基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位系统设计

针对视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)在特征高度重复的场合易产生较大误差以及Wi-Fi指纹精确度不高等问题,提出了一种基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位方法。该系统运用VIO和Wi-Fi指纹在系统层面的结合,利用Wi-Fi指纹的无漂移、成本低的特点和VIO在一定范围内的高精确度,先进行Wi-Fi指纹粗定位,后进行VIO精定位,将大面积切割成小面积从而有效提高系统室内定位精确度,降低误差。该系统能在精定位的同时进行对指纹数据库的更新。实验结果表明,该系统的定位误差小于单独使用VIO或Wi-Fi指纹的系统,平均误差达0.15 m,能够有效提高定位精度。     

利用信道状态信息的室内定位技术

多径效应导致基于信号接收强度（RSSI）的室内定位方法精度不高，采用更细粒度的物理层信道状态信息（CSI）可以区分不同路径，提高定位精度。在已有基于CSI室内定位方法的基础上，通过改进对数距离路径损耗模型，得到CSI与传输距离的关系，并结合目标位置所测得的CSI值回归出目标与发射端的距离，最后通过三边定位法预测出目标的位置坐标。实验表明，相比基于RSSI的定位方法以及已有的基于CSI的定位方法，所提方法2 m以内的误差概率提高了将近40%和20%，有效提高了定位精度。     

TRM-FMM室内无线定位技术

在室内多径环境下信号视距传播易受障碍物影响,导致现有的一些室内定位技术对室内环境分布的估计较为困难。时间反转镜(TRM)室内无线定位技术可以有效地减少室内多径效应对信号的影响以及复杂环境造成的延时。但是,若没有信号传输信道的信息,常规TRM技术的定位精度就会大打折扣。针对该问题,给出了一种基于快速行进算法(FMM)的TRM室内无线定位方法。该方法首先利用FMM和同时代数重建算法(SART)迭代更新计算室内环境分布,然后使用估计结果进行TRM定位。仿真结果显示,对于小型规模的目标物体定位误差约为1.84 cm,在未知室内信道信息的仿真环境下,该方法比常规TRM技术的定位精度提高约32.90倍。     

相关性匹配蓝牙信标位置指纹库的室内定位

针对K近邻算法(KNN)在对偏向于某个样本点的未知点进行三角质心定位时定位精度变差的情况,提出了应用相关系数去匹配蓝牙信标iBeacon位置指纹库的室内定位算法。通过比较待定位点和位置指纹库中参考样点的相似程度，并进行数据差异显著性检验，来检验采集的待定位点数据与指纹库数据是否显著相关，然后取相关性较高的样本点进行加权平均匹配定位。实验结果显示，相关系数匹配位置指纹库算法可将2 m以内的定位精度从65%提高到92%，相较于传统的KNN匹配定位算法有着定位精度高、计算量小、定位时间短等优势。     

基于自适应相关滤波器的人眼定位改进方法

人眼定位是人脸识别、视觉跟踪系统中一个关键步骤。针对传统人眼定位方法定位精度低、误差稳定性差的问题,提出将自适应相关滤波器与灰度积分投影法相结合,在训练和测试阶段做了两点改进。首先对训练得到的自适应相关滤波器,在\[-0.2,-0.1,0,0.1,0.2\]角度范围内旋转得到5个滤波器,选择灰度最大值对应的位置作为初始定位点,然后在该定位点的5×5邻域内,水平和垂直方向分别做灰度积分投影,最后选择积分最小值的位置作为最终的目标定位点。与平均合成精确滤波器、最小输出平方误差和滤波器、自适应合成相关滤波器算法相比,改进算法的定位精度最大提高2.9%,平均绝对误差和标准差均低于原始算法。实验结果表明,提出的改进算法在定位精度和稳定性上均优于以上算法。     

无源北斗/sins伪距组合导航系统研究

双星定位系统是我国建立起来的一种区域性全球定位系统.文章分析了双星定位系统的不足,提出了基于伪卫星技术的三星导航定位系统.对定位精度进行了分析.该方案使得接收机可以根据测得的三个伪距以及高度表信息解算用户位置,并将该三星导航定位系统与sins进行伪距组合,仿真表明该组合方案可有效提高系统定位精度.     

