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位置指纹算法是目前解决室内定位问题的主要方法,指纹特征和匹配算法为影响算法精度的两大因素.针对室内复杂环境下Wi-Fi信号强度波动较大的现象,提出了基于方差的加权距离以改进WKNN算法.在离线特征提取阶段,选择了均值和方差两个特征值,既反映该采样点的RSS幅值,也反映该点RSS的波动情况;在线阶段,根据方差提出了加权距离进行相似度的计算,查找距离最近的K近邻点,并以实际环境下采集的数据验证了改进WKNN算法在RSS波动大的情况下对定位效果的改善,在综合考虑了AP组合的影响后,实现了误差均值为1.456m的定位效果. 相似文献
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为解决WiFi指纹定位系统的定位精度易受环境变化影响的问题,提出了一种新的WiFi室内定位系统。该系统包括一种新的定位算法和指纹更新算法,定位算法首先通过将参考点与测试点之间的信号强度误差转换为参考点排序,然后利用模糊思想将处于同一范围内的排序视为与测试点具有相同的相似度,以削弱信号自身动态变化对定位的影响,进而筛选出相似度较高的前k个参考点进行加权定位;指纹更新算法利用WiFi信号的传播模型和基于Matern核的高斯过程回归进行指纹更新。其次,利用在真实环境下采集的数据进行算法的测试验证。实验结果表明,提出的定位算法和指纹更新算法相较于传统算法,定位精度和指纹更新精度能够分别提升25%和34%以上。 相似文献
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基于WiFi的定位技术大多使用接收信号强度,但该方法受多径和噪声干扰较大,精度有待提高。信道状态信息(channel state information, CSI)能够更加精细地描述信道状态,具有更强的稳定性。将CSI作为格点特征建立指纹定位数据库,利用该指纹库和在线测量数据,比较了多种定位算法在位置指纹法中的定位效果,并提出了评价KNN、wKNN和随机森林算法的一种评价依据和样本容量扩充方法,分析了三种方法随样本容量增加时定位时间和定位精度的稳定性,从包含定位精度在内的多种角度更加全面地评估了三种方法。结果表明,在以上三种定位算法中,随机森林算法的定位时间与定位精度的稳定性最好。 相似文献
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针对室外自主移动机器人因感知信息缺失或异常波动造成的定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法。该方法根据置信距离和置信度函数计算局部滤波器的置信度,并将其进行加权运算后作为全局滤波器的自适应因子,以得到更为准确的位姿估计。采用D—S证据理论对全局位姿进行评价,并给出单一传感器失效时的组合方案。试验结果验证了方法的有效性和鲁棒性,能满足实际定位的需要。 相似文献
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一种基于相关的分层匹配与目标跟踪方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于相关的自适应阈值区域匹配、匹配区域分层加权和模板自适应更新的目标跟踪方法,该方法能在序列图像中自适应地寻找最佳的动态阈值与更新模板;采用区域分层加权后经相关图形分析及实验验证,能使相关的目标最佳匹配区域更小,匹配中心更加突出且易于匹配,从而缩小了匹配范围,提高了匹配精度。同时提出了一种区域分层快速搜索算法,该算法能较大地提高匹配速度。实验结果表明该方法匹配精度高、匹配速度快、能克服不同光强背景及噪声干扰等影响,具有较强的实用价值。 相似文献
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目前,基于磁场的室内定位方法存在指纹采集无法快速建库的问题,导致匹配特征较少、无法快速进行匹配操作和航向角估计精度低。基于磁场梯度的快速近似,使用高斯牛顿迭代方法结合通过PDR测量的轨迹进行磁场轮廓匹配定位,提高了单点磁场指纹的可分辨性。基于步态模型的更新用作测量信息以改善C-INS的导航性能,提出了一种基于捷联惯性导航系统的行人航位推算算法。基于MFS参考位置,使用扩展Kalman滤波器控制PDR惯性导航的位置漂移误差,进一步提高了轨迹轮廓的精度。测试结果表明,该算法可以获得更好的位置估计和航向估计结果。 相似文献
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机场停机坪内特种车辆的定位是机场场面监控的重要部分,基于无线传感器网络实现对机场特种车辆的实时定位。针对RSSI值易受环境影响问题,采用高斯模型对采集的RSSI值进行筛选,通过空间补偿模型将节点映射到同一平面,并提出了修正加权质心定位算法,修正权重系数,提高定位精度。仿真结果表明,该算法能够满足机场特种车定位精度的要求。 相似文献
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基于动态集成算法的航空发动机气路参数预测 总被引:3,自引:2,他引:1
针对单一学习机对航空发动机气路参数预测困难的问题,提出了基于动态加权核密度估计(DWKDE)组合方法的集成预测算法,该组合方法选择测试样本的近邻样本,通过评估学习机在近邻样本的局部性能动态确定各学习机的权值,并基于该权值利用加权核密度估计实现数据序列的集成预测。该组合方法不易受离群值和样本不对称分布的影响,将该组合方法用于AdaBoost.RT和AdaBoost.R2算法,获得了改进后的集成学习算法。实验证明:相比于神经网络和原始集成学习算法,改进后的集成学习算法较好地提高了航空发动机气路参数序列的预测精度,方均根误差(RMSE)指标至少可降低27%。 相似文献
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《中国航空学报》2015,(6)
