基于MR位置指纹定位的优化算法分析和实践

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基于rssi指纹算法的具体实现

基于RSSI指纹算法的具体实现引言RSSI指纹算法是一种基于无线信号强度指纹的定位算法，可以用于室内定位、智能导航等场景。

本文将详细介绍RSSI指纹算法的具体实现过程。

RSSI指纹算法概述RSSI（Received Signal Strength Indicator）是接收信号强度指示器的缩写，用于表示无线信号的强度。

RSSI指纹算法通过收集不同位置的RSSI值，并构建指纹数据库，以实现定位功能。

RSSI指纹算法的基本思路是利用无线信号在空间中的衰减特性，通过测量不同位置的信号强度，建立起位置与信号强度之间的映射关系，从而实现定位。

具体实现过程包括数据采集、指纹数据库构建和位置估计三个主要步骤。

数据采集数据采集是RSSI指纹算法的第一步，主要目的是收集不同位置的RSSI值。

采集数据时，需要选择一组特定的位置，并在每个位置上进行多次测量，以获取可靠的数据。

在每次测量中，需要记录无线设备的位置坐标和对应的RSSI值，并将数据保存到数据库中。

数据采集过程中需要注意以下几点： - 确保测量环境的稳定性，避免外界干扰对测量结果的影响。

- 采集足够多的数据样本，以提高定位的准确性。

- 采集数据时要注意覆盖整个定位区域，包括边缘区域。

指纹数据库构建指纹数据库的构建是RSSI指纹算法的核心步骤，它将采集到的RSSI数据转化为可供定位使用的指纹信息。

指纹数据库的构建主要包括数据预处理和特征提取两个部分。

数据预处理数据预处理是指在构建指纹数据库之前对采集到的数据进行清洗和处理，以提高数据质量和减少误差。

常用的数据预处理方法包括去除异常值、数据插值和数据平滑等。

去除异常值是指排除那些与其他数据明显不符的异常值，以避免对后续处理步骤的影响。

数据插值是指根据已有的数据推断缺失数据的值，以填补数据缺失的部分。

数据平滑是指通过滤波等方法，减少数据中的噪声和波动。

特征提取特征提取是指从预处理后的数据中提取出能够代表位置特征的关键信息。

《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》范文

《基于RSSI的RFID室内定位算法优化研究》篇一一、引言随着物联网技术的不断发展，RFID（无线频率识别）技术在室内定位领域的应用越来越广泛。

RSSI（接收信号强度指示）作为RFID技术中的重要参数，对于实现室内定位具有重要意义。

然而，由于室内环境的复杂性和多径效应的影响，基于RSSI的RFID室内定位算法仍存在一定的问题和挑战。

本文旨在研究并优化基于RSSI的RFID室内定位算法，以提高定位精度和稳定性。

二、RSSI与RFID室内定位原理RSSI是RF信号的强度指标，通过测量标签与阅读器之间的信号强度，可以推算出标签的位置。

在RFID室内定位中，通常采用多个阅读器对标签进行测距，然后通过算法计算出标签的精确位置。

然而，由于室内环境的复杂性和多径效应的影响，RSSI 值会受到多种因素的干扰，导致定位精度下降。

三、现有算法的问题与挑战目前，基于RSSI的RFID室内定位算法主要采用加权质心算法、指纹匹配算法等。

这些算法在理想环境下可以取得较好的定位效果，但在实际室内环境中仍存在以下问题和挑战：1. 多径效应：室内环境的复杂性和多径效应导致RSSI值波动较大，影响定位精度。

2. 信号干扰：其他无线设备的信号干扰可能影响RSSI值的准确性。

3. 标签与阅读器的布局：标签与阅读器的布局对定位精度也有较大影响。

四、算法优化方法针对上述问题，本文提出以下算法优化方法：四、算法优化方法针对现有算法的问题和挑战，本文提出以下优化策略：1. 引入机器学习算法：利用机器学习算法对RSSI值进行学习和预测，以减小多径效应和信号干扰对定位精度的影响。