基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法

将K-means聚类算法应用到无线局域网（WLAN）位置指纹定位中，虽然可以缩短定位时间，但是容易降低定位精度。为了解决此问题，提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明，与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比，基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间，还能有效提高定位精度。     

一种融合地图与传感器信息的室内地图匹配新算法

基于粒子滤波技术,提出了融合地图信息与传感器信息的室内地图匹配算法,对于在室内定位中由状态空间模型描述的非线性系统,通过非参数化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,将室内地理信息数据、传感器信息、无线定位信息融入到粒子的权重值中,对观测值进行不断修正。实验证明,所提出的基于粒子滤波的地图匹配技术有效解决了由于无线定位结果穿墙、错定至隔壁房间而造成的用户体验差等问题,同时对室内定位结果进行了修正,提高了室内定位精度。     

基于手机内置磁感器的室内定位技术的研究

针对目前手机室内定位技术仍不够成熟的问题,本文在探讨手机定位技术现状和发展趋势的基础上,提出了一种新的室内定位方法,依靠智能手机内置磁感器进行室内地磁异常场测量,完成室内环境的定位,具有成本低、易于实现、定位精度高的优点,在手机室内定位上有较高的参考和研究价值。     

WLAN信号特征算法的研究

本文对位置指纹定位算法的过程进行了分析,对匹配算法进行了仿真比较并将KNN算法作为本文检验定位精度的算法。在提高定位精度方面,本文提出采用对信号功率谱的对数平均值进行KL变换,以减小信号采集过程中混入的噪声对定位精度造成的影响;在减少工作量方面,本文提出利用改进的K均值聚类算法将定位区域分区,然后在每个子区域选择位置分辨能力较强的AP用于定位,提高在线阶段的定位实时性。     

一种超宽带与惯导融合的LSTM室内定位算法

针对复杂环境下的室内高精度定位需求,提出了一种超宽带和惯导融合定位方案。结合位置估计过程可被划分为时间序列预测问题的特点,提出了一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM) 网络的联合定位算法,并对其总体架构设计、数据预处理方法、网络结构设计、模型训练方法进行了研究。在此基础上,通过仿真和实测实验对联合定位算法进行验证,实验结果表明,该LSTM神经网络联合定位算法的定位精度优于传统TOA(Time of Arrival)、UKF(Unscented Kalman Filter)联合定位算法,适用复杂室内定位。     

基于载波相位的室内AoA/ToF联合定位

当前室内定位的主流方法是基于信道状态信息（Channel State Information,CSI）的AoA/ToF（Angle of Arrival/Time of Flight）联合定位,由于天线数量和带宽的限制,导致其特征参数存在误差。为此,结合CSI中细粒度和多样化的载波相位信息,提出了一种基于载波相位的室内AoA/ToF联合定位算法。首先,基于载波相位和ToF信息构造载波相位定位模型,实现目标初始定位;然后,利用LAMBDA（Least-squares Ambiguity Decorrelated Adjustment）算法消除整周模糊,实现基于载波相位的AoA/ToF联合定位算法,得到目标精确位置;最后,推导了算法定位精度的标准差。通过实验分析了不同参数对定位性能的影响,结果显示,该算法定位精度优于AoA/ToF联合定位,当接收机在用户周围均匀分布时定位性能较好,且基本不受载波相位测量误差的影响,因此具有更好的鲁棒性。     

利用Kalman滤波修正卫星导航差分RTK定位坐标

卫星导航差分RTK(Real Time Kinematic)定位方法的定位精度极易受到载波相位整周模糊度固定算法的影响，在模糊度固定失败的情况下，差分RTK定位将出现大幅偏差。针对该问题，基于Jerk模型提出了一种利用Kalman滤波修正差分RTK定位坐标的方法。在传统Jerk模型基础上，将卫星导航系统输出的载体运动速度信息引入状态空间模型的观测方程。基于扩展状态空间模型，利用Kalman滤波器实时修正载体的位置坐标。半实物仿真表明，所提方法能大幅改善卫星导航差分RTK定位精度。     

