基于蝙蝠算法的位置指纹定位技术的研究

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作者 宋立新 周传彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第14期125-129,共5页

为了改进室内位置指纹定位技术存在离线阶段工作量大、定位精度有限、鲁棒性较差的缺点,提出了一种基于蝙蝠算法的位置指纹定位技术的方法。该方法利用中点插值法和信道衰减模型自动生成指纹数据库从而代替了离线训练阶段,实现了定时自... 为了改进室内位置指纹定位技术存在离线阶段工作量大、定位精度有限、鲁棒性较差的缺点,提出了一种基于蝙蝠算法的位置指纹定位技术的方法。该方法利用中点插值法和信道衰减模型自动生成指纹数据库从而代替了离线训练阶段,实现了定时自动更新数据库的功能,并且将K近邻算法和蝙蝠算法结合应用于匹配算法的阶段,最终实现定位功能。该方法与传统位置定位技术相比降低了整体定位的工作量,能快速应对环境变化对定位结果的影响,最后在给定的仿真环境下进行了定位性能的测试,结果显示该方法较其他算法相比平均定位精度大约提高了23.14%,绝大部分的盲节点的定位误差范围在1.5 m以内,显示出在定位精度、鲁棒性和适应环境变化方面的优势。 展开更多

关键词 位置指纹定位技术 中点插值法 信道衰减模型 蝙蝠算法

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井下WLAN位置指纹定位中改进区域划分方法研究 被引量：3

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作者 宋明智 钱建生 胡青松 《工矿自动化》 北大核心 2020年第3期63-68,99,共7页

井下WLAN位置指纹人员定位系统主要是通过聚类算法来实现位置指纹样本的整体性划分,但现有的聚类算法只是针对接收信号强度的统计分布特性进行聚类划分,并没有充分考虑奇点问题。针对该问题,提出了一种基于类关系的K-Means(CRK-Means)算... 井下WLAN位置指纹人员定位系统主要是通过聚类算法来实现位置指纹样本的整体性划分,但现有的聚类算法只是针对接收信号强度的统计分布特性进行聚类划分,并没有充分考虑奇点问题。针对该问题,提出了一种基于类关系的K-Means(CRK-Means)算法,该算法以类内离散度和类间离散度的比值为目标函数,通过使该比值最小的聚类的聚合、分离过程即可得到避免了奇点问题的最优聚类,完成定位区域的合理划分。针对采用随机森林(RF)算法对聚类划分后的定位区域进行粗定位存在误判的问题,提出了遗传算法与随机森林相结合的(GA-RF)算法,该算法以GA中的选择、交叉和变异优化过程确保了RF算法的选择树总数和位置指纹参考点特征数的最优取值。实验结果表明:CRK-Meams算法有效解决了奇点问题,且在一定程度上提升了系统定位精度;采用CRK-Meams算法和GA-RF算法后,子区域粗定位的准确率相比RF算法提升了4%,达到98%;置信概率大于90%的最小定位误差达到了3m,优于传统的聚类算法。 展开更多

关键词 井下人员定位 井下WLAN位置指纹定位 区域划分 子区域粗定位 聚类算法 奇点问题

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与强度无关的位置指纹在线定位改进算法 被引量：7

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作者 江春冬 惠慧 +1 位作者 陈云飞 杜太行 《电讯技术》 北大核心 2016年第2期128-134,共7页

将现有的研究较热的固定发射端、定位接收端的室内位置指纹定位系统应用到固定接收端、定位发射端的室内无线电干扰源定位中,研究了一种考虑干扰源发射强度的在线定位算法,以克服直接使用以一固定发射强度信号源建立的指纹数据库和现有... 将现有的研究较热的固定发射端、定位接收端的室内位置指纹定位系统应用到固定接收端、定位发射端的室内无线电干扰源定位中,研究了一种考虑干扰源发射强度的在线定位算法,以克服直接使用以一固定发射强度信号源建立的指纹数据库和现有的在线定位方法无法实现对不同发射强度干扰源定位问题。在分析信号传播模型和现有在线定位方法的基础上,利用强度差的均方差进行定位计算。给出了算法实现依据和流程,对改进的算法进行了仿真和实验验证,结果证明了改进算法的实用性。同时,改进算法的思想对现有的考虑接收端异质的位置指纹定位系统也有一定的指导意义。 展开更多

