一种两站交叉定位算法
基于RSSI测距的室内定位技术
基于RSSI测距的室内定位技术 2012-08-14 12:19:45 摘要搭建了基于ZigBee技术的室内定位实验平台，以实验室楼道为室内场景进行了接收信号强度(RSSI)测距和定位实验研究。首先对测距实验采集到的数据使用线性回归分析拟合出当前环境的具体测距模型，并对信标和未知节点进行软件开发，实现了基于RSSI的定位算法。经过定位实验精度评估，文中算法的平均定位误差为2．3 m，满足大多室内场景要求。 关键词室内定位；无线传感器网络；RSSI测距；线性回归分析 随着现代通信、网络、全球定位系统(Global PositionSystem，GPS)、普适计算、分布式信息处理等技术的迅速发展，位置感知计算和基于位置的服务(Location Based Setvices，LBS)在实际应用中越来越重要。GPS是目前应用最广泛和成功的定位技术。由于微波易被浓密树林、建筑物、金属遮盖物等吸收，因此GPS 只适合在户外使用，在室内场合，由于信道环境复杂、微波信号衰减厉害、测量误差大，GPS并不适用。近年来基于低成本、低功耗、白组织的无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)定位技术得到了科研人员的重视和研究，具有广泛地应用前景。根据定位过程中是否实际测量节点间的距离，可将定位算法分为基于测距(Range-based)的定位和距离无关(range-free)的定位。基于测距的定位先由未知节点硬件接收外部信标节点发射的无线信号并记录下TOA(Time of Arrival)、AOA(Angle of Arrival)、TDOA(Time Difference of Arrival)、RSSI(Received Signal strength Indicator)等测距度量值，然后将测距度量值转为未知节点到信标节点的距离或方位，然后再采用相关算法如三边测量法、三角测量法、极大似然估计法等来计算未知节点的位置。由于RSSI检测设备和机制简单，硬件成本低，实现简单，可通过多次测量平均获得较准确的信号强度值，降低多径和遮蔽效应影响，因此基于RSSI测距的定位技术成为近年来室内定位研究的热点。 1 RSSI测距原理 无线信号传输中普遍采用的理论模型为渐变模型(Shadowing Model)。 式中，p(d)表示距离发射机为d时接收端接收到的信号强度，即RSSI值；p(d0)表示距离发射机为d0时接收端接收到的信号功率；d0为参考距离；n是路径损耗(Pass Loss)指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快：X是一个以dBm为单位，平均值为0的高斯随机变量，反映了当距离一定时，接收到的能量的变化。 实际应用中一般采用简化的渐变模型 为便于表达和计算，通常取d0为1 m。于是可得 [p(d)]dBm=A-10nlg(d) (3) 把[p(d)dBm写成RSSI的形式得到 RSSI=A-10nlg(d) (4) 其中，A为无线收发节点相距1 m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值。式(4)就是RSSI测距的经典模型，给出了RSSI和d的函数关系，所以已知接收机接收到的RSSI值就可以算出它和发射机之间的距离。A和n都是经验值，和具体使用的硬件节点和无线信号传播的环境密切相关，因此在不同的实际环境下A 和n参数不同，其测距模型不同。
脊椎部位的快速定位方法
脊椎部位的快速定位方法，你值得拥有 类脊柱由33块椎骨（颈椎7块，胸椎12块，腰椎5块，骶骨、尾骨共9块）借韧带、关节及椎间盘连接而成。 颈椎段位置： 方法：采坐姿实施，并令患者正坐。 颈椎椎体位置判定：颈椎椎体判定以C2及C7较易判定，其余各颈椎椎体则以此两椎体来推定。 C1：此椎体由棘突无法摸到，但其横突位于枕骨下方、耳朵正后方位置。 C2：由头骨以下，首先摸到的棘突： C7：靠近双肩，较突出的棘突为C7及T1，但当头部摇动时，会跟着活动的是C7。 胸椎段位置： 方法：采俯卧姿势实施，并令患者双手掌心朝上平放于身体两侧。 胸椎椎体位置判定：胸椎椎体判定以T4、T7及T1较易判定，其余各胸椎体则以此三椎体来推定。 T1：如上所述，靠近双肩，较突出且不会随着头部转动的椎动即是T1 T4：在肩胛骨靠人体内侧较突出的正中点连接之椎体即是T4。 T7：在肩胛骨最下端的平行联机之椎体即是T7。 T10：以T4-T7之等倍距离，由T7向下延伸点的椎体即是T10。 T2,T3：由T1往下一、二椎体是（或由T4往上一、二椎体即为T3，T2）。 T5,T6:由T4往下一、二椎体（或由T7往上一、二椎体即为T6，T5）。 T8,T9:由T7往下一、二椎体即是。 T11，T12：由T10往下一、二椎体即是。 腰椎段定位： 方法如胸椎。
腰椎椎体位，置判定：腰椎椎体判定发L4较易判定，其余各腰椎椎体则以此推定。 L4:与骨盆顶点的连接即为L4。 L3,L5:由L4往上及往下各一椎体，即为L3及L5。 L1，L2：由L3往上一、二椎体即是（或由T12往下一，二椎体即是）。 李华锤疗专注于解决脊柱和软组织方面的相关疾病，不仅在调理上适用范围广、使用简单、效果显著，而且还解决自己健康和异性尴尬的问题，达到了“多赢”效果。 李华锤疗，只为你我健康，让我们用一颗热血的心来迎接中医养生大健康的广阔市场！ 李华锤疗，轻松渗透，灸之不及、罐之不到、针之不能，锤疗立解！
马尔可夫预测