WiFi fingerprinting is the method of recording WiFi signal strength from access points(AP) along with the positions at which they were recorded, and later matching those to new measurements for indoor positioning. Inertial positioning utilizes the accelerometer and gyroscopes for pedestrian positioning. However, both methods have their limitations, such as the WiFi fluctuations and the accumulative error of inertial sensors. Usually, the filtering method is used for integrating the two approaches to achieve better location accuracy. In the real environments, especially in the indoor field, the APs could be sparse and short range. To overcome the limitations, a novel particle filter approach based on Rao Blackwellized particle filter(RBPF) is presented in this paper. The indoor environment is divided into several local maps, which are assumed to be independent of each other. The local areas are estimated by the local particle filter, whereas the global areas are combined by the global particle filter. The algorithm has been investigated by real field trials using a WiFi tablet on hand with an inertial sensor on foot. It could be concluded that the proposed method reduces the complexity of the positioning algorithm obviously, as well as offers a significant improvement in position accuracy compared to other conventional algorithms, allowing indoor positioning error below 1.2 m. 相似文献
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针对室内角度定位,在定位信号相干条件下无法实现准确估计波达方向(DOA)的问题,提出了一种基于TLS-ESPRIT算法的双向空间平滑方法。该算法先对定位相干信号进行双向空间平滑处理,然后用TLS-ESPRIT算法进行DOA的精确估计,使其最大限度地利用信号子空间的信息,从而解决了算法计算过程中输出信号的协方差矩阵秩亏损情况。该算法能够准确实现定位信号相干条件下DOA估计,与传统的空间平滑结合其他改进ESPRIT算法相比,具有更好的平稳性及抗干扰能力。最后通过仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。 相似文献
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在惯性导航系统(INS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,SAR图像易受斑点噪声的影响,图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显,能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性,利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题,在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上,对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析,提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则,经过可信度筛选,将有效的匹配信息与INS进行组合;对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化,进而导致Kalman滤波精度下降的问题,研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整,使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够在合理的匹配误差范围内,有效地筛选出可信的图像匹配结果,相比常规Kalman滤波算法,显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。 相似文献
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基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对现有立体匹配算法难以在幅度失真图像中获取高匹配精度的问题,提出了一种基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法。首先根据图像结构和色彩信息获得基于十字骨架的任意形状和大小的Census变换窗口;其次利用Census变换的Hamming距作为匹配代价,使用两次累加降低计算复杂度,采用局部优化得到初始视差;最后提出一种基于均值偏移的视差提精方法,有效地处理了不可信视差区域,获得高精度的视差图。实验表明,通过该算法获得的视差图与当前优秀的局部算法相比精度相当,特别是能很好地处理现有算法难以解决的幅度失真问题,适用于无人机视觉导航的应用。 相似文献
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鉴于遗传算法(GA)所具有的全局搜索特性,也为了更快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,将自适应遗传算法(AGA)引入DGPS整周模糊度的搜索中。首先根据全球定位系统(GPS)载波相位双差方程求解出双差整周模糊度的浮点解,并以基线长度作为约束条件确定整周模糊度的搜索范围;然后利用白化滤波的方法对整周模糊度进行降相关处理,降低整周模糊度各分量之间的相关性;最后将自适应遗传算法应用在整周模糊度的解算过程中,搜索整周模糊度的最优解。仿真计算结果表明,与LAMBDA算法和简单遗传算法相比,自适应遗传算法能够快速地求解整周模糊度,也具有较好的可靠性和鲁棒性。 相似文献