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如何提高RSSI的测量准确性---室内定位算法
changyabing
2015-04-08 10:42:23
现在在研究学习环境因素(障碍物、干扰等)对RSSI测量的影响,请各位大神谁有想法啊,比如用什么算法来排除突发干扰等因素造成的RSSI精确度降低的问题。谢谢!
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如何提高RSSI的测量准确性---室内定位算法
现在在研究学习环境因素(障碍物、干扰等)对RSSI测量的影响,请各位大神谁有想法啊,比如用什么算法来排除突发干扰等因素造成的RSSI精确度降低的问题。谢谢!
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Adam_Lv_arm
2017-07-07
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采集到的RSSI值 首先需要对其进行处理(算法有均值法、高斯分布法),采集到信号还是会收到各种干扰,如人的走动、环境信号噪声,需要对RSSI值进一步的进行滤波,对于实时定位滤波算法有(滑动加权滤波算法、卡尔曼滤波算法)。针对于室内复杂环境很容易出现散射、折射等突发状况,需要建立指纹库对其矫正。
hanqingwu
2016-04-26
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欧几里得度量 算法,不知道这个是否实用。
PineappleMushroom
2016-04-18
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我的毕设也是室内定位 RSSI值
qq_20303949
2015-10-28
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我也在 做这个,如果有什么好的办法,希望能共享一下。感激不尽
dcr541720665
2015-04-22
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我也在研究这个。。
论文研究-基于
RSS
I深相似域高斯拟合的
室内
定位
算法
.pdf
传感器网络中大多数传统
定位
方法主要研究接收信号强度(
RSS
)之间的匹配关系,而未充分考虑物理环境和利用离线训练数据库信息。针对上述问题提出一种基于
RSS
I深相似域高斯拟合的
定位
方法。该方法在离线阶段建立
RSS
与距离之间的映射关系,并利用待测
定位
节点与其逻辑最近邻周边深相似域内的物理近邻点的信息,同时使用贝叶斯
算法
和高斯曲线拟合来获取参考节点
RSS
的
测量
值,最终
提高
指纹
定位
方法的
准确性
。实验结果表明,该方法有效地
提高
了
定位
的精度。
室内
定位
之蓝牙
定位
精度(蓝牙
RSS
I
定位
)
蓝牙
RSS
I信号强度
定位
是根据蓝牙
定位
终端扫描周边的信标(ibeacon)来进行的三角
定位
。 决定
定位
精度的因素 信标的信号稳定性
定位
扫描设备的射频滤波效率
定位
算法
的
准确性
。 金桔蓝牙
定位
设备效果: 工作原理 Step1:在固定的位置(根据
定位
精度的要求,6-10m的间隔部署)放置iBeacon位标,位标以一定的周期广播一个数据包,数据包包含(uuid、major、minor等信息); Step2:金桔蓝牙
定位
胸牌进入位标信号覆盖的区域后,通过智能终端内置的相关程序接收到位标的广播数据(MAC地址、
基于MATLAB的无线信号强度指示(
RSS
I)
定位
算法
仿真
在本文中,我们将使用MATLAB来仿真实现基于
RSS
I的
定位
算法
,并提供相应的源代码。它假设信号强度与设备到发射源之间的距离成反比,并使用多个发射源的信号强度来估计设备的位置。以上代码是一个简单的示例,用于说明基于MATLAB的
RSS
I
定位
算法
的实现过程。在实际应用中,可能需要考虑更复杂的信号传播模型、多个发射源和更多的
测量
数据,以
提高
定位
的精确性。多边
定位
算法
:使用收集到的
RSS
I距离估计值,我们可以利用多边
定位
算法
来估计设备的位置。多边
定位
算法
基于三角
定位
原理,通过交叉
定位
线的方法来确定设备的位置。
rss
i
室内
定位
算法
原理_一种基于
RSS
I测距的
室内
定位
方法与流程
本发明涉及
室内
定位
领域,尤其涉及一种基于
RSS
I测距的
室内
定位
方法。背景技术::
室内
无线
定位
,是指利用无线网络和
定位
终端提供待测节点位置、速度和方向等相关信息的服务。对于一个
定位
算法
而言,评价其性能标准包括
定位
精度,节点密度,容错性和自适应性、功耗、成本等。目前,无线网络
定位
方法种类多,其中基于距离的
定位
技术大致有四种:基于信号传输时间(TOA),基于信号传输时间差(TDOA),基于信号到达角度(...
基于深度学习KNN的基于
RSS
I的
室内
定位
系统仿真与实现
一.题目要求 基于深度学习的基于
RSS
I的
室内
定位
系统仿真与实现 1.利用一种深度学习方法,基于蓝牙
RSS
I信息,实现
定位
位置的估计与预测。 2.数据来源:互联网上有一种公开
RSS
I数据集。 3.图形化显示
定位
结果并记录误差分析。 4.探讨分析如何进一步
提高
定位
精度。 二.概要设计 1.核心方法介绍:KNN(K-最近邻
算法
) KNN
算法
全称是K-最近邻
算法
,英文名称是K-Nearest Neighbor,简称为KNN;从
算法
名称上,可以猜出,是找到最近的k个邻居,在选取到的k个样本中选..
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