目标高度对广域多点定位系统精度的影响

广域多点定位技术是对航路和终端区域的飞行器进行监视的新技术,由于多个接收站 点通常布局在地面上,站点的基线长度和飞行器高度对系统的定位精度至关重要。根据双曲 线/面定位技术,导出了最小二乘法解算目标位置时定位精度与高度误差的关系,然后对同高 度层和高度层变化的水平精度稀释和垂直精度稀释进行了分析和仿真,证明了高度变化对精 度影响显著的结论。最后,讨论了站点布局的作用,在高度不变的情况下,适合的布站形状和 基线长度可减小高度误差对定位精度的影响。     

IMU辅助的TDOA室内定位

室内环境下，当无线信号受到多径和非视距干扰时，传统的基于到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）的测距模型定位精度不满足室内定位精度要求。为此，提出利用TDOA与低成本的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）相结合的定位方法。在视距情况下，只有TDOA系统工作，但在信号受到干扰时，利用IMU能够在短时间内提供一个准确的相对位置信息的特性，采用TDOA算法对其进行辅助定位，并利用卡尔曼滤波器对它们的数据进行预处理，最后使用扩展卡尔曼滤波器对数据进行处理融合。实验结果表明，提出的算法比传统的TDOA定位具有更高的精度。     

无线传感器网络中DV-Hop定位方法的一种改进策略

原DV-Hop(Distance Vector-Hop)方法的定位步骤可归纳为两步：距离估计与位置计算。其中,距离估计精度对网络拓扑敏感,而位置计算算法对距离估计精度敏感,从而导致方法整体对多样性网络拓扑分布的鲁棒性较差。针对这一问题进行分析与改进,在距离估计阶段提出基于1跳内最近邻信标与其余信标的跳数连接关系独立确定未知节点与各信标间平均跳距的策略,以此改善未知节点与信标之间的距离估计误差;在位置计算阶段提出在原有Lateration算法的基础上增加牛顿迭代法优化步骤,以此提高定位精度。实验结果表明,在相同的网络条件下,与原DV-Hop方法和其他典型改进方法相比,改进策略首先在距离估计阶段提高了距离估计精度,进而在位置计算阶段提高了对距离估计误差的鲁棒性,从而整体上可有效提高全网未知节点的定位精度。     

与强度无关的位置指纹在线定位改进算法

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。     

卡尔曼滤波在iBeacon室内定位系统中的应用

为了抑制iBeacon信号在传播过程中由于人员扰动、多径效应等引起的噪声，以及移动定位过程中定位结果的不稳定，在iBeacon室内定位系统中引入了卡尔曼滤波算法分别对采集到的iBeacon信号与移动定位结果进行处理。首先通过卡尔曼滤波对采集的信号进行处理，降低了信号噪声，提高了信号的质量，其次应用卡尔曼滤波对移动定位结果进行二次处理，提高了移动定位结果的稳定性与精度。实验结果表明,在办公室环境下采用卡尔曼滤波进行处理后可将1 m以内的定位精度提高到80%以上。     

场面多点定位信号处理独立性的实现

大型机场的场面多点定位（MLAT）系统具有接收站布局复杂和非视距（NLOS）传播严重的特点,为了选择最佳定位站点组合和消除NLOS对目标定位的影响,需要提供一个目标的估计位置。以往采用目标前次定位位置的方式存在将前次定位误差引入到当次目标信号处理中的缺陷。为了实现多点定位系统对目标当次信号处理的独立性,采用一种基于最优水平精度因子（HDOP）的目标位置估算方法,利用当次测量达到时间（TOA）信息,基于最优HDOP,通过快速优选、位置一致性判定和优化站点等方法,快速估计出目标当次二维位置,数据处理系统利用当次目标估计位置完成最佳站点组合选择和NLOS处理。仿真测试和机场场面真实数据测试验证了该方法的可行性,同时表明利用该方法提高了多点定位系统的定位连续性和定位精度。     

财务信息化发展新时期的问题与对策研究

我国的科技和经济不断的发展,使得我国的现代信息有了很大的进步,信息化全面的融入了人们的生活和工作,新时期的信息化工程在我国的经济领域也有了很大的发展和进步,财务作为经济领域一个重要的部分,它的信息化在它的发展中非常的重要.本文主要分析并提出了一些财务信息在新时期的发展存在的问题,并针对现在出现的问题提出了一些有效的改进对策.