4.6 马尔可夫预测 4.6.1 马尔可夫预测法分析概述 马尔可夫是俄国著名的数学家，马尔可夫过程是以马尔可夫名字命名的一种特殊的描述事物发展过程的方法。马尔可夫过程主要用于对企业产品的市场占有率的预测。 众所周知，事物的发展状态总是随着时间的推移而不断地变化的。对于有些事物的发展,需要综合考察其过去与现在的状态，才能预测未来。但有些事物的发展，只要知道现在状态,就可以预测将来的状态而不需要知道事物的过去状态。例如，在下中国象棋时，一个棋子下一步应该怎样走，只与它当前的位置有关，而不需要知道它以前处于什么位置，也不需要知道它是怎么走到当前位置的。这种与过去的取值无关，称为无后效性。这种无后效性的事物的发展过程，就称为马尔可夫过程。 1.一步转移概率与转移概率矩阵 如果变量的状态是可数的，假设有N个，那么从状态i经一步转移到j,都有发生的可能，我们称Pij为一步转移概率。将这些依序排列起来构成的一个矩阵，叫做转移概率矩阵： 转移概率矩阵具有下述性质; (1)矩阵每个元素均非负； (2)矩阵每行元素之各等于1. 2.多步转移概率与转移概率矩阵 在一步转移概率概念的基础上，可导出多步转移概率。若系统在时刻T0处于状态i,经过n步转移，在时刻Tn时处于状态j,这种转移的可能性的数量指标称为n步转移概率，记为P（Xn=j|X0=i）=Pij(n)。n步转移概率矩阵记为
经过计算，可以得到一个有用的结论： 同时,n步转移概率同一步转移概率一样具有下列性质; 2.4.2市场占有率预测分析 1.市场占有率预测分析概述 在市场经济条件下，各企业都十分重视扩大自身产品的市场占有率。因此，预测企业产品市场占有率，也就成为企业十分关心的问题。 市场占有率是指在一定地理范围内，某一类商品因为具有相同的用途或性质而相互竞争，那么在这类商品的整个销售市场上，每一种品牌的产品的销售额（销量）点该类商品总销售额（销量）的份额即为该品牌商品的市场占有率。 2.市场占有率预测分析的基本 市场占有率预测分析的基本步骤如下:假设该地区市场上有三种同类商品。 (1)调查目前市场占有率情况，得到市场占有率向量A 首先，通过抽样调查，了解目前市场占有率情况。根据调查结果，构建市场占有率向量A。则A=（P1 , P2 ,P3） (2)调查消费者的变动情况，计算转移概率矩阵P 通过合理的消费者抽样调整，汇总消费者消费变动的情况，并计算出转移概率矩阵P。则
基于核函数法及马尔可夫链的节点定位算法
2010年11月Journal on Communications November 2010 第31卷第11期通信学报V ol.31No.11基于核函数法及马尔可夫链的节点定位算法 赵方1，罗海勇2，林权3，马严4 （1. 北京邮电大学软件学院，北京 100876；2.中国科学院计算技术研究所普适计算研究中心，北京 100190； 3.中航工业综合技术研究所，北京 100028； 4.北京邮电大学信息网络中心，北京100876） 摘要：基于贝叶斯滤波框架，提出了基于核函数法及马尔可夫链的节点定位算法，该算法采用射频指纹匹配技术，使用核函数构建似然函数，充分利用观测与多个训练样本之间的相似性，避免使用先验确定型信号分布模型产生的误差。此外，为提高移动目标的定位精度和定位实时性，该算法还使用马尔可夫链，通过利用目标的历史状态和环境布局等信息对匹配定位的网格搜索空间进行限制，剔除目标移动过程中不可能发生的位置跳变。实验证明，与高斯分布模型相比，所提定位算法具有更高的定位正确率和定位精度。 关键词：节点定位；核函数；马尔可夫链 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1000-436X(2010)11-0195-10 Node localization algorithm based on kernel function and Markov chains ZHAO Fang1, LUO Hai-yong2, LIN Quan3, MA Yan4 (1. School of Software Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China; 2. Research Center for Pervasive Computing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China; 3. Avic Aero-Polytechnology Establishment , Beijing 100028, China; 4. Information Network Center, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) Abstract: To position indoor objects accurately and robustly, a novel node localization based on kernel function and Markov chains was presented, which employs Bayesian filter framework and radio fingerprinting technology. It uses kernel function to construct likelihood function to take full advantage of the similarity between observation