量和复杂度之间的矛盾,因此,低复杂度的无线定位误差抑制技术成为了目前定位领域的研究热点。本文通过对相关文献和研究现状的查阅,对基于陆基的无线定位技术中协作定位技术和基于机会信号的自适应定位技术这两方面进行了研究。本文的研究内容和主要创新点如下：(1)在蜂窝网无线定位技术的研究中,本文将协作的思想引入其中,对基于到达时间(Time of arrival, TO A)的协作定位方案进行了分析和研究。并将其应用到二维空间上的蜂窝小区环境中,针对非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)误差的问题,利用移动节点和移动节点间相互协作的方式,将符合条件的已定位移动节点升级为锚节点,然后再利用该已定位移动节点与不存在NLOS误差路径的锚节点一起对待定位节点进行位置估计,仿真结果表明该算法的有效性;针对蜂窝网内移动节点的可测性问题(可测性问题：在某一蜂窝小区内的移动台仅能收到本小区内锚节点发送的信息而收不到其他小区锚节点发送的信息,从而无法完成定位的问题),本文提出了一种基于TOA的多圆协作定位算法,首先利用传统的TOA定位算法估计出一个移动节点的位置坐标,然后利用节点间的连通性对存在可测性问题的待定位节点进行位置估计。仿真结果表明,该算法比传统最小二乘(Least-square, LS)法和AHLos算法的定位精度有所提升。(2)在室内定位技术的研究中,位置指纹定位算法以其定位精度高、无需额外的设备和普适性强等优点,得到了广泛应用。位置指纹定位算法分为离线和在线两个阶段,离线阶段主要是采样建立指纹数据库,在线阶段主要是根据一定的匹配算法,将当前采集到的信号值与数据库进行匹配,得到定位坐标。大多研究把定位匹配算法作为重点研究方向,而忽略了由于用户分布不均匀造成的无线接入点(Access Point, ap)间负载分布不均衡的问题,本文提出了基于机会信号和定位精度提高的自适应ap选择方法并将K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)和加权K近邻法(Weighted K-Nearest Neighbor, WKNN)算法作为本文检验定位精度的算法。仿真结果表明,本文提出的自适应ap选择方案能有效提高定位精度。

关键词：协作定位非视距机会信号自适应定位 ap选择位置指纹定位

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基于众包的室内Wi-Fi指纹地图构建方法

基于众包的室内Wi-Fi指纹地图构建方法

作者：季玉凤江苏大学

学位级别：硕士

随着WLAN的快速部署和移动智能终端的广泛普及,人们对基于位置服务(Location Based Services,LBS)的需求越来越高。在室内定位领域中,基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的Wi-Fi指纹定位技术具有低成本、低功耗、易于实现... 详细信息

随着WLAN的快速部署和移动智能终端的广泛普及,人们对基于位置服务(Location Based Services,LBS)的需求越来越高。在室内定位领域中,基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的Wi-Fi指纹定位技术具有低成本、低功耗、易于实现等优点,成为室内定位的研究热点。然而,构建Wi-Fi指纹地图将耗费大量的时间、人力成本,因而限制Wi-Fi指纹定位技术的进一步发展。近几年提出的众包模式,使得Wi-Fi指纹地图的构建变得简单易行,节省了可观的时间与人力成本。本文对基于众包模式的Wi-Fi指纹定位技术中的接入点(Access Point,ap)选择,以及如何构建轻量级的Wi-Fi指纹地图进行深入研究。主要工作如下:(1)针对定位区域内数量众多的aps,本文通过分析ap信号特征和现有的ap选择算法,提出了基于区域性的稳定ap(Stable ap Based On Regional,Sap-R)选择算法,该算法综合考虑了ap信号的区域性、稳定性以及出现频率,以选出定位区域中可靠的ap子集。(2)在构建Wi-Fi指纹地图中,针对来自Wi-Fi RSS序列中的Wi-Fi指纹是否匹配问题,本文基于aps秩次和改进的欧式距离方法,提出了系数加权算法(Coefficient Weighting,CW),该算法能较为准确地判断不同序列中的Wi-Fi RSS指纹是否来自相同或相近位置。(3)在构建Wi-Fi指纹地图中,为解决Wi-Fi RSS序列合并问题,本文首先根据Wi-Fi RSS序列构建打分矩阵,采用系数加权法判断不同序列中的Wi-Fi指纹是否匹配,并根据匹配结果计算矩阵中的元素值;然后对打分矩阵进行回溯,根据回溯结果合并且均值化位置相同的子序列。该方法构建的Wi-Fi指纹地图不仅能提高定位精度,还能在降低数据冗余的同时实现地图更新。最后,本文部署两个不同的实测场景完成整个室内定位过程的实验测试。实验结果显示:在选取ap子集的基础上,本文提出的方法可以减少由众包引起的冗余数据,支持地图更新。

