基于LANDMARC系统的室内定位仿真研究
改进的LANDMARC算法进行室内定位
改进的LANDMARC算法进行室内定位
冯益星
【期刊名称】《电子设计工程》
【年(卷),期】2015(0)13
【摘要】在基于射频识别的室内定位LANDMARC算法中,由于待定位标签的定位精度受到参考标签的选择的影响,参考标签之间的信号会产生相互的干扰,所以就采用一种分别选择不同坐标轴上的参考标签的方法来减小参考标签间产生的信号的干扰,同时还可以提高待定位标签的定位精度.在一个13 m*10 m的房间中每隔1 m 布置一个参考标签,在房间四角布置上4个读写器.经过多次实验,最终得出结论,使用改进后的LANDMARC算法比原来经典的LANDMARC算法的精确度提升了10％左右,且算法复杂度降低.
【总页数】3页(P148-150)
【作者】冯益星
【作者单位】江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.基于RSSI的LANDMARC室内定位算法的改进 [J], 周亚罗;程锐涵;王莎莎;
2.改进的LANDMARC算法在ZigBee室内定位中的应用 [J], 白晋军;邵珠业;燕春;刘培林;陈力颖;孙晓东
3.基于LANDMARC的室内定位算法改进 [J], 彭慧珺;时宗胜;孙知信
NDMARC室内定位改进算法 [J], 邹承明; 黄明凯
5.一种基于CKF的改进LANDMARC室内定位算法 [J], 袁莉芬;张悦;何怡刚;吕密因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于LiDAR技术的室内定位与导航系统研究
基于LiDAR技术的室内定位与导航系统研究室内定位与导航系统是指通过技术手段，在室内环境中准确确定用户的位置，并为用户提供导航服务。
基于LiDAR技术的室内定位与导航系统借助光学测距技术，通过发射激光脉冲并接收其返回信号，实现对室内环境的三维建模和高精度定位。
本文将对基于LiDAR技术的室内定位与导航系统进行研究。
首先，基于LiDAR技术的室内定位与导航系统具备高精度定位的能力。
传统的室内定位方法主要依靠无线信号（如Wi-Fi和蓝牙）或惯性测量单元（如加速度计和陀螺仪）进行定位，但这些方法存在精度不高、易受干扰等问题。
而LiDAR技术通过测量光束的往返时间，可以实现对物体距离的准确测量，从而精确确定用户的位置。
相比于其他室内定位方法，基于LiDAR技术的室内定位与导航系统具备更高的定位精度，能够满足室内定位的需求。
其次，基于LiDAR技术的室内定位与导航系统可以实现实时三维建模。
传统的室内导航系统主要依赖于二维地图进行导航，但二维地图无法准确反映室内环境的三维特征。
而LiDAR技术可以获取物体的三维坐标信息，通过对激光扫描数据的处理，可以实现对室内环境的实时三维建模。
这种实时三维建模的能力，使基于LiDAR技术的室内定位与导航系统能够更加准确地感知室内环境，并为用户提供更加精细化的导航服务。
另外，基于LiDAR技术的室内定位与导航系统拥有较高的抗干扰能力。
在室内环境中，常常存在多径效应、信号遮挡以及环境变化等问题，这些因素会对定位和导航的准确性产生影响。
而LiDAR技术不受电磁干扰，具备较强的穿透力和抗干扰能力，能够在复杂的室内环境中稳定运行。
因此，基于LiDAR技术的室内定位与导航系统能够更好地应对干扰因素，提供稳定可靠的定位和导航服务。
最后，基于LiDAR技术的室内定位与导航系统还具备较高的安全性。
对于一些特定的场所，如商场、医院等密集区域，安全性是室内定位与导航系统至关重要的一点。
传统的室内导航系统可能存在定位误差、导航指引不准确等问题，这可能会导致用户迷失或发生其他安全事故。
基于matlab的可见光室内通信定位仿真
比较大的 FOV 的接收端光电转换器，因此该发射端的覆盖面
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
积非常大，发射机也不用在对准接收机，在传输的过程中也
不会受到障碍物的影响，适合用于多点通信。缺点是导致光
路径损耗和由多径效应引起的信号失真。
综合考虑，本系统采用直射链路短距离可见光通信系统。
直射模式的信道受多径效应影响较小，信道链路可等同于现行
信息技术与信息化 电子与通信技术
基于 MATLAB 的可见光室内通信定位仿真
马哲冬 * 曹新宇 曹新朋 齐婷婷 刘 杨 MA Zhe-dong CAO Xin-yu CAO Xin-peng QI Ting-ting LIU Yang
摘 要 关键词
可见光通信是一种在照明的同时能实现通信的一种绿色新技术。本文理论上分析了 LED 特性以及室内信 道传输模型，并用 MATLAB 软件分别对室内可见光通信光照分布和室内定位进行了仿真研究。利用定 位过程分离线采集数据阶段和实时匹配阶段，第一阶段形成数据指纹库，便于定位操作，第二阶段采用 KNN 匹配算法和卡尔曼滤波的方法定位，有效提高了精度。