and several training samples, which avoids the error brought by employing a priori determined distribution model. Furthermore, the proposed algorithm uses Markov chains to improve the localization accuracy and shorten the positioning time. It limits the search space of the matching grids with object's previous state and the environment layout, and refuses the object’s impossible position jump during the moving process. Experiments confirm that the proposed localization outperforms the algorithm with Gaussian distribution model. Key words: node localization; kernel function; Markov chain 1引言 现有无线传感器网络（WSN, wireless sensor networks）定位技术一般采用红外线、超声波、射频等传感信号。其中基于红外线、超声波的定位技术精度相对较高，不过由于需要使用专门的硬件设 收稿日期：2010-03-31；修回日期：2010-10-05 基金项目：国家科技重大专项基金资助项目（2010ZX03006-002-03）；国家自然科学基金资助项目（60873244, 60973110, 61003307）；北京市自然科学基金资助项目（4102059） Foundation Items:Important National Science & Technology Specific Projects(2010ZX03006-002-03); The National Natural Sci-ence Foundation of China (60873244, 60973110, 61003307); The Natural Science Foundation of Beijing (4102059)
麦肯锡七步分析法
麦肯锡七步分析法 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
麦肯锡七步分析法 “七步分析法”是麦肯锡公司根据他们做过的大量案例，总结出的一套对商业机遇的分析方法。它是一种在实际运用中，对新创公司及成熟公司都很重要的思维、工作方法。 对于多数商业计划来讲没有可遵循的东西，尤其是新创行业的商业计划，一般都是外延式的，而不是传统的、有可寻的市场。比方说自行车市场、汽车市场，这些传统行业的市场大家都是很清楚的；但一些新创的服务性市场，市场到底是什么大家都还搞不清楚。如许多高科技公司在做软件，是套装软件还是服务性软件要界定出你是做的哪一块。这里一是要搞清楚市场是什么再一个是在市场中的价值链的哪一端如要给企业提供一个管理软件，或叫管理方案，是软件的集成商，还是套装软件商，或是平台提供商确定自己的市场在哪里，才能比较谁和你，你的机遇在哪里如是一家软件提供商，它的市场是中国的企业，它先是企业软件的集成商，现在又做到了套装软件商。 第一步：确定新创公司的市场在哪里 这里一是要搞清楚市场是什么？再一个是在市场中的价值链的哪一端？确定自己的市场在哪里，才能比较谁和你竞争，你的机遇在哪里？ 第二步：分析影响市场的每一种因素
知道自己的市场定位后，就要分析该市场的抑制、驱动因素。要意识到影响这个市场的环境因素是什么？哪些因素是抑制的，哪些因素是驱动的。此外还要找出哪些因素是长期的？哪些因素是短期的？如果这个抑制因素是长期的，那就要考虑这个市场是否还要不要做？还要考虑这个抑制因素是强还是弱？ 对一般新创公司来讲，它找的多是新兴的市场，这就不如一些传统的市场如汽车市场那样成熟，大家可以用一些成型的模式或数据来进行分析，如平均每年增长多少。当然一些老的模式今天也都面临着新的挑战。如WTO就是一个有可能是驱动、有可能是抑制的因素，目前大家谁都不知道，而且它对每个行业的影响是不一样的。要意识到影响这个市场的环境因素是什么哪些因素是抑制的，哪些因素是驱动的。此外还要找出哪些因素是长期的哪些因素是短期的如果这个抑制因素是长期的，那就要考虑这个市场是否还要不要做还要考虑这个抑制因素是强还是弱如一家外国想在中国开公司，但中国的规管制度对它是一个抑制因素，不让它做。但随着WTO的实施，这项制度就成为一个短期的抑制因素，短到7年，所以从长期来看，外国银行还是要进入这个市场，虽然现在还存在一个很强的抑制因素。 第三步：找出市场的需求点 在对市场各种因素进行分析之后，就很容易找出该市场的需求点在哪里，这就要对市场进行分析，要对市场客户进行分类，了解每一类客户的增长趋势。如中国的房屋消费市场增长很快，但有些房屋消
脊椎的快速定位方法
