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uwb定位系統(tǒng),藍牙定位系統(tǒng)

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):404

      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

m.lishinvbao.com基于三角測量定位算法的定位方案是被動式藍牙定位方案和主被動一體式藍牙定位方案。


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牙定位系統(tǒng)、基于指紋采集法的主動式藍牙定位導(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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