为空间单位立体角， 为光通量，由能量流 给出
是发光曲线， 表示最大的能见度，发光强度单 位为坎德拉。发光功率 表示发光二极管辐射总能量，为 在各个方向上的积分
2 室内定位方法研究 在可见光定位系统中，位于定位空间内的 LED 作为定位
参考点。将检测到的位置度量指标及参考点的坐标输入到相 应的定位算法中，从而实现目标点的位置输出。可见光室内 定位常用的是位置指纹定位法（RSS）。基于 RSS 定位流程图 如图 1 所示。
【作者简介】 陈宏远（1971-），男，浙江台州人，大学本科，主要从
事信息采集技术和营销综合业务管理工作； 陈新 (1980-)，男，浙江临海人，工程师，大学本科，
一种基于无线射频识别技术的室内定位系统设计介绍
ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｔｏ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ．Ｕｓｉｎｇ Ｍａｔｌａｂ ｔｏ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｂａｓｅｄ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｇｅｔ ｂｅｔｔｅｒ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ．
ＩＩ
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ａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｎｏｔ ｔｈｅ ｂｅｓｔ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ，ｔｈｅ ｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ｉｓ ｃｈａｎｇｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｉｓｏｓｃｅｌｅｓ ｔｒｉａｎｇｌｅ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ａｌｓｏ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ＶＩＲＥ ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｏｂｔａｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｖｉｒｔｕａｌ ｔａｇｓ’ｆｉｅｌｄ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｆｒｏｍ ｌｉｎｅａｒ
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LANDMARC定位算法中参考标签的组成结构分析与改进
LANDMARC定位算法中参考标签的组成结构分析与改进摘要：由于LANDMARC定位算法中邻近标签有1/3的概率是以三角形的方式呈现，在此基础上可以将LANDMARC算法中参考标签的摆放方式由矩形改为三角形。
通过仿真比较两个模型的定位结果可知，三角形摆放方式的定位精度有一定的提升，更重要的是三角形摆放方式需要的参考标签数量少，具有降低成本、减少信号干扰、增强定位系统稳定性的优势。
关键词：参考标签；三角形；矩形；摆放；LANDMARC0 引言无源射频识别技术（Radio Frequency Identification）的发展，使室内无线定位深受关注。
LANDMARC室内定位系统以其成本低、效率高、定位精度较高而得到了一定的发展[1-3]。
LANDMARC算法采用参考标签来定位未知标签[4-5]，参考标签摆放方式是矩形形式。
1 LANDMARC算法模型分析1.1 矩形参考标签模型分析就矩形参考标签模型来分析，当在选择邻近标签时是如何构成三角形的，模型示意图。
图1中点p（0.1，0.1）是待测标签，而A-H均为参考标签。
点p的邻近标签是O、A、B、C、E，当选择邻近标签为4个的时候会构成三角形ABE。
由图1坐标可知，AB=2，OA=1.5，点p的坐标是（0.1，0.1），则通过距离公式可知各点与p点的距离。
比较OP、AP、BP、CP、EP这5条线段的长度，CP是这5条线段中最长的，所以C点不可能是邻近标签，邻近标签K=4时（表示的是邻近标签的个数），邻近标签组成的形状是三角形。