关键词：众包 Wi-Fi指纹地图 ap选择 RSS序列合并

基于历史扫描数据的AGV可靠越区切换方法研究

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基于历史扫描数据的AGV可靠越区切换方法研究

作者：曾美红厦门大学

学位级别：硕士

随着智慧工厂柔性制造的推进,以无人搬运车（AGV）为代表的移动机器人在立体智能仓储系统和柔性化生产线中得到了广泛应用。目前,业界大部分AGV的控制和调度采用802.11无线通信协议。论文聚焦移动机器人对高可靠无线通信的需求,针对传统... 详细信息

随着智慧工厂柔性制造的推进,以无人搬运车（AGV）为代表的移动机器人在立体智能仓储系统和柔性化生产线中得到了广泛应用。目前,业界大部分AGV的控制和调度采用802.11无线通信协议。论文聚焦移动机器人对高可靠无线通信的需求,针对传统802.11协议越区切换的接入点（ap）选择策略欠佳、易发生“弹性切换”等问题,提出一种基于历史扫描数据的越区切换框架。其核心思想是通过实时匹配当前与历史的接入点信号强度（RSS）,以实现越区切换时待关联接入点的优选,主要内容包括:（1）数据预处理方法。针对接收信号强度存在衰落方差大、数据缺失的问题,给出了基于ap信号相关性的RSS数据填补方法和基于多项式拟合的RSS滤波方法。（2）基于密度聚类的ap选择方法。该方法使用密度聚类算法对历史RSS序列进行聚类和压缩,形成“中心指纹集合”。通过对当前RSS序列的匹配,实现历史关联收益最大化的ap选择。（3）基于卷积神经网络的ap选择方法。设计了用于RSS序列分类的高鲁棒性的卷积神经网络,给出了网络的离线训练方法,并利用训练好的网络输出的当前RSS序列最大分类概率对待关联ap进行优选。论文搭建仿真实验环境对以上方法的性能进行了评估。仿真结果表明,相比802.11传统切换,基于历史扫描数据的越区切换方法的切换次数和弱信号关联时长都明显减少。对比基于密度聚类和基于卷积神经网络的ap选择算法,前者遍历式序列匹配过程的可解释性更强,后者基于网络模型的序列分类过程的运算效率更高,对信号衰落的鲁棒性更强。

关键词：越区切换 ap选择密度聚类卷积神经网络

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基于WiFi的室内定位关键技术研究

基于WiFi的室内定位关键技术研究

作者：张天琦哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着无线传感器网络和移动通信技术的快速发展,我们的社会逐步变成一个信息化社会,基于位置的服务备受关注,人们对于室内定位精确度的需求越来越高。尤其在军事行动与消防紧急救援时,更需要快速获得准确的位置信息,从而有效保障国家与... 详细信息

随着无线传感器网络和移动通信技术的快速发展,我们的社会逐步变成一个信息化社会,基于位置的服务备受关注,人们对于室内定位精确度的需求越来越高。尤其在军事行动与消防紧急救援时,更需要快速获得准确的位置信息,从而有效保障国家与人民生命财产的安全。WiFi技术具有不需布线、快速传输和小功率发射等优点,但由于室内环境的复杂多变,使得基于WiFi技术的定位系统各有优劣。因此,本文针对室内位置指纹定位法的定位精度问题,对ap选择环节进行优化,并结合优化后的ap选择法设计一款定位原型系统。本文基于WiFi技术的位置指纹定位法,分别在动态与静态阶段选择一种高效的滤波方式作为RSS的处理方法。在ap选择阶段,分析现有方法的优缺点,从ap信号的振荡幅度与被探测频率两方面入手,提出High Stability ap选择法来提高定位精度。为了保证实验的科学性,在实验前对过程中可能出现的干扰因素做出了详细的数据分析,对High Stability ap选择法与传统方法进行了定位精度、ap数目与定位误差关系和算法运行时间的仿真对比。本文利用High Stability ap选择法设计了一款基于WiFi的定位原型系统。首先对系统的整体描述和架构方式做出了详细介绍,利用模块化的设计思想对系统进行开发。然后对其子模块进行了详细设计说明并予以实现,最后对该原型系统进行性能指标测试。测试结果表明:系统的最大定位误差为6米,定位误差有84%的概率在4m之内,定位总用时为1.197s,其中离线阶段定位时长为0.263s,说明High Stability ap选择法定位精度较好,适用于离线阶段。本文提出的ap选择法与设计的原型系统均达到了预期要求,有良好的市场推广前景。