脊椎的快速定位方法 [转] 脊椎的快速定位方法 脊椎的快速定位方法 1、颈椎： （1）方法：采坐姿实施，并令患者正坐。 （2）颈椎椎体位置判定：颈椎椎体判定以C2及C7较易判定，其余各颈椎椎体则以此两椎体来推定。 a.C2：由头骨以下，首先摸到的棘突： b.C7：靠近双肩，较突出的棘突为C7及T1，但当头部摇动时，会跟着活动的是C7。 c.C1：此椎体由棘突无法摸到，但其横突位于枕骨下方、耳朵正后方位置。2、胸椎： （1）方法：采俯卧姿势实施，并令患者双手掌心朝上平放于身体两侧。 （2）胸椎椎体位置判定：胸椎椎体判定以T4、T7及T1较易判定，其余各胸椎体则以此三椎体来推定。 a.T1：如上所述，靠近双肩，较突出且不会随著头部转动的椎动即是T1 b.T4：在肩胛骨靠人体内侧较突出的正中点联机之椎体即是
T4。 c.T7：在肩胛骨最下端的平行联机之椎体即是T7。 d.T10：以T4-T7之等倍距离，由T7向下延伸点的椎体即是T10。 e.T2,T3：由T1往下一、二椎体是（或由T4往上一、二椎体即为T3，T2）。 f.T5,T6:由T4往下一、二椎体（或由T7往上一、二椎体即为T6，T5）。 g.T8,T9:由T7往下一、二椎体即是。 h.T11，T12：由T10往下一、二椎体即是。3、腰椎：（1）方法如胸椎。 （2）腰椎椎体位，置判定：腰椎椎体判定发L4较易判定，其余各腰椎椎体则以此推定。 a.L4:与骨盆顶点的联机即为L4。 b.L3,L5:由L4往上及往下各一椎体，即为L3及L5。 C.L1，L2：由L3往上一、二椎体即是（或由T12往下一，二椎体即是）。 颈椎微调手法枕寰枢复合关节应用解剖 从解剖上看，寰枕关节和寰枢关节是分属于不同节段的两个运动单元，而从运动生理的角度分析，这两节段更象是同一生理性关节的不同组成。两者之间，既有分工又有协同，共同参与头颈的功能活动。
麦肯锡七步分析法
麦肯锡七步分析法 “七步分析法”是麦肯锡公司根据他们做过的大量案例，总结出的一套对商业机遇的分析方法。 它是一种在实际运用中，对新创公司及成熟公司都很重要的思维、工作方法。 第一步：确定新创公司的市场在哪里? 这里一是要搞清楚市场是什么?再一个是在市场中的价值链的哪一端?确定自己的市场在哪里， 才能比较谁和你竞争，你的机遇在哪里。 第二步：分析影响市场的每一种因素 知道自己的市场定位后，就要分析该市场的抑制、驱动因素。要意识到影响这个市场的环境因 素是什么?哪些因素是抑制的，哪些因素是驱动的。此外还要找出哪些因素是长期的?哪些因素是短 期的?如果这个抑制因素是长期的，那就要考虑这个市场是否还要不要做?还要考虑这个抑制因素是 强还是弱? 第三步：找出市场的需求点 在对市场各种因素进行分析之后，就很容易找出该市场的需求点在哪里，这就要对市场进行分 析，要对市场客户进行分类，了解每一类客户的增长趋势。如中国的房屋消费市场增长很快，但有 些房屋消费市场却增长很慢。这就要对哪段价位的房屋市场增长快，哪段价位的房屋市场增长慢做 出分析，哪个阶层的人是在买这一价位的，它的驱动因素在哪里?要在需求分析中把它弄清楚，要了 解客户的关键购买因素，即客户来买这件东西时，最关心的头三件事情、头五件事情是什么? 第四步：做市场供应分析 即多少人在为这一市场提供服务，在这一整个的价值链中，所有的人都在为企业提供服务，因 位置不同，很多人是你的合作伙伴而不是竞争对手。如奶制品市场中，有养奶牛的，有做奶产品的， 有做奶制品分销的。如公司要做奶制品分销，那前两个上游企业都是合作伙伴。不仅如此，还要结 合对市场需求的分析，找出供应伙伴在供应市场中的优劣势。
定位技术
无线传感网络定位技术综述 潘国民 120802016 摘要：首先介绍无线传感网络定位技术额相关术语、评价标准等基本概念及定位算法的分类算法；重点基于测距和非测距两个方面介绍无线传感网络定位方法，并研究若干新型无线传感网络定位方法，主要包括移动锚节点算法、三维定位算法和智能定位算法。从实用性、应用环境、硬件条件、供能安全隐私等方面 出发总结当前无线传感网络定位技术存在的问题并给出可行的 解决方案后，展望未来的研究应用发展趋势。 1、引言 在很多无线传感器网络应用中，没有节点位置信息的监测信息往往毫无意义。当监测到事件发生时，关心的一个重要问题就是该事件发生的位置，如森林火灾监测，天然气管道泄漏监测等。这些事件的发生，首先需要知道的就是自身的地理位置信息。定位信息除了用来报告事件发生的地点外，还可用于目标跟踪、目标轨迹预测、协助路由以及网络拓扑管理等。 常见的定位技术如全球定位系统（globe position system，GPS）是目前应用最广的、最成熟的定位系统，通过卫星的授时和测距来对用户节点进行定位，具有较高的定位精度，实时性较好，抗干扰能量强。但是，使用GPS技术定位只适合于视距通信的场合，即室外无遮挡的环境，用户节点通常能耗高、体积大且成本也较高，还需要固定基础设施等，这不太适合低成本自组织
无线传感器网络。另外，机器人领域采用的定位技术也与无线传感器网络的定位技术不同，尽管二者非常相似，节点都具有自组织和移动特性，但是机器人节点数量少，节点能量充足且携带精确的测距设各，这在一般的能量受限的无线传感器网络中很难满足类似的条件。由于资源和能量受限的无线传感器网络对定位的算法和定位技术都提出了较高的要求。因此，无线传感器网络的定位技术或定位算法通常需要具各以下重要特征：自组织特性，节点可能随机分布或人工部署；能量高效特性，尽量采用低复杂度的定位算法，减少通信开销，延迟网络寿命；分布式计算特性，各个节点都计算自己的位置信息；鲁棒性，可能监测数据有误差，要求定位算法具有良好的容错性；节点位置计算的常用方法。2、定位技术分类： 2.1.GPS定位技术 当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减到十分微弱的地步，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时间信息是不可能的，为了得到较高的信号灵敏度，就需要延长在每个码延迟上的停留时间，A-GPS技术为这个问题的解决提供了可能性。室内GPS技术采用大量的相关器并行地搜索可能的延迟码，同时，也有助于实现快速定位。这种室内GPS 定位技术由于需要在手机内集成GPS接收器，决定了它的应用受限性，为此，把具有该功能的手机价格降到人们可以承受的范围内成了室内GPS技术追求的目标之一。