1.2 概率分析与计算当点p在正方形AOBC的左下方的1/4区域时，从图1中可以很清晰的看出O点肯定是距离p最近的点，由此可知当K=4时只需要确定三个邻近标签。
先研究PA、PC、PE，设OA=b，AB=a，且a≥b≥0。
连接EC两点，做EC线段的中垂线分别交x、y轴于点I、J，由此可得JI线段所在的直线方程为：由中垂线定理可以得到当点p在线段JI下面时，则pE<pC。
一种改进的LANDMARC室内定位算法
一种改进的LANDMARC室内定位算法段瑞珍;李海宁;徐萌【摘要】针对射频定位LANDMARC算法精度差的问题,提出了一种改进算法,依据最邻近参考标签到阅读器的距离及其接收的信号强度指示RSSI(received signal strength indicator),通过拉格朗日插值法,得到阅读器到待定位标签的距离,并通过三边定位求得待定位标签的坐标.通过软件仿真分析改进后的算法比原算法的定位精确度提高了65％左右,最小误差由原算法的0.39 m降低为0.015 3 m.实验数据表明,该改进算法在室内定位系统中具有较高的应用价值和广阔的应用前景.【期刊名称】《哈尔滨理工大学学报》【年(卷),期】2016(021)005【总页数】4页(P86-89)【关键词】射频;LANDMARC;参考标签;拉格朗日插值法【作者】段瑞珍;李海宁;徐萌【作者单位】哈尔滨理工大学荣成学院,山东威海264300;哈尔滨理工大学荣成学院,山东威海264300;哈尔滨理工大学荣成学院,山东威海264300【正文语种】中文【中图分类】TP391.4随着物联网技术的高速发展，人们对移动物体位置信息的准确性的要求越来越高，针对目前应用比较广泛的全球定位系统GPS[1-2]，它能够提供较精确的室外定位服务，但是由于建筑物的屏蔽作用令其室内定位精度较差，所以考虑其定位精度和成本等方面的因素，并不适合于室内定位，为此人们提出了基于射频识别技术RFID的定位[3-5].RFID定位算法根据其原理可以分为两类：基于测距的算法和基于非测距的算法.其中基于测距的算法是通过到达时间TOA (time of arrival)[6]、到达时间差TDOA(time difference of arrival)[7]、到达角度AOA(angle of arrival)[8-9]等来进行定位的.比较常用的为三边定位，但其算法在定位过程中会存在测距误差，使定位结果准确度不高[10].基于非测距算法原理是通过场景分析求得待定位标签的位置，主要有BVIRE[11]、VIRE[12]和LANDMARC算法.LANDMARC由于其算法简单的优点而得到广泛应用，但LANDMARC算法的定位精度很大程度上依赖于参考标签的密度，其定位精度较差[13-14].针对三边定位及LANDMARC算法的定位缺点，本文提出一种改进的LANDMARC插值室内定位算法.LANDMARC是一种采用参考标签来实现定位的算法[15-18].具体实现过程是先在室内放置一些参考电子标签，参考标签的位置已知，然后把待定位标签的RSSI值和参考标签的RSSI值进行比较，找出与定位标签的RSSI最接近的参考标签，利用参考标签的位置来推测定位标签的位置[19].设定有K个阅读器，M个参考标签和N个待定位标签.设定读写器接收待定位标签的信号强度矢量为：对于参考标签，设定其对应的信号强度为表示第k个阅读器测到第m个参考标签的信号强度，其中，m∈1,M,k∈1,K.通过欧氏距离来表示参考标签和待定位标签的相似度：对于待定位标签待定位标签和参考标签的相似矩阵为选取l个离待定位标签距离最近的参考标签，并赋其权重为依据最邻近参考标签的坐标计算待定位标签，计算其位置坐标为定位误差为LANDMARC系统定位精度很大程度上受到参考标签密度影响，为提高系统的定位精度，就要放置较多的参考标签，但参考标签数量的增加会造成标签之间的信号干扰，这样反而会影响系统的定位精度[20].针对LANDMARC算法存在的以上不足，本文提出了一种基于拉格朗日插值改进算法.改进后算法定位模拟系统如图1所示.参考标签到阅读器距离为电子标签的RSSI值和距离d相关，采用拉格朗日插值法来计算待定位标签与阅读器的距离，即式(9).通过拉格朗日插值算法可以求得待定位标签到阅读器的距离，然后采用三边定位算法进行定位，选取最邻近的三个阅读器，得到式(11).求解式(11)得到定位标签的位置为其中为了验证改进后算法的定位效果，本文进行仿真实验，在8×8 m2的区域内，放置4个读写器，49个参考标签，并随机选取了20个待定位标签，分别用LANDMARC算法和改进算法进行定位，定位结果如图2所示.根据图2的仿真结果可以清楚地看出改进后算法的定位效果优于改进前算法.根据定位结果分析两种算法的整体定位误差，其误差分析结果如图3所示.