关键词：室内无线定位位置指纹 RSS预处理 ap选择

无小区大规模MIMO系统的导频污染减轻策略研究

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无小区大规模MIMO系统的导频污染减轻策略研究

作者：王越杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着多样化移动设备的发展以及数字化水平的提高,大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统已经不能满足人们对网络速率的要求。随着技术的变革,无小区(Cell-Free)架构被提出,而无小区大规模MIMO是无小区架构的一... 详细信息

随着多样化移动设备的发展以及数字化水平的提高,大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统已经不能满足人们对网络速率的要求。随着技术的变革,无小区(Cell-Free)架构被提出,而无小区大规模MIMO是无小区架构的一种实现。无小区大规模MIMO系统具有消除边界效应和高吞吐量的优势,将会成为6G的关键技术之一。然而,在实际情况下,导频污染会影响系统的性能。因此,本文从导频分配、接入点(Access Point,ap)选择和功率控制等方面进行研究,旨在减小导频污染并提高系统的吞吐量。本文主要的研究内容和创新总结如下:1、介绍了具有单天线ap和单天线用户的无小区大规模MIMO系统,包括导频训练阶段、上行链路数据传输阶段和下行链路数据传输阶段,研究了上、下行链路用户可达速率的闭合表达式。比较了不同导频分配对应的系统性能,分析了信道空间相关性对系统性能的影响。仿真结果表明:导频污染和相关阴影衰落都会影响系统的性能,用户的吞吐量随ap数的增加而增加。2、对无小区大规模MIMO系统的导频污染减轻策略进行研究,提出了一种基于用户距离的低复杂度导频分配策略,接着对导频分配和ap选择进行联合优化,从两个方面综合考虑来最大程度上抑制导频干扰。所提出的导频分配和ap选择联合优化算法既能避免距离较近的用户分配相同的导频,又能为用户选择出起主导作用且没有干扰的ap。最后,对所提出的算法进行了仿真分析。与传统的导频分配算法相比,结合ap选择的导频联合优化可以更好地抑制导频污染,提升系统的性能。3、为了进一步抑制导频干扰、优化无小区大规模MIMO系统的性能,提出一种基于TLBO(Teaching-Learning Based Optimization)算法的功率控制。首先根据最大最小功率控制算法的思想,在确保最低速率用户服务质量的前提下,将系统总吞吐量加入控制范围内,通过TLBO算法的教学阶段和学习阶段不断向最优目标靠近,实现了在最大化最小速率的同时最大化系统总的吞吐量,使有限的资源得到最大化利用。这有效避免了最大最小功率控制只关注最大化最小速率而造成系统性能有所降低的缺点。仿真结果显示,所提功率控制可以在达到最大最小功率控制的目的下,进一步提高系统的总吞吐量。

关键词：无小区导频分配导频污染 ap选择教与学优化算法功率控制

基于Wi-Fi位置指纹的室内定位算法的研究

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基于Wi-Fi位置指纹的室内定位算法的研究

作者：陈亦奇华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

无线通信技术的高速发展和移动设备数量的激增为位置服务提供了条件,同时,人们在社交软件、智慧生活、商场导购和仓储管理等领域对于位置服务的迫切需求也证明了位置服务拥有广阔的应用前景。然而,与已经通过全球导航卫星定位系统解决... 详细信息

无线通信技术的高速发展和移动设备数量的激增为位置服务提供了条件,同时,人们在社交软件、智慧生活、商场导购和仓储管理等领域对于位置服务的迫切需求也证明了位置服务拥有广阔的应用前景。然而,与已经通过全球导航卫星定位系统解决的室外定位问题不同,在室内环境下,墙壁和其他障碍物的存在会导致卫星信号的衰减甚至丢失,从而使得定位不再可靠。由于无线局域网的普及,在室内环境下通常会部署大量的Wi-Fi接入点（Access Point,ap）,基于Wi-Fi位置指纹的定位方法因其无需额外硬件辅助、定位精度良好、成本低和适用性强等优点成为了最常用的室内定位方法。基于Wi-Fi位置指纹的定位方法分为训练阶段和定位阶段,即在定位阶段采集测试设备的指纹,并与训练阶段构建的位置指纹库中各参考点的指纹进行匹配,根据指纹匹配结果确定测试设备的位置。现阶段的研究方向是寻找更可靠的指纹特征值和实现更精确快速的指纹匹配,本文针对信号数据的预处理、可靠ap的选择以及在指纹匹配方法中常被忽视的信号波动处理这三个问题,提出了基于自适应修正曼哈顿距离的定位算法,论文的主要工作如下:首先,对指纹数据库中的信号接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）数据进行分析,介绍在数据预处理领域中最常用的统计判别准则,并根据数据的均方根误差对样本数据做预处理。采用基于信任度参数的均值滤波来初步处理RSS的波动问题,在保证信号数据真实性的前提下平滑数据。其次,在实际环境下,任何ap发出的信号都会受到障碍物和多径效应的影响,不经筛选地使用所有ap不仅不会提高定位精度反而还会增加额外的计算负担。本文从ap选择策略优化和去中心化两方面对算法加以改进,首先挑选出对应的受干扰程度小和出现频率高的ap,然后根据ap选择的结果对定位空间进行区域划分,在提高指纹匹配精度的同时减少计算负担。最后,在分析信号传播衰减模型和推导信号波动计算公式的基础上,通过实验证明信号波动计算公式的有效性,并据此提出自适应修正算法来处理信号波动,根据修正后的信号强度结合曼哈顿距离进行指纹匹配。实验结果表明,在加权K近邻（Weighted K Nearest Neighbor,WKNN）框架下,基于自适应修正曼哈顿距离的定位算法在定位精度和稳定性上表现良好。