雅思阅读：段落+词汇—快速定位法
雅思阅读：段落+词汇—快速定位法 雅思阅读考试中，要求考生的不只是上千上万的词汇量，同时还有速度。如何能够在1个小时内，高效率的完成40个问题，就得需要考生们对问题答案所在位置的快速精准定位。本文中，朗阁海外考试研究中心的专家将以剑桥雅思4中的几篇文章为例，给考生们讲解快速定位法。 段落定位要求考生在拿到一篇文章后，首先要对文章进行略读，读文章标题，每个段落的首尾句，掌握文章的大意，了解每段在讲什么，有助于下一步看问题的时候可以先确定这个问题的段落位置。 词汇定位要求考生在对文章略读后，看问题，并划出定位词。定位词在之前《雅思阅读之定位》一文中已经讨论过，主要是一些名词。结合对每段意思的掌握，确定好问题的段落位置后，再通过划出的问题中的定位词在段落中定位答案的最后位置。 我们以剑桥4 Test1 Passage2进行演练： 1. 略读题目和段落 Title: What do whales feel? An examination of the functioning of the senses in cetaceans, the group of mammals comprising whales, dolphins and porpoises. 从对标题的阅读中，我们可以了解到这篇文章要讲的是鲸的感官，the senses of whales. 在这里我们可以预测下感官有哪些，同时可以对下面文章的内容进行预测。 Paragraph1: Some of the senses that we and other terrestrial mammals take for granted are either reduced or absent in cetaceans for fail to function well in water. For example, it appears from their brain structure that toothed species are unable to smell. Baleen species, on the other hand, appear to have some related brain structures but it is not known whether these are functional. It has been speculated that, as the blowholes evolved and migrated to the top of the head, the neural pathways serving sense of
基于RSSI的室内定位算法
基于RSSI的室内定位算法实现 1.背景 随着现代通信、网络、全球定位系统（Global Position System，GPS）、普适计算、分布式信息处理等技术的迅速发展，位置感知计算和基于位置的服务（Location Based Setvices,LBS）在实际应用中越来越重要。GPS是目前应用最广泛和成功的定位技术。由于微波易被浓密树林、建筑物、金属遮盖物等吸收，因此GPS只适合在户外使用，在室内场合，由于信道环境复杂、微波信号衰减厉害、测量误差大，GPS并不适用。近年来基于低成本、低功耗、白组织的无线传感网网络（Wireless Sensor Network,WSN）定位技术得到了科研人员的重视和研究，具有广泛地应用前景。根据定位过程中是否实际测量节点间的距离，可将定位算法分为基于测距（Range-based）的定位和距离无关（rang-free）的定位。基于测距的定位先由未知节点硬件接收部分参考节点发射的无线信号并记录下TOA（Time of Arrival）、AOA(Angle of Arrival)、TDOA(Time Difference of Arrival)、RSSI(Received Signal strength Indicator)等测距度量值，然后将测距度量值转为未知节点的参考节点的距离和方位，然后再采用相关算法如三边测量法、三角测量法、极大似然估计法等来计算未知节点的位置。由于RSSI检测设备和机制简单，硬件成本低，实现简单，可通过多次测量平均获得准确的信号强度值，降低多径和遮蔽效应影响，因此基于RSSI测距的定位技术成为今年来室内定位研究的热点。 2.RSSI简介及原理 2.1 RSSI简介 基于RSSI（接收信号强度）的测距技术是利用无线电信号随距离增大而有规律地衰减的原理来测量节点间的距离．根据读取节点射频芯片寄存器的值，可以得到发射节点的发射信号强度．接收节点根据接收到的信号强度，计算出信号的传输损耗，利用理论或者经验模型将无线信号的传输损耗值转换为距离值．该测距技术只需节点具备无线收发器即可完成，不需要增加额外的硬件，也正因此应用成本较低。 