通过图3的误差结果分析可以看出改进后算法整体的定位误差远小于改进前算法，并且改进前算法的定位误差非常不稳定，外界的干扰对定位误差影响较大，改进后算法则整体比较稳定，可以更好地适应不同的室内环境，达到比较好的定位效果. 本文针对LANDMARC定位算法在定位精度方面存在的问题，以及三边定位获取距离有较大的测距误差的缺陷，提出了拉格朗日插值法来对现有算法定位精度差的问题进行改进，改进后的算法在不增加成本的情况下降低了定位误差，能够更好地适用于情况更复杂的室内环境系统中，很大程度上减小了外界干扰的影响，定位精度有了比较理想的提高.本文通过软件仿真分析，改进后的算法比原算法的定位精确度提高了65%左右，最小误差由原算法的0.39 m降低为0.015 3 m.实验结果表明，改进后算法在室内定位系统中具有较理想的结果.分析不同环境下的最邻近的参考标签的选取个数会对定位精度产生影响，针对此问题，今后的研究方向会对具体环境下的最适宜最邻近参考标签个数进行分析.。
室内定位系统中的精确定位算法研究与实现
室内定位系统中的精确定位算法研究与实现简介：室内定位是指在没有GPS信号或GPS信号不可用的情况下，通过一系列技术手段实现对室内位置的准确定位。
在近年来，随着室内导航需求的增加，室内定位系统的研究和应用也得到了广泛关注。
室内定位系统中的精确定位算法是实现室内定位的核心技术之一，本文将对其进行研究与实现。
一、室内定位需求及挑战在室内环境中，由于建筑物结构、遮挡物等原因，GPS信号无法正常使用，因此需要开发室内定位系统来满足室内导航需求。
然而，与室外环境相比，室内定位面临着一些特殊的挑战，如多径效应、信号衰减、随机误差等等。
因此，精确定位算法在室内定位系统中显得尤为重要。
二、室内定位的技术原理室内定位系统可以利用不同的技术手段来实现，如无线信号强度指纹法、超宽带定位、声学定位等。
其中，无线信号强度指纹法是一种较为常用的技术，它基于WiFi或蓝牙信号的接收信号强度（RSSI）来进行定位。
三、精确定位算法研究1. 接收信号强度指纹采集为了实现精确定位，首先需要采集大量的接收信号强度指纹数据。
可以通过在室内部署一系列参考节点（如无线路由器或蓝牙信标），然后在不同位置进行信号强度的采集。
采集得到的数据将作为后续算法的输入。
2. 信号强度指纹的特征提取与选择采集到的信号强度指纹数据中包含了大量的信息。
为了实现精确定位，需要从中提取出与位置信息相关的特征。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、多维缩放（MDS）等。
此外，在提取特征时还需要注意特征的区分度和稳定性，以提高定位精度。
3. 定位算法的选择目前，常用的室内定位算法包括基于距离的算法、基于概率统计的算法和基于机器学习的算法等。
基于距离的算法常用于测量无线信号的距离，如最小二乘法、加权最小二乘法等。
基于概率统计的算法则利用概率推理的方法来实现定位，如贝叶斯定位、卡尔曼滤波等。
而基于机器学习的算法则利用已知位置的数据进行训练，并通过学习建立模型来进行定位。
LANDMARC定位算法的修正与优化
LANDMARC定位算法的修正与优化
李宝山;岳康
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2016(033)004
【摘要】LANDMARC作为基于RFID技术室内定位的一项传统定位算法,在相关定位系统的研究中得到了广泛的应用.然而在实际的定位和应用过程
中,LANDMARC定位算法仍存在着一些缺点和不足.针对算法定位过程中错选邻居标签概率较高造成误差较大的情况,提出一种基于LANDMARC的修正与优化算法,算法主要通过几何运算比较来排除并校正错选的邻居标签.实验结果表明,在不同的定位环境条件下,修正与优化后算法其错选邻居标签的概率大大降低,结果使定位误差有了明显的减小.
【总页数】4页(P99-102)
【作者】李宝山;岳康
【作者单位】内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010;内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于LANDMARC系统的室内定位算法优化 [J], 刘小红;苏湛;徐青;沈昱明
NDMARC系统定位算法实现与仿真优化 [J], 殷鸣曙;倪海霞;徐翔;程双程
NDMARC室内定位算法的优化研究 [J], 张永超; 李波; 关小龙
NDMARC系统定位算法实现与仿真优化 [J], 殷鸣曙;倪海霞;徐翔;程双程
5.基于文化双量子粒子群优化的RFID 3D-LANDMARC定位算法 [J], 袁莉芬;张悦;何怡刚;吕密
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。