关键词 位置指纹定位 干扰源强度 在线定位方法

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基于局部迭代插值的位置指纹听觉定位方法 被引量：3

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作者 王硕朋 杨鹏 孙昊 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期249-255,共7页

针对位置指纹听觉定位方法采样周期长和定位运算量大的问题,提出了一种局部迭代插值方法来提高其定位效率。首先,在离线采样阶段,通过减少初始参考点数量的方式来提高定位数据库的构建效率;然后,在在线定位阶段,采用迭代插值方法对数据... 针对位置指纹听觉定位方法采样周期长和定位运算量大的问题,提出了一种局部迭代插值方法来提高其定位效率。首先,在离线采样阶段,通过减少初始参考点数量的方式来提高定位数据库的构建效率;然后,在在线定位阶段,采用迭代插值方法对数据库进行扩展以达到定位精度要求。与传统插值方法不同,局部迭代插值方法基于定位目标的临近参考点产生虚拟参考点,并且可通过对位置估计过程的监控避免冗余虚拟参考点的产生。此外,采用贪婪搜索算法缩小定位目标的临近参考点匹配范围,从而进一步提高在线定位阶段的效率。实验结果表明,采用局部迭代插值方法可以在保证定位精度的前提下有效提高位置指纹听觉定位过程的效率。 展开更多

关键词 位置指纹听觉定位 局部迭代插值 虚拟参考点 贪婪搜索算法 临近参考点

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基于蜂窝网格划分的指纹定位算法的改进 被引量：2

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作者 林涛 李鹏 王昊 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1601-1605,1641,共6页

针对传统的K近邻算法计算量大、定位实时性低的问题,提出一种基于蜂窝网格的改进方法。对收集的RSS采用高斯滤波处理,正确显示无线信号的波动特性;针对定位现场会出现不同楼层的情况,提出根据位置指纹内的MAC地址区别不同楼层指纹的方法... 针对传统的K近邻算法计算量大、定位实时性低的问题,提出一种基于蜂窝网格的改进方法。对收集的RSS采用高斯滤波处理,正确显示无线信号的波动特性;针对定位现场会出现不同楼层的情况,提出根据位置指纹内的MAC地址区别不同楼层指纹的方法;使用K-means算法对指纹库聚类,缩小指纹搜索空间,在二分法的投票机制下确定最终的定位区域。仿真结果表明,在缩小定位区域之后,在保证定位精度的前提下,大幅度缩短了定位时间,保证了定位的实时性。 展开更多

关键词 蜂窝网格 K-MEANS算法 高斯滤波 位置指纹定位 实时性

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一种基于模糊推理的改进加权KNN定位算法 被引量：12

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作者 孙建强 尚俊娜 +2 位作者 刘新华 施浒立 吴芳 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期882-888,共7页

针对UWB定位性能易受障碍物遮挡、非视距干扰的问题,提出了一种新的UWB指纹匹配定位算法。该算法利用基站与各定位标签之间的距离信息建立指纹库,并在KNN定位算法的基础上,引入了模糊推理方法。通过模糊规则处理得到待定位节点与k个参... 针对UWB定位性能易受障碍物遮挡、非视距干扰的问题,提出了一种新的UWB指纹匹配定位算法。该算法利用基站与各定位标签之间的距离信息建立指纹库,并在KNN定位算法的基础上,引入了模糊推理方法。通过模糊规则处理得到待定位节点与k个参考节点的匹配度,把该匹配度作为权值对KNN算法进行加权,获得初始定位;同时,创新性地提出了位置优化阈值T,根据阈值T和初始定位结果与k个参考节点的欧式距离大小,判断是否进行二次模糊加权处理。测试显示,该算法定位误差保持在10 cm左右,并且和一次模糊推理的加权KNN算法比较,优化算法定位精度提高了17.8%,提高了UWB室内定位的精确度和稳健性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 位置指纹定位 模糊推理 KNN算法 改进加权