2.2RSSI测距原理 通过大量工程实践可以发现，无线信号传播服从概率分布，并可归纳出无线信号传播的概率模型——Shadowing 模型，其一般形式为 P r(d) = p r(d0)-10nlg(d/d0)+X dBm , (1) 式中，pr(d)为收发节点距离为d时的接收信号强度（单位为dBm），d0位收发节点的参考距离，n为由环境决定的路径损耗指数。 在实际应用中，可采用简化的Shadowing模型： P RSSI = P0– 10nlg(d/d0), (2) 式中，d0=1m；P RSSI为节点接收到的RSSI值（单位为dBm），P0为信号传输1m远处接收信号的功率。为了便于表达和计算，通常取d0为1m。于是可得 RSSI = A – 10nlg(d) (3) 其中，A为无线收发节点相距1m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值，d即为所要求的节点间的距离。A和n都是经验值，和具体使用的硬件节点、无线信号传播的环境密切相关。因此在不同的实际环境下A和n参数不同，其测距模型也不同。但在充分研究环境因素的影响后，RSSI可以用来进行室内和室外的测距及定位。 3.基于RSSI的定位算法 RSSI测距定位算法实现流程如下图1:
四种快速定位文件的方法
首页| 博客群| 公社| 专栏| 论坛| 图片| 资讯| 注册| 帮助| 博客联播| 随机访问lingxi 删除顽固文件- -| 回首页| 2007年索引| - -破解网页锁之法（1秒钟就够） 四种快速定位文件的方法 我们经常打开资源管理器从中寻找文件，对于一些文件较多的文件夹，想从里面直接找到所需文件会比较难，用搜索吧，似乎也不是那么方便，在此提供4种可以提高寻找速度的技巧。 地址栏定位 在资源管理器上有一个地址栏，当我们打开一个文件夹时，在地址栏的输入框中便会显示当前的文件夹路径。此时如果把输入光标定位到这文件夹路径后输入“\”则会以列表方式显示此文件夹中的文件、文件夹，再输入w则列表显示以w开头的文件、文件夹（如图1）。 你可用鼠标单击打开或用向下键选中回车打开。当然还可以输入更多的字以直接找到相应文件，比如输入\ Win则可列表显示以Win开头的文件、文件夹 以名定位 打开文件夹后在文件夹内单击，然后按键盘上的w键，系统会自动选中了第一个以w开头的文件夹或文件，重复按w键则依次选中第2、3……个以w开头的文件夹或文件。 下面这一点，一些骨灰级的用户都不一定知道。 若键入win则可以直接跳到首个以win开头的文件夹或文件。当然，你也可以键入更多的字以便更准确地定位。不过要注意连续输入速度一定要快，太慢的话win将被分成3次独立操作，那样结果只会定位到n 开头的文件。你也可以直接输入中文来选中以相应中文字开头的文件。 若在左侧文件夹树状图中，展开文件夹后输入w则可定位到选定文件夹下w开头的子文件夹。这种方法在桌面或开始菜单中查找程序时也同样有效。 收藏夹 大家都知道在IE中可以使用收藏夹，不过在资源管理器中的收藏夹可能大家都忽略了吧？ 可以把一些比较常用的文件或文件夹添加到收藏夹以便快速打开。选中一个文件或文件夹，用鼠标左键按住拖动到菜单栏上的“收藏”，等2-3秒就会展开收藏菜单，拖动到收藏菜单的文件夹上还可以再展开下级文件夹的菜单，拖动到这些菜单上时会有一条粗线显示当前会插入的位置（图2），放开鼠标即可把选中的文件或文件夹添加到收藏夹中。使用时则和在IE中一样直接单击“收藏”从中选择即可打开。 链接工具栏 在资源管理器中右击工具栏单击√选“链接”，在地址栏后就会显示“链接”工具栏。我们只要找到常用的程序、文件或文件夹，用鼠标左键按住拖动到“链接”上放开。以后你只要单击链接后的“＞＞”按钮从列表中就可以找到这些常用的文件或文件夹的快捷方式，单击选择即可快速打开。 资源管理器中的收藏夹、链接都是与IE的收藏夹是共用的，所以收藏夹或链接中的文件或文件夹也可以从
马尔可夫预测算法
马 尔可夫预测算法 综述 马尔可夫预测法以系统状态转移图为分析对象，对服从给定状态转移率、系统的离散稳定状态或连续时 间变化状态进行分析马尔可夫预测技术是应用马尔可夫链的基本原理和方法研究分析时间序列的变化规律，并预测其未来变化趋势的一种技术。 方法由来 马尔可夫是俄国的一位著名数学家 (1856—1922)，20世纪初，他在研究中发现自然界中有一类事物的变化过程仅与事物的近期状况有关，而与事物的过去状态无关。针对这种情况，他提出了马尔可夫预测方法，该方法具有较高的科学性，准确性和适应性，在现代预测方法中占有重要地位。 基础理论 在自然界和人类社会中，事物的变化过程可分为两类:一类是确定性变化过程；另一类是不确定性变化过程。确定性变化过程是指事物的变化是由时间唯一确定的，或者说，对给定的时间，人们事先能够确切地知道事物变化的结果。因此，变化过程可用时间的函数来描述。不确定性变化过程是指对给定的时间，事物变化的结果不止一个，事先人们不能肯定哪个结果一定发生，即事物的变化具有随机性。这样的变化过程称为随机过程一个随机试验的结果有多种可能性，在数学上用一个随机变量（或随机向量）来描述。在许多情况下，人们不仅需要对随机现象进行一次观测，而且要进行多次，甚至接连不断地观测它的变化过程。这就要研究无限多个，即一族随机变量。随机过程理论就是研究随机现象变化过程的概率规律性的。客观事物的状态不是固定不变的，它可能处于这种状态，也可能处于那种状态，往往条件变化，状态也会发生变化状态即为客观事物可能出现或存在的状况，用状态变量表示状态： ??? ? ?????=???==,2,1,,2,1t N i i X t 它表示随机运动系统，在时刻),2,1( =t t 所处的状态为),2,1(N i i =。状态 转移：客观事物由一种状态到另一种状态的变化。设客观事物有 N E E E E ...,,321共 N 种状态，其中每次只能处于一种状态，则每一状态都具有N 个转向（包括转向自身），即由于状态转移是随机的，因此，必须用概率来描述状态转移可能性的大小，将这种转移的可能性用概率描述，就是状态转移概率。
