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基于射频识别的指纹滤波定位技术是当前室内定位中常使用的技术之一。针对该技术存在的卡尔曼滤波算法不能准确适应环境噪声变化,致使定位精度不高的问题,提出了一种适应时变噪声的贝叶斯卡尔曼滤波算法。所提算法结合Sage-Husa滤波模型和贝叶斯模型,实现了过程和测量协方差矩阵的最优化,有效地降低了噪声,提高了指纹滤波定位的精度。实验结果表明,与变分贝叶斯卡尔曼滤波和Sage-Husa滤波相比,无障碍情况下,基于改进算法的定位精度提高了6%以上;有障碍干扰下,则提高了14.6%以上。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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件下具有测量误差和星历误差时定位精度不高的特点,提出了一种基于多次观测数据的最小
二乘融合估计定位算法,该算法无需增加观测条件即可有效提高辐射源定位精度。分析了测
量误差、星历误差对单参考站单次定位及融合定位精度的影响,推导了测量误差、星历误差
对定位误差的传递公式,提出了含星历误差影响的最小二乘融合估计加权算法。通过Monte-
Carlo仿真验证了误差分析结果和定位算法,并比较了加权最小二乘估计定位和单次定位的
性能。仿真试验表明:在相同观测精度条件下,加权最小二乘融合定位可极大地提高辐射
源定位精度,最大提高10倍以上。 相似文献
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针对传统粒子滤波算法精度不高、难以满足移动监测车对无线电信号源定位需求的问题,提出了一种基于人工鱼群粒子滤波的信号源定位方法。将人工鱼群算法的优化思想引入到粒子滤波中,通过觅食行为和聚群行为驱动粒子向最优位置移动,改善粒子的分布。结合移动监测车对信号源定位的需要,建立了信号源波达角定位(AOA)的数学模型,在Matlab环境下对人工鱼群粒子滤波算法的信号源定位进行了仿真。实验结果表明,在保证实时性的前提下,该方法定位结果的最大误差为0.101%,定位精度远大于粒子滤波定位方法的估计精度,是一种有效、可行的定位方法。 相似文献
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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。 相似文献
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NLOS (Non-line of Sight)误差是定位中的主要误差来源,直接影响了定位的精度
。在MIMO(Multiple Input Multiple Output)系统中,基于NLOS信道模型的定位方法成为
解决NLOS定位误差问题的利器。基于此提出一种新颖的几何方法,仅采用两条NLOS路径就可
计算MS(Mobile Station)的位置,并且只需要利用单个基站便可完成MS的定位,克服了基站
数目过少无法准确定位MS的缺陷。在此基础上,还给出了最小二乘与最大似然算法利用多条
NLOS路径来改善定位精度的方法,并利用它对NLOS环境下运动的MS进行定位跟踪。理论分析
和仿真结
果都证明该定位方法在NLOS环境中对MS定位的有效性与精确度。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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代碧波 《商业经济(哈尔滨)》2010,(3):59-60,63
品牌定位是品牌成功的重要基础。品牌定位策略的制订必须依赖于一定的理论根据,主要包括心理依据和市场依据两个方面。品牌定位是一个关于品牌内涵诸多方面的定位,企业对品牌内涵的诸多方面应进行整体的定位设计。从整体定位传播的角度讲,需要遵循集中传播原则;从面向消费者的品牌定位讲,则体现为集中于品牌内涵某一部分的定位,即集中定位传播而非整体定位传播,不能简单地认为品牌定位就是产品属性、利益等某一点的定位。 相似文献
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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。 相似文献
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针对传统V2X定位方法定位成功率及定位精度较低的问题,提出了一种联合V2X通信和最小跳数距离的车辆定位方法。车辆利用最小跳数距离估算自身与通信范围外辅助节点间的相对距离,并利用路径相似度因子最高的辅助节点对该误差进行补偿,从而改善定位性能受通信距离约束的局限性。同时,综合考虑距离、辅助节点类型对定位性能的影响,利用加权最小二乘法对车辆位置坐标进行解算,提升定位的精度。仿真结果表明,所提定位方法与V2X定位方法相比,在定位成功率及定位精度方面分别提升38.6%和12.5%,具有一定的应用价值。 相似文献