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基于TL-LFL的UWB室内定位算法 被引量：3

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作者 刘文 赵旭 +3 位作者 李连鹏 刘福朝 褚昕悦 代牮 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2022年第11期82-87,共6页

针对三边定位算法定位精度不高以及传统指纹定位算法工作量大的问题,提出了一种基于TL-LFL的室内定位算法,主要分为2个阶段:离线阶段利用限幅-滑动滤波方法对原始测距信息进行预处理,然后利用克里金插值法建立指纹数据库;在线阶段首先... 针对三边定位算法定位精度不高以及传统指纹定位算法工作量大的问题,提出了一种基于TL-LFL的室内定位算法,主要分为2个阶段:离线阶段利用限幅-滑动滤波方法对原始测距信息进行预处理,然后利用克里金插值法建立指纹数据库;在线阶段首先利用三边定位算法确定粗定位坐标和动态区域S,然后采用K-Means算法对S区域内指纹点进行聚类,找出与在线实测距离信息最近的聚类中心,最后结合粗定位坐标根据离散程度加权进行实时定位。结果表明:该算法在减少数据采集工作量的同时有效提高了定位精度,平均定位误差为0.2 m。 展开更多

关键词 室内定位 UWB 三边定位算法 位置指纹定位 KRIGING K-MEANS

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基于模糊聚类和猫群算法的室内定位算法 被引量：23

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作者 李昂 付敬奇 +1 位作者 沈华明 孙泗洲 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期185-194,共10页

针对RSSI室内指纹定位算法中参考点误匹配和位置搜寻问题,提出了一种基于模糊聚类和猫群算法的室内定位方法。首先,采用模糊聚类代替传统硬聚类算法,并根据聚类中参考点的隶属度对聚类中心的RSSI特征进行合理估算,不但增加了参考点之间... 针对RSSI室内指纹定位算法中参考点误匹配和位置搜寻问题,提出了一种基于模糊聚类和猫群算法的室内定位方法。首先,采用模糊聚类代替传统硬聚类算法,并根据聚类中参考点的隶属度对聚类中心的RSSI特征进行合理估算,不但增加了参考点之间的差异性,而且减小了特征匹配的复杂度;其次,利用猫群算法在靠近最优解处收敛速度快的特点,同时在算法中加入投食机制以增加算法局部搜索的能力,实现了稳定快速的区域化位置搜寻。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法可以提高12.5%的定位精度。 展开更多

关键词 室内定位系统 接受信号强度指示 位置指纹定位算法 模糊聚类 猫群算法

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煤矿井下动态环境下的改进OSELM定位算法 被引量：2

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作者 窦占树 崔丽珍 +1 位作者 洪金祥 史明泉 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第5期90-95,共6页

在复杂多变的煤矿井下环境及时并准确地获取井下作业人员位置非常重要,井下通信环境高动态变化导致模型定位精度降低。本文将在线顺序极限学习机(OSELM)算法用于井下定位,与批量式定位算法GA-BP和ELM相比,OSELM算法能更有效地维持原模... 在复杂多变的煤矿井下环境及时并准确地获取井下作业人员位置非常重要,井下通信环境高动态变化导致模型定位精度降低。本文将在线顺序极限学习机(OSELM)算法用于井下定位,与批量式定位算法GA-BP和ELM相比,OSELM算法能更有效地维持原模型定位精度。但OSELM算法存在病态矩阵求逆和平等对待所有新增数据的不足,导致该算法的稳定性和对动态环境的适应能力较差。本文在OSELM算法的基础上分别提出正则化OSELM算法、遗忘因子OSELM算法,以及融合正则化技术和遗忘因子机制的OSELM算法。试验表明,试验环境变化后,OSELM算法的定位精度比GA-BP和ELM算法的定位精度分别高1.4282和1.1622 m;在3 m误差距离范围内,所提正则化和遗忘因子的OSELM算法的定位精度均比OSELM算法高,融合两种机制的OSELM算法的定位准确率最高,比OSELM算法高5%左右。OSELM及其改进算法均能有效提高模型定位精度。 展开更多