基于隐马尔可夫模型的基站定位地图匹配算法研究
第18卷 第7期 中 国 水 运 Vol.18 No.7 2018年 7月 China Water Transport July 2018 收稿日期：2018-03-08 作者简介：马骁骏（1996-），男，河北张家口人，硕士生，上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，研究方向为地图 匹配、路径规划等。 基于隐马尔可夫模型的基站定位地图匹配算法研究 马骁骏1，李 烨2 （1.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093；2.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093） 摘 要：在基站定位过程中，信号衰减、噪声干扰、基站群切换等因素会造成定位数据误差大、无效点多，隐马尔可夫模型若基于定位点间的大圆距离计算转移概率，可能降低最终的路段匹配准确率。文中首先去除定位数据中的不可能点，然后利用截尾均值滤波技术进行预处理；以候选点间的大圆距离替代定位点间的大圆距离、并结合相邻定位点间的时间间隔计算转移概率，利用维特比算法解得最优移动轨迹。基于OSM 实际路网数据的仿真结果表明，文中方法明显提高了基站定位数据的匹配精度。 关键词：基站定位；地图匹配；隐马尔可夫模型；维特比算法；滤波 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2018）07-0064-03 引言 如今，智能手机用户常使用基于位置的应用程序，并与服务提供商共享他们的位置数据。大量的位置数据对于智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）应用非常有用。例如，这些数据可用于预估道路行驶时间、交通拥堵检测和交通流量预测。但由于位置数据存在误差，这些数据只能通过与电子地图匹配后才可以应用于上述工作。 智能手机可通过多种方式生成位置数据，例如GPS 定位、Wi-Fi 定位和基站定位。不同的定位方式其定位误差差别很大。研究表明，GPS、Wi-Fi 和LBS 定位的定位误差分别可达8、74和600m [1]。虽然GPS 定位具有极好的定位精度，但是，对手机电池的消耗也比其他定位方法高近10倍[2-3]。Wi-Fi 定位主要应用于室内定位场景，不适用于道路网络上的车辆。与前两者相比，LBS 定位虽然定位精度不够高，但它的能耗和成本更低[2]。与匹配GPS 或Wi-Fi 定位数据相比，这种有噪声且误差大的LBS 定位数据的地图匹配是很困难的。为了使这种数据可以应用到智能交通系统中，需要改进现有的地图匹配算法。 本文通过对基站定位方法以及地图匹配理论的研究，提出了一种基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov model，HMM）的地图匹配算法。首先利用α-截尾滤波器[4]对基站定位原始数据进行预处理，然后基于隐马尔可夫模型方法对问题建模，定义转移概率模型，利用维特比算法求解以获得最可能的道路序列，对原始移动轨迹进行修复。我们使用来自实际路网的LBS 位置数据来测试该方法，并与文献[5]中的HMM 算法进行比较。 一、基于基站定位的地图匹配算法研究 1．电子地图解析 使用定位数据进行地图匹配时，需要与路网数据结合，从而将定位点投影到对应的路段上面。本文采用的路网数据 来源于Open StreetMap （OSM）[6]，地图数据格式为XML （eXtensible Markup Language），地图数据处理流程如下： （1）解析路网数据，解析从OSM 下载的XML 格式的地图数据，解析出来的地图数据主要包括该块地图区域的点（node）、路（ways）、关系（relation）以及边界信息。这四种元素构成了整个地图画面。其中，node 定义为空间中节点的位置；ways 定义为路段或者区域；relation 定义为元素之间的关系。 （2）获取路网中的道路等级信息（highway）标签的值，如高速公路（motorway）、主干道（primary）、次干道（secondary）等，从而得到各个道路的速度限制以用于定位数据的速度过滤。 2．定位数据预处理 由于基站定位数据本身误差大、噪声高，直接应用基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法不会有好的修复效果，所以在地图匹配前，需要对定位数据进行预处理，以剔除对匹配产生错误的定位点。预处理步骤如下： （1）去除不可能点。由于基站定位中非视距传播（NLOS）、噪声干扰、信号衰减以及基站群切换时产生的“乒乓效应”[6]造成定位过程中产生错误的无效数据即不可能点。车辆的速度受到很多因素的限制，包括车辆本身的最高速度和道路车速限制。因此，我们假设车辆不能超过一定的速度阈值。利用定位数据的经纬度值以及时间戳，我们可以得到任意两点间的速度值。通过其与速度阈值的比较，如果速度值大于阈值，则后面的点为不可能点； （2）α-截尾均值滤波：采用基于顺序量统计理论，针对中、长拖尾干扰噪声而设计的非线性滤波器。相比与中值滤波和均值滤波，α-截尾均值滤波器可以同时处理包含脉冲、高斯噪声的数据。