2. 优化标签与阅读器的布局：通过优化标签与阅读器的布局，减少信号传播的障碍物和反射面，提高RSSI值的准确性。

3. 融合多种定位技术：将RFID技术与其他室内定位技术（如视觉定位、惯性导航等）相结合，提高定位精度和稳定性。

通过。

4G以及5G手机OTT精准定位技术介绍

WLAN-AP位置信息进行室内定位方法（二）
LTE信令用户关联
基于LTE网络的信令平台采用信令用户关联算法，对LTE的各个接口均进行用户标识。从而获得用户级别的LTE网络接口信令记录数据。用于用户级LTE网络的信令性能分析。
MR信令用户关联
基于已经关联的LTE网络信令采用MR 用户关联算法，对LTE MR数据进行用户标识。从而获得用户级别的LTE MR 接口信令记录数据。用于用户级LTE MR网络的信令性能分析。
由于，AP在实际室内覆盖半径仅为10-15米，已经达到室外民用经纬度的精度；
W
WLAN数据
LTE信令数据
L
室内AP覆盖半
A
径：10-15米
N
覆
关联
盖
• 信令关联
• MR关联
• 时域关联
• 用户关联
W
L A N
116ຫໍສະໝຸດ 6带有AP位置信息的LTE信令数据
组
1
网
11
11
6
精确楼宇、楼层覆盖分析
WLAN频率规划模型
WLAN用户MR信令关联
基于已经关联的LTE MR接口信令采用 WLAN用户关联算法，对LTE MR数据进行WLAN的AP标示。从而获得用户级别的LTE MR接口的WLAN识别数据。用于楼宇、楼层等维度的MR性能分析。
时域关联
对于关联的LTE MR信令和WLAN用户关联信令实施时域关联算法，通过计算用户分别在LTE MR和WLAN网络下的驻留时域分布进行关联。用于不同网络间的关联。
位。
场景
综合性能概况
楼宇
楼宇
独立楼宇性能
楼层
楼层楼层
高低分层性能

基于神经网络的mr精准定位

——————————收稿日期：2019-08-30基于神经网络的MR 精准定位MR Precise Location Based on Neural Network关键词：MR 数据；定位方法；指纹数据库；神经网络定位doi ：10.12045/j.issn.1007-3043.2019.11.004中图分类号：TN929.5文献标识码：A文章编号：1007-3043（2019）11-0016-04摘要：4G 业务和用户的发展，网络数据日趋增加，如何对网络中的海量数据，特别是MR 和信令数据进行联合分析已经成为当前研究的热点。

主要介绍中国联通江苏分公司通过依托MR 大数据分析平台实现MR 精确定位和定位结果应用方面的技术创新，主要包括神经网络指纹库算法以及全方位MR 覆盖评估等方面，不仅大幅提高了MR 定位精度，而且还提升了深度覆盖、业务价值、用户感知、竞对覆盖等全方面网络评估的可靠性。

Abstract ：With the development of 4G services and users，network data is increasing day by day.How to analyze the massive data in the network，especially MR and signaling data，has become a hot research topic.It mainly introduces the technical innovation of China Unicom Jiangsu branch in realizing MR precise positioning and application of positioning results based on MR Big data analysis platform，which mainly includes fingerprint algorithm and omnidirectional MR coverage evaluation.It not only greatly improves the accuracy of MR positioning，but also improves the reliability of all aspects of network assessment，such as deep coverage，business value，user perception，and competing coverage.Keywords ：MR data；Location method；Fingerprint database；Artificial neural networks location1概述互联网的飞速发展带动了整个信息技术产业的飞跃，在大数据背景下，移动网络必须实现数据的高效处理。

基于数据库相关算法的位置指纹定位技术

一
５ — ０
ＲＡＩＬＷＡＹＩＳＧＮＡＬＬＩＮＧ＆Ｃ０ＭＭＵＮＩＣＡＴ１０ＮＶｏ．Ｎｏ．２２１４８３０１
按照图３在Ｍａａｔｂ中搭建铁路沿线的仿真环境。ｌ按照图１的滑动窗口模式建立指纹数据库。
然后通过算法和数据库里指纹做对比，定位出该移动台距离哪个指纹最近，完成定位。
１２实际定位３种算法．
炙笑炙美黄炙美美夏美黄
笑盖黄炙哭美炙美美笑
．－－－—
—
４－— ９－－－ —
铁道通信信号
２１第４０２年８卷第３期
２．在线阶段。该阶段为实际定位阶段，
假设某一移动台移动到选定范围内的某一随
区间１
Ｉ
区间２
Ｉ
区间３
机点，测量其对各个基站的接收信号强度，
２１０２年３月
铁道通信信号
ＲＬＡＹＳＧＡＩＷＩＮＡＬＩＬＮＧ＆ＣＯＭＭＵＮＩＴ０ＮＣＡ１
Ｍａｃｒｈ２０１２
第４８卷
第３期
Ｖｏ．８Ｎｏ３１４．
基于数据库相关算法的位置指纹定位技术
Ｋｅｏｄ：Ｄｔａｅｃｒｌｉｔｏ；Ｎ（ｅｒｓＮｉｂｒｏｄ；ＫＮ；ｙｗｒｓａａｓｏｒａｏｍｅｄＮｂｅｔｎｈＮａｅｔｅｇｏｈｏ）ＮｈＷＫＮＮ

