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室內(nèi)定位

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室內(nèi)定位方案常用的4種定位算法
發(fā)布日期:2019-04-23 瀏覽次數(shù):441

      目前常見的室內(nèi)定位技術(shù)有超寬帶UWB室內(nèi)定位技術(shù),藍(lán)牙室內(nèi)定位技術(shù),RFID(無線射頻識別)定位,超聲波定位,Wi-Fi定位等。室內(nèi)定位依賴于定位算法,定位算法決定了室內(nèi)定位的模式。室內(nèi)定位種類雖然比較多,但是室內(nèi)定位算法一般都是通用的??偨Y(jié)起來室內(nèi)定位有3種常見的定位算法。

 

一、室內(nèi)定位算法-近鄰法

近鄰法是一種比較簡單的定位算法,直接選定那個信號強度最大的AP的位置,定位結(jié)果是熱點位置數(shù)據(jù)庫中存儲的當(dāng)前連接的Wi-Fi熱點的位置。

 

二、室內(nèi)定位算法-基于無線信號的三角測量定位算法

       基于無線信號的三角測量定位算法是室內(nèi)定位算法中非常常見的一種,三邊定位算法是怎么實現(xiàn)的呢?三角測量定位算法類似GPS衛(wèi)星定位。實際定位過程中使用的是RSSI信號值衰減模型,如下圖所示。原理是在離線狀態(tài)下,無線信號強度在空間中傳播隨著距離衰減! 而無線信號強度(RSSI值)對于手機上的接收器來說是可測的!那么依據(jù)測試到的信號強度,再根據(jù)信號衰減模型就可以反推出距離了。微能信息

www.zhangyeji.com.cn基于三角測量定位算法的定位方案是被動式藍(lán)牙定位方案和主被動一體式藍(lán)牙定位方案。


三角定位算法信號衰減模型.jpg


信號衰減模型是針對理想狀況(真空,無反射的環(huán)境),在實際的室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下,信號在不斷的折射反射(多路徑效應(yīng))下,這個模型可能會出現(xiàn)誤差。也就是說通過測量信號強度來反推距離是會有一定的誤差。同時由于不同定位基站的信號特征不同,RSSI信號衰減模型參數(shù)也有區(qū)別,基于無線信號的三角測量定位算法的定位精度有一定誤差。

 

三、室內(nèi)定位算法-指紋定位算法

      指紋定位算法這個方法也是針對無線信號定位的。所謂指紋定位算法,類似公安部門采集人的指紋數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫一樣。

室內(nèi)定位中的指紋定位算法也是如此,首先在定位區(qū)域收集很多的指紋數(shù)據(jù)(無線信號的RSSI值數(shù)據(jù),定義一個個網(wǎng)格點來采集無線強度值),當(dāng)需要定位的時候,就可以通過手機采集到的無線信號和預(yù)先收集的指紋數(shù)據(jù)庫對比,找出最相似的指紋的位置,從而標(biāo)記在室內(nèi)地圖上。微能信息基于指紋定位算法的定位方案是主動式藍(lán)牙定位導(dǎo)航解決方案。

 

四、室內(nèi)定位算法-TDOA定位算法

      TDOA定位算法是是一種新型的無線通信技術(shù)超寬帶UWB定位中常用的定位算法。TDOA,也就是飛行時間差,英文是Time Difference of Arrival,通過測量被測標(biāo)簽(B)與已知位置基站(P1,P2,P3)間的報文傳輸時間差,計算出距離差;計算出被測標(biāo)簽的位置。需要已知位置基站間時鐘同步。


室內(nèi)定位算法-TDOA定位算法.jpg

 


4種定位算法相比較而言,

近鄰法定位精度不高,一般在5-8米,勝在部署簡便;

三角測量定位算法理論上精度較高,但在實際的室內(nèi)定位中,由于多路徑效應(yīng)的影響,定位精度不太高,對于普通設(shè)備來說,時間、角度這些參數(shù)較難獲取。

指紋采集定位算法前期地圖繪制工作量大,而且場地布置臨時有變化各位置上的信號就會變化,從而導(dǎo)致定位不準(zhǔn)。也受到非視距和多徑環(huán)境的影響,精度誤差大,一般在2-3米左右。

TDOA定位算法定位精度高,微能信息的UWB定位精度一般根據(jù)定位場景,誤差在10厘米-30厘米,抗干擾能力和穿透能力較強,但是UWB基站和標(biāo)簽部署成本比較高。

 

      深圳市微能信息科技有限公司專業(yè)提供室內(nèi)定位解決方案,提供基于三角測量定位算法的被動式藍(lán)牙定位系統(tǒng)、基于指紋采集法的主動式藍(lán)牙定位導(dǎo)航系統(tǒng)、基于TDOA定位算法的超寬帶UWB定位。應(yīng)用于養(yǎng)老院、醫(yī)院、展館、監(jiān)獄、隧道等場所的人員和物品定位。更多室內(nèi)定位算法的問題可咨詢0755-23779409

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