关键词 OSELM定位模型 高动态井下环境 正则化技术 遗忘因子机制 增量式学习 位置指纹定位

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改进WKNN结合最大熵CQKF的室内定位方法 被引量：4

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作者 郝利军 张丽杰 《电子测量技术》 2020年第23期46-50,共5页

为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法。该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离作为WKNN中距离的度量方法,其次计算接入点信号取值的差异程... 为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法。该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离作为WKNN中距离的度量方法,其次计算接入点信号取值的差异程度,将其作为移动目标与参考点之间马氏距离的权重参数,并用该加权距离对参考点位置进行加权估计移动目标位置。通过将最大熵准则引入CQKF得到MCCQKF,并采用MCCQKF算法对改进WKNN得到的定位结果进行滤波,有效地提高定位精度。实验结果表明,改进WKNN比传统WKNN具有更小的定位误差,MCCQKF不但具有较高的估计精度,而且相比于未采用滤波处理的定位结果,MCCQKF可使定位误差减小53.2%。 展开更多

关键词 位置指纹定位 加权K近邻法 马氏距离 最大熵准则 容积积分卡尔曼滤波

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基于改进加权KNN算法的室内无线电发射源定位研究 被引量：6

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作者 杜太行 孟岩 +2 位作者 孙曙光 江春冬 田朋 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第9期105-111,共7页

针对室内无线电发射源的位置指纹定位问题,提出一种改进加权KNN定位算法。在分析现有定位算法的基础上,建立测试点和参考点的余弦相似度关系,并把该余弦相似度用作KNN在线定位计算的权重,计算出第一次加权质心定位结果,根据此结果判断... 针对室内无线电发射源的位置指纹定位问题,提出一种改进加权KNN定位算法。在分析现有定位算法的基础上,建立测试点和参考点的余弦相似度关系,并把该余弦相似度用作KNN在线定位计算的权重,计算出第一次加权质心定位结果,根据此结果判断是否进行二次加权来确定测试点最终的估计位置,最后进行算法的仿真测试。结果表明,较之传统位置指纹算法该算法定位准确度提高17%左右,不仅克服传统算法在发射源定位中由于在线阶段针对测试点接收到的信号强度不同造成的定位稳定性差的问题,还避免当存在离测试点较远的参考点时造成的定位误差大的问题。 展开更多

关键词 位置指纹定位 KNN算法 余弦相似度 二次加权质心算法 参考点

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煤矿井下动态环境基于WiFi的OSELM算法研究

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作者 窦占树 崔丽珍 +1 位作者 洪金祥 赫佳星 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第7期48-51,56,共5页

针对煤矿井下环境高动态变化,导致WiFi指纹匹配定位模型精度降低的问题,提出在线顺序极限学习机(OSELM)的井下定位算法,利用新增接收信号强度指示(RSSI)数据实现对模型的在线实时更新,同时赋予新增数据时效性权重来改进OSELM算法,在保... 针对煤矿井下环境高动态变化,导致WiFi指纹匹配定位模型精度降低的问题,提出在线顺序极限学习机(OSELM)的井下定位算法,利用新增接收信号强度指示(RSSI)数据实现对模型的在线实时更新,同时赋予新增数据时效性权重来改进OSELM算法,在保证定位精度的前提下减少数据采集和模型训练工作量。实验结果表明:与传统的批量学习方法相比,利用OSELM在线学习能力可以改善由于井下环境高动态变化导致定位模型精度降低的问题,并且改进的OSELM算法能更有效提升模型定位精度。 展开更多

关键词 位置指纹定位 在线顺序极限学习机定位模型 高动态井下环境 在线增量学习

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