一种基于图像处理的Wi-Fi定位指纹数据库构建方法

    公开(公告)号:CN105205114B

    公开(公告)日:2018-12-04

    申请号:CN201510559467.4

    申请日:2015-09-06

    Abstract: 本发明请求保护一种无线保真(Wi‑Fi)定位指纹数据库构建方法。基于信号指纹的定位方法所面临的最大难题是工作量庞大的室内环境勘测和位置指纹采集。并且随着室内环境温度、布局等的改变,定位精度大幅降低。本发明首先等间隔选择参考点总数,并在选定的参考点处采集接收信号强度(RSS);其次,将该部分参考点物理位置与相应信号指纹映射为小幅图像,应用改进的双三次图像插值方法,将图像扩大;最后通过自适应中值滤波方法进行图像去噪,并映射为指纹信息,滤除奇异点,得到环境中所有参考点的RSS估计值,从而构建出Wi‑Fi定位指纹数据库。本发明可有效减少数据采集的人力和时间开销,能够应用于室内无线电通信网络环境。

    基于最佳检测门限的行为提取方法

    公开(公告)号:CN107103302A

    公开(公告)日:2017-08-29

    申请号:CN201710282897.5

    申请日:2017-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于最佳检测门限的行为提取方法,通过分析CSI信号在有目标和无目标状态下信号特征的差异性,通过核密度估计方法求取最佳检测门限,并用求取出的最佳检测门限结合时间序列缓存来提取出检测目标的行为数据。本发明能够运用于人体行为识别技术中提取行为执行阶段数据;解决了人为观察检测门限不准确、不方便的问题。

    基于GSM/MEMS融合的高精度室内融合定位方法

    公开(公告)号:CN107389063B

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN201710614908.5

    申请日:2017-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于GSM/MEMS融合的高精度室内融合定位方法,首先利用GSM无线信号的多径及非视距传播造成的位置指纹特性,采用搜索匹配进行位置指纹定位;然后根据惯性传感器件的输出数据解算出目标行人行走速度和航向角,获得用户的相对位置信息;最后利用抗差扩展卡尔曼滤波器将两者输出的位置结果进行融合。本发明通过引入抗差扩展卡尔曼滤波算法,将GSM环境下位置指纹定位结果与MEMS输出数据结合,使定位系统间优势互补,能够有效地克服MEMS器件定位存在的累积误差和GSM定位中存在的RSSI扰动对定位精度带来的影响,全方位覆盖定位盲点,在室内环境中实现高精度的定位效果。

    基于最佳检测门限的行为提取方法

    公开(公告)号:CN107103302B

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201710282897.5

    申请日:2017-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于最佳检测门限的行为提取方法,通过分析CSI信号在有目标和无目标状态下信号特征的差异性,通过核密度估计方法求取最佳检测门限,并用求取出的最佳检测门限结合时间序列缓存来提取出检测目标的行为数据。本发明能够运用于人体行为识别技术中提取行为执行阶段数据;解决了人为观察检测门限不准确、不方便的问题。

    蜂窝网环境下基于PCA的子空间匹配室内指纹定位方法

    公开(公告)号:CN105682048B

    公开(公告)日:2018-09-18

    申请号:CN201610148952.7

    申请日:2016-03-16

    Abstract: 本发明涉及一种蜂窝网环境下基于PCA的子空间匹配室内指纹定位方法,属于无线电通信领域中室内蜂窝网环境下的基于指纹的匹配定位技术领域。该方法根据移动终端在线所监测到的小区信息在离线指纹数据库中提取相应的子数据库构成矩阵,然后对子数据库矩阵提取特征值和特征向量,并根据一定的规则构建特征矩阵,对移动终端在线监测矩阵和子数据库矩阵进行降维。对降维后的在线监测矩阵和子数据库矩阵分别提取子空间,分别运用WKNN匹配算法获取相应的位置估计,最后结合3σ准则剔除误差较大的坐标求取最终估计位置坐标输出,能够有效剔除大误差点提高整体定位精度。本方法能够运用于室内无线电通信网络环境,具有广阔的应用前景。

    基于GSM/MEMS融合的高精度室内融合定位方法

    公开(公告)号:CN107389063A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710614908.5

    申请日:2017-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于GSM/MEMS融合的高精度室内融合定位方法,首先利用GSM无线信号的多径及非视距传播造成的位置指纹特性,采用搜索匹配进行位置指纹定位;然后根据惯性传感器件的输出数据解算出目标行人行走速度和航向角,获得用户的相对位置信息;最后利用抗差扩展卡尔曼滤波器将两者输出的位置结果进行融合。本发明通过引入抗差扩展卡尔曼滤波算法,将GSM环境下位置指纹定位结果与MEMS输出数据结合,使定位系统间优势互补,能够有效地克服MEMS器件定位存在的累积误差和GSM定位中存在的RSSI扰动对定位精度带来的影响,全方位覆盖定位盲点,在室内环境中实现高精度的定位效果。

    蜂窝网环境下基于PCA的子空间匹配室内指纹定位方法

    公开(公告)号:CN105682048A

    公开(公告)日:2016-06-15

    申请号:CN201610148952.7

    申请日:2016-03-16

    CPC classification number: H04W4/04 G01S5/0252 H04W64/006

    Abstract: 本发明涉及一种蜂窝网环境下基于PCA的子空间匹配室内指纹定位方法,属于无线电通信领域中室内蜂窝网环境下的基于指纹的匹配定位技术领域。该方法根据移动终端在线所监测到的小区信息在离线指纹数据库中提取相应的子数据库构成矩阵,然后对子数据库矩阵提取特征值和特征向量,并根据一定的规则构建特征矩阵,对移动终端在线监测矩阵和子数据库矩阵进行降维。对降维后的在线监测矩阵和子数据库矩阵分别提取子空间,分别运用WKNN匹配算法获取相应的位置估计,最后结合3σ准则剔除误差较大的坐标求取最终估计位置坐标输出,能够有效剔除大误差点提高整体定位精度。本方法能够运用于室内无线电通信网络环境,具有广阔的应用前景。

    一种基于图像处理的Wi-Fi定位指纹数据库构建方法

    公开(公告)号:CN105205114A

    公开(公告)日:2015-12-30

    申请号:CN201510559467.4

    申请日:2015-09-06

    CPC classification number: G06F17/30294 G06F17/30244

    Abstract: 本发明请求保护一种无线保真(Wi-Fi)定位指纹数据库构建方法。基于信号指纹的定位方法所面临的最大难题是工作量庞大的室内环境勘测和位置指纹采集。并且随着室内环境温度、布局等的改变,定位精度大幅降低。本发明首先等间隔选择参考点总数,并在选定的参考点处采集接收信号强度(RSS);其次,将该部分参考点物理位置与相应信号指纹映射为小幅图像,应用改进的双三次图像插值方法,将图像扩大;最后通过自适应中值滤波方法进行图像去噪,并映射为指纹信息,滤除奇异点,得到环境中所有参考点的RSS估计值,从而构建出Wi-Fi定位指纹数据库。本发明可有效减少数据采集的人力和时间开销,能够应用于室内无线电通信网络环境。

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