基于主成分分析和卡方距离的信号强度差指纹定位算法

基于主成分分析和卡方距离的信号强度差指纹定位算法随着无线通信技术的发展，室内定位已经成为了研究和应用的热点问题。

室内定位需要克服的困难之一是信号强度差的巨大变化，这可由多径效应、衰减和遮挡等引起。

研究开发一种能够准确且实时定位的室内定位算法至关重要。

本文基于主成分分析和卡方距离，提出一种高效的信号强度差指纹定位算法，用以解决室内定位中的信号强度差问题。

一、引言室内定位技术在智能家居、室内导航、健康监测等领域有着广泛的应用前景。

而无线信号强度差定位算法是室内定位中的一种重要手段。

信号强度差指纹定位算法是基于接收到的Wi-Fi信号强度，通过与预先采集的信号强度差地图进行匹配，以确定接收设备的位置。

由于室内环境的复杂性和多样性，使得信号强度差在不同位置有较大的变化，从而影响定位的准确性和稳定性。

二、相关工作在过去的研究中，有很多方法被用来处理信号强度差的室内定位问题，如指纹定位法、基于距离的定位法、基于角度的定位法等。

指纹定位法是一种基于确定位置处的信号强度指纹来进行定位的方法，由于其简单易用，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

由于信号强度差的高度变化性，使得指纹定位法无法满足高精度和高效率的要求。

为了克服信号强度差的高度变化性，我们提出了一种基于主成分分析和卡方距离的信号强度差指纹定位算法。

该算法首先通过主成分分析方法对信号强度差数据进行降维处理，降低数据的维度，提取主要特征，从而减小了定位过程中的计算量。

然后，使用卡方距离来度量信号强度差数据之间的相似度，实现对接收设备位置的准确定位。

具体而言，首先需要采集一定数量的信号强度差数据，并确定对应的位置信息，形成信号强度差指纹地图。

接收设备在定位时，会接收到周围Wi-Fi信号的强度，然后将这些信号强度差数据通过主成分分析降维。

降维后的信号强度差数据会通过卡方距离计算与信号强度差指纹地图上的信号强度差数据的相似度，找出最相似的信号强度差数据，并以此确定接收设备的位置。

基于零先验知识的室内指纹定位优化算法

基于零先验知识的室内指纹定位优化算法
于丹;王泽;陈永乐
【期刊名称】《太原理工大学学报》
【年(卷),期】2016(47)2
【摘要】针对众包方法构建指纹库数据质量低和指纹模糊相似性等问题,提出了一种基于SLAM技术的指纹数据质量优化和指纹唯一性增强的算法.利用ICNN算法完成数据关联优化,并在指纹向量中加入可信度指标来优化指纹更新过程;随后针对指纹模糊相似性设计了基于高斯插值的指纹唯一性增强优化算法,保证了指纹数据质量,从本质上提高了指纹定位的性能.实验表明,该算法能够将指纹定位的中位数误差从原始指纹的3m提高到2m,最大定位误差从8m左右下降到4m以内.
【总页数】5页(P195-199)
【作者】于丹;王泽;陈永乐
【作者单位】太原理工大学计算机科学与技术学院,太原 030024;太原理工大学计算机科学与技术学院,太原 030024;太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030024
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于 Zigbee 室内定位系统的指纹库优化算法 [J], 刘小康;郭杭
2.基于位置指纹优化算法的多传感器室内定位方法 [J], 成月;葛锡云;曹园山
3.基于位置指纹的Wi-Fi室内定位商场导航易购系统定位方法 [J], 石晟铭; 蔡抒凝; 苑佳凝
4.基于室内指纹定位的优化算法 [J], 甘露;杨君;郭娅婷
5.基于INS定位和WIFI指纹定位技术的无人机室内定位方法研究 [J], 曹以龙;景晓娟;景旭川
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一种新的mr三圆定位算法的实现与应用

1定位原理
多数文献［11-12］通常根据发射天线的功率和接收功率的差值来计算路径损耗，并通过简单的路径损耗公式来计算终端到基站的距离，由此来确定用户分布的轨迹为以基站为中心和以该距离为半径的圆。实际上无线电磁波传播时由于受到折射、反射、衍射等作用,路径损耗极难确定，在一个较大的均匀区域内可以获得稳定的统计值，但对于具体的样本则差异很大，不具备实用价值。
要是利用终端的主服务小区和多个邻区构成多边形，以终端接收到的各小区的电平强度(RSRP)通过传播模型计算的距离进行加权,多边形中心点为终端位置。该算法定位成熟，但假设因素太多，受站间距影响较大，定位精度较差(>300米)，需要有2个以上邻区才能完成定位。
基于指纹库的定位方法血。利用OTT或路测等具有位置信息的MR进行离线训练生成指纹库，通过指纹匹配来生成 MR的位置信息。受限于指纹库本身，该算法主要用于道路 MR的定位，定位精度可达100米，但比例不足30%。
的MR三圆定位算法，避免复杂环境的无线传播损耗的计算，解决了定位稳定性的问题。试验结果表明，该定位算法可
达100来@77%,满足无线量报告；大数据
中图分类号:TN929.5
文献标识码:A
文章编号：1673-1131( 2019)09-0034-04
0引言
中国移动4G用户数已突破6亿，接近全国人口总数的一半，庞大的用户群能产生出极具价值的网络大数据，特别是用户的位置及其接收电平是分析人群密度、业务密度、网络覆盖的最真实的基础数据，基于这些大数据可以实现人群疏散指挥、基于人流潮汐的交通优化和城市结构规划、无线网络射频优化、无线网络精确规划等非常有意义的应用。用户定位成为了近年网络大数据“皇冠上的明珠”，许多学者已经进行了多方面的研究向。3GPP提出了 CID、eCID、OTDOA和 UTDOA四个终端定位方案删，其中CID和eCID的定位精度较低，高通公司a证明OTDOA技术在理想AWGN信道环境下的最大定位精度是46米@67%和92米@95%。由于定位参考信号(PRS)会降低无线频谱效率，且对终端会提出额外的检测能力要求，在实际网络中OTDOA技术未实现应用。因此如何利用网络运行的数据来间接实现用户定位就成为了研究热点。

