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室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述(部分)

针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性; 再次, 分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法; 最后, 对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题.

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    室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述

    针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性; 再次, 分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法; 最后, 对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题. 全球定位系统(global positioning system, GPS), 凭借其广泛的应用范围和较高的定位精度, 受到了各方面专家和学者的青睐, 其在室外可以提供比较可靠的定位服务. 然而, 由于室内环境较为复杂, 信号的传播过程中会遇到障碍物(行人、墙壁、桌椅等)的阻塞, 使得信号发生反射、折射或散射, 导致强度减弱, GPS并不能实现精确的定位, 即在存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内环境中, 定位精度会有所下降. 如何有效识别和抑制NLOS, 从而提高定位精度是目前室内定位研究的热点问题之一. 室内定位作为定位技术在室内环境的延续, 应用更加广泛. 精确的节点位置信息可以应用在环境监测、军事侦察、定位打击目标、公共安全及应急响应等方面.

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    常见手机定位方式浅谈图_夹具常见的定位方式

    前段时间在知乎上回答了一个关于手机定位相关的问题,被一个知友问到“加一个人微信聊天之后,收到了人家的一个视频,随后也把这个人及他发的视频都删除了,几天后在网吧上网,被别人定位到了,勒索了一笔钱,说‘再来这一片,还能找到你’,他的位置是如何被定位的?“。地理位置是一种很隐私的信息,严重关系到个人的生命财产安全,当然一些设备也有很好的隐私保护政策,在未经用户允许的情况下,位置信息是不会被窃取的。但,现实生活中绝大部分人都是非科班出身的,并不能有效的防范位置信息泄露,有太多的方式可以诱导用户应允获取用户隐私信息,也有不少方式不需要用户同意就可以知道其位置信息。本人结合自己已有的知识储备,并查找了一些资料,重新温习了定位相关知识,本文就总结一下几种常见的定位技术及其原理。

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    通过 JFR 与日志深入探索 JVM - 总览篇

    本系列会针对 Java 中高级开发人员以及 JVM 运维人员,帮助大家深入理解 JVM 原理并能学以致用定位线上瓶颈,线上性能问题以及长期持续监控 JVM 。本系列针对 OpenJDK 11 以后的版本,同时也会帮助用户升级到 OpenJDK 11。本专栏会从快速上手 JFR,可视化查看 JFR 引入,之后会详细分析每一个 JFR 事件对应的背后的 JVM 原理以及源码,并且结合 Java 测试代码生成这些 JFR 事件帮助大家更好的理解这些事件产生的原因,以及需要如何去优化,然后会给出一下通过 JFR 定位线上问题的实例,最后,会通过给出线上 JFR 的推荐配置以及动态 JFR 配置与 Spring boot 结合的实例解决方案。

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