高精度快速定位技术与算法
高精度快速定位技术与算法 RTK (Real Time Kinematic)技术是GPS实时动态定位技术，它将GPS与数传技术相结合，实时解算并进行数据处理，在 1～ 2s 的时间里得到高精度的位置信息。 常规 RTK技术是一种对动态用户进行实时相对定位的技术，该技术也可用于快速静态定位。进行常规RTK工作时，基准站需将自己所获得的载波相位观测值 (最好加上测码伪距观测值)及站坐标，通过数据通信链实时播发给在其周围工作的动态用户。于是这些动态用户就能依据自己获得的相同历元的载波相位观测值 (最好加上测码伪距观测值)和广播星历进行实时相对定位，并进而根据基准站的站坐标求得自己的瞬时位置。为消除卫星钟和接收机钟的钟差，削弱卫星星历误差、电离层延迟误差和对流层延迟误差的影响，在 RTK中通常都采用双差观测值。 RTK技术是建立在流动站与基准站误差强相关这一假设的基础上的。当流动站离基准站较近 (例如不超过 1 0～ 1 5km)时，上述假设一般均能较好地成立，此时利用一个或数个历元的观测资料即可获得厘米级精度的定位结果。然而随着流动站和基准站间间距的增加，误差相关性将变得越来越差。轨道偏差，电离层延迟的残余误差和对流层延迟的残余误差项都将迅速增加。从而导致难以正确确定整周模糊度，无法获得固定解。 这项技术始于2 0世纪 90年代初，极大地拓展了GPS的使用空间，代表着高精度GPS的最高水平。但是RTK技术有着一定局限性，当流动站和基准站间的距离大于 50 km时，常规 RTK的单历元解一般只能达到分米级的精度，使其在应用中受到限制： 1. 用户需要架设本地的参考站 2. 误差随距离增长 3. 误差增长使流动站和参考站距离受到限制 4. 可靠性和可行性随距离降低。 在这种情况下为了获得高精度的定位结果就必须采取一些特殊的方法和措施，于是网络 RTK技术便应运而生了。 VRS(Virtual Reference Station)是虚拟参考站，代表GPS网络 RTK技术。它的出现使一个地区的所有测绘工作成为一个有机的整体，扩展了 RTK的作业范围，使GPS的应用更广泛，精度和可靠性也进一步提高。
第6章 马尔科夫预测方法-思考与练习
第6章 马尔科夫预测方法 思考与练习（参考答案） 1.设某市场销售甲、乙、丙三种牌号的同类型产品，购买该产品的顾客变动情况如下：过去买甲牌产品的顾客，在下一季度中有15%的转买乙牌产品，10%转买丙牌产品。原买乙牌产品的顾客，有30%转卖甲牌的，同时有10%转卖丙牌的。原买丙牌产品的顾客中有5%转买甲牌的，同时有15%转买乙牌的。问经营甲种产品的工厂在当前的市场条件下是否有利于扩大产品的销售？ 解：状态转移概率矩阵为： 假设市场达到稳定状态时，甲、乙、丙市场占有率分别为 x 1、 x 2、x 3、，则： 所以，在当前的市场条件下，当甲种产品的市场占有率大于0.40时不利于扩大商品的销售；当甲种产品的市场占有率小于0.40时利于扩大商品的销售。 2.某产品每月的市场状态有畅销和滞销两种，三年来有如下记录，见下表。“1” 解：由题可得：畅销状态有 M 1 =20 滞销状态有 M 2=12 从畅销到畅销有 M 11=12 从畅销到滞销有 M 12=7 从滞销到畅销有 M 21=7 从滞销到滞销有 M 22=5 0.750.150.1P=0.30.60.10.050.150.8?? ???? ???? [][]1123123233120.750.150.10.30.60.10.050.150.0.40,0.27,0.3813x x x x x x x x x x x x ?????????=? ????? ?+=+===??
计算状态转移概率矩阵（在计算状态转移概率矩阵时最后一个数据不参加计算，因为它在之后转移到哪里尚不清楚） 一步转移概率矩阵为： ?? ??? ?=?????? 12719 19P 7512 12 二步转移概率矩阵为： = ??????=?????? 2 (2)21271919P P 751212 3.某市三种主要牌号甲乙丙彩电的市场占有率分别为23%、18%、29%，其余市场 为其它各种品牌的彩电所占有。根据抽样调查，顾客对各类彩电的爱好变化为 0.50.10.150.250.10.50.20.20.150.050.50.30.20.20.20.4???????????? 其中矩阵元素 ij a 表示上月购买i 牌号彩电而下月购买 j 牌号彩电的概率；1,i = 2，3，4分别表示甲乙丙和其他牌号彩电。 1) 试建立该市各牌号彩电市场占有率的预测模型，并预测未来3个月各种牌号彩电市场占有率变化情况； 2）假定该市场彩电销售量为4.7万台，预测未来三个月各牌号彩电的销售量； 3）分析各牌号彩电市场占有率变化的平衡状态； 4）假定生产甲牌彩电的企业采取某种经营策略（例如广告宣传等），竭力保持了原有顾客爱好不向其它牌号转移，其余不变。分析彩电市场占有率的平衡状态。 解：（1）市场占有率初始向量为：P （0）=（0.23 0.18 0.29 0.3） 状态转移概率矩阵为： 则第K 期的市场占有率的预测模型为： 0.50.10.150.250.10.50.20.2P=0.150.050.50.30.20.20.20.4?? ?????? ?? ??k k 0.50.10.150.250.10.50.20.2S =P(0)P =(0.230.180.290.3)0.150.050.50.30.20.20.20.4k ???? ? ???????