关键词：室内定位 Wi-Fi位置指纹 RSS波动 ap选择曼哈顿距离

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城市轨道交通地下空间的蓝牙定位技术研究

城市轨道交通地下空间的蓝牙定位技术研究

作者：金霄上海工程技术大学

学位级别：硕士

随着城市地下空间的不断发展,位置信息已成为万物互联新时代下大数据的重要基础。然而在非暴露空间下位置信息的获取尚在一个前期探索阶段,城市轨道交通地下空间就是一个较为典型的非暴露空间,若在该环境下利用合适的定位技术实现位置服... 详细信息

随着城市地下空间的不断发展,位置信息已成为万物互联新时代下大数据的重要基础。然而在非暴露空间下位置信息的获取尚在一个前期探索阶段,城市轨道交通地下空间就是一个较为典型的非暴露空间,若在该环境下利用合适的定位技术实现位置服务,无论是对普通乘客还是运营管理人员都具有较大的社会经济价值。本文研究了城市轨道交通地下空间的定位技术,通过各类定位技术对比,重点研究蓝牙指纹定位技术在地铁车站的应用,主要研究以及取得的成果如下:（1）针对在地铁车站蓝牙指纹建设时存在不同影响因素干扰的问题。本文首先对各类地铁车站进行环境勘测,对不同类型的地铁车站,根据各类空间特性制定相应的ap布置方案。其次对指纹定位环境进行影响因素分析,针对人流对RSS产生的影响,采用卡尔曼滤波对人流密集区域的信号样本进行平滑处理。针对传统ap选择算法缺乏考虑应用场景和ap稳定性,本文在传统ap选择算法基础上通过对定位环境ap区域性和波动性分析,融合了ap属地特征,最大平均值和稳定度排序的方法实现ap组合的最优化。最后通过地铁车站7个测试点对本文提出的ap选择方法进行定位精度测试,测试结果显示平均定位误差为1.09 m,平均定位误差相比于传统ap选择方法降低了0.45 m以上,验证了本文提出的综合ap选择策略的有效性。（2）针对传统蓝牙指纹库在地铁车站适用性不高的问题。本文对传统指纹定位的离线阶段指纹库构建进行优化,提出了适用于地铁环境的Metro-Btloc定位方法。该方法首先对采集的原始指纹数据进行整合获得初始指纹库,然后进行聚类划分,最后结合综合ap选择策略整体简化指纹库从而提高指纹质量。其中,针对初始指纹库过于庞杂,且传统K-means聚类算法中由于初始值选择的随机性导致聚类结果容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种GAWK-means聚类算法,该算法根据指纹数据本身的离散程度对目标函数中的欧式距离进行权重优化,使其更好的体现类内相似度,并将改进的K-means与遗传算法相结合。通过3次实验测试,GAWK-means的DBI指数分别达到0.5591、0.4153、0.4091,均优于传统聚类算法。（3）本文在地铁车站环境下,对提出的Metro-Btloc定位方法进行测试验证。本文提出的地铁车站蓝牙指纹定位方法平均定位误差为1.41m,在线匹配时间为0.0153s,平均定位误差相比于未改进方法降低了0.6m以上且具有较优的匹配效率。在定位稳定性方面,对各测试点共1500组数据进行定位测试,平均识别准确率为80.52%。总体实验测试结果表明,在地铁车站环境下应用本文提出的定位方法是可行的。

关键词：地铁车站蓝牙指纹 ap选择聚类遗传算法