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：
文章编号：１００７ — ３０４３（２０１４）１１ — ００５２ — ０５
ＷｉｒｅｌｅｓｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＭＲｉｓｇｒａｄｕａｌｌｙｐｏｐｕｌａｒｉｚｅｄｉｎｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｉｎｇｅｒ — ｐｒｉｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｂｅｕｓｅｄｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＧＳＭｏｒＴＤ－ＳＣＤＭＡｓｙｓｔｅｍ．Ｉｔａｎａｌｙｚｅｓａｎｄｃｏｍｐａｒｅｓｓｅｖ — ｅｒａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｗｈｉｃｈｌｏｃａｔｉｏｎｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ｕｓｅ
中图分类号：ＴＮ９１４
文献标识码：Ａ
位置指纹定位；弱覆盖优化；邻区基于ＭＲ的无线优化方法在无线网络中正逐步推厂应用，而其中位置指纹定位算法测量报告；可应用在２Ｇ／３Ｇ通信网络的无线优化中。分析比较了几种不同的定位算法优劣性，
ｃｏｓｉｎｅｄｉｓｔａｎｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｖａｌｕｅｔｈｅｃｏｎｆｏｒｍｉｔｙｏｆｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｄａｔａｂａｓｅ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｎｓｉｄｅｒｓｔｗｏａｓｐｅｃｔｓｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｎｄｓｔｏｒａｇｅａｄｖａｎｔａｇｅｓ．Ｉｔｈａｓａｌｏｗｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｎｔｈｅｒａｄｉｏｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎ
并就其中位置指纹定位的优化算法作了优化改进，使用余弦距离函数作为与指纹库
的匹配算法，兼顾计算量和存储空间２方面，使其具有对传播模型、站间距的依赖度较低、对单次测量的偏差不敏感、定位精度较高等优点。通过现网的数据弱覆盖和邻区优化实践，验证了其有效性。
限公司浙江分公司。浙江杭州３１００１２）
ＷａｎｇＸｉｎｌｏｕ ’ 。ＧｕｏＣｈａｏ ’ 。ＪｉＧｕｏｑｉａｎｇ（１．ＣｈｉｎａＭｏｂｉｌｅＧｒｏｕｐＺｈｅｊｉａｎｇＣｏ．，Ｌｔｄ．ＷｅｎｚｈｏｕＢｒａｎｃｈ，Ｗｅｎｚｈｏｕ３２５０００。Ｃｈｉｎａ；２．ＣｈｉｎａＭｏｂｉｌｅＧｒｏｕｐＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅＣｏ．，Ｌｔｄ．ＺｈｅｊｉａｎｇＢｒａｎｃｈ。Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１２，Ｃｈｉｎａ）
ｓｉｔｅｓ，ａｎｄａｌｓｏｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｈｉｇｈｌｏｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ｗｈｉｃｈｉｓｐｒｏｖｅｄｂｙｃｏｖｅｒａｇｅａｎｄｈａｎｄｏｖｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｎｔｈｅｌｉｖｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｄａｔａ．
无线通信ｌ王新楼，郭超，纪郾虽
ＲａｄｉｏＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ基于ＭＲ位置指纹定位的优化算法分析和实践
ＢａｓｅｄｏｎＭＲＬｏｃａｔｉｏｎＦｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄＩｔｓＰｒａｃｔｉｃｅ
王新楼，郭
基于ＭＲ位置指纹定位的优化算法分析和实践
ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄ
超’ ，纪国强（１．中国移动通信集团浙江有限公司温州分公司，浙江温州３２５０００；２．中国移动通信集团设计院有