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GNSS新技术:室内定位的发展

2022-02-25 10:01:34

摘要:《一种基于CSI的卡尔曼滤波室内定位测距模型》这篇文章提出了一种基于卡尔曼滤波的室内测距模型。

在室内环境无法使用卫星定位时,使用室内定位技术作为卫星辅助定位,解决卫星信号到达地面时较弱、不能穿透建筑物的问题。比较终定位物体当前所处的位置。哈尔滨RTK公司提示您在移动互联的时代,室内定位具有极好的商业前景。


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《基于智能手机的群源PDR和室内建图研究》这篇文章研究了基于智能手机的群源PDR和室内建图。该研究提出了一种新颖的步长估计算法,用于手持或位于口袋中的智能手机。步进检测算法包括步长估计的步行方向变化,通过确定每个步骤的准确性来评估不同的算法。该算法展示了一种新颖的PDR,能够通过检测不同的运动过程来补偿误差,并通过二维六边形网格表示访问过的接收机位置,生成行人运动的地图,另外映射WLAN站(RSS,ID)、蓝牙锚点和移动通信站的信息,这样便可以建立可用于指纹识别的建筑物的准确数据库,从而提高每个行人的整体定位精度。

为了验证改进的算法,评估基于移动行人的测量数据,工作人员使用Google Pixel 3记录了传感器数据,并应用于所有的步行和行人。测试在办公楼的内外进行,提出的算法对行人在局部坐标系中的位置进行了估计。测量中,研究人员假设至少有一个行人进入建筑物前,在室外行走,因此,GNSS接收机用于初始化室外行人的位置,以固定坐标系。评估表明,对于一个行人,所开发的定位算法的水平定位误差约为2米。在多个行人共享获取的地图后,行人的位置精度可达亚米级。

《一种基于CSI的卡尔曼滤波室内定位测距模型》这篇文章提出了一种基于卡尔曼滤波的室内测距模型。通过访问修改过的Intel Wi-Fi无线链路5300的设备驱动程序,从ieee802.11 n网络接入点的多个天线和多个子载波中提取原始振幅信息。此外,利用基于CSI传播模型的加权质心算法来获得比较终的估计位置。在两个具有代表性的室内环境中进行了实验验证。实验结果表明,与现有的基于RSSI的方法相比,该方法可以有效地减少定位误差,获得更高的精度。


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在文中,研究人员提出了一种基于卡尔曼滤波CSI的新型测距模型。与现有的有效CSI衰减对数模型法相比,该方法可以产生更准确的距离信息,并适用于更广泛的测距场景。本文的主要贡献如下:首先,获取了一种新颖的室内测距模型,将信道状态信息与衰减因子模型结合在一起;其次,利用卡尔曼滤波,对获取的CSI信号进行滤波,并获得了较高的CSI估计值,从而提高了测距模型的性能;比较后,使用普通笔记本电脑和Intel 5300网卡,不需要其它特殊设备即可应用建议的室内定位算法。两种不同室内环境中所进行的实验结果表明,与传统方法相比,该方法在精度和稳定性上具有更大的优势,并且实现了较低的成本,受到广泛的欢迎。未来的工作包括研究结合不同室内环境下的卡尔曼滤波CSI和衰减因子模型的室内测距模型,以及基于卡尔曼滤波CSI的室内指纹定位算法。


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《通过WLAN信道状态信息和机器学习分类方法进行室内定位》这篇文章研究了通过WLAN信道状态信息和机器学习分类法进行室内定位,提出了一种用于CSI测量提取的基于WLAN OFDM的快速原型SDR接收机,使用LV作为软件原型平台,在软件无线电环境中实现了基于OFDM的WLAN接收机。

通过这项工作,研究人员得出结论,由于众所周知的扰动的影响,相较基于RSS的方法,CSI的测量结果更为稳定。研究人员提出的FFNN模型在室内环境下的平均精度为1.3 m,标准偏差为0.8 m。这种近米级的精度非常适合在杂乱的环境中进行室内导航。研究人员还将FFNN与不同参数(如52个和28个副载波)及不同数量的训练样本进行了比较,得出的结论是,应针对室内环境量身定制神经网络。但是,与其它分析方法相比,它对分类而言还是有效果的。未来的工作中,研究人员将会尝试其它神经网络,如卷积神经网络和长短期记忆网络。由于SDR-Fi会以被动方式(而不是使用CSI工具)捕获信标帧,因此未来还计划探索多种AP方案。这项工作源于(基于DSSS)旧版本802.11b有关的SDR工作,因此,对于具有不同分类方法的IPS(室内定位系统),将进一步探索传统Wi-Fi以获得时域的信道冲激响应。


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《用于无人机室内定位的运动视觉重构》这篇文章研究了用于无人机室内定位的运动视觉结构。与雷达或激光雷达相比,视觉里程计(VO)和运动重构(SFM)等视觉处理通常用于基于特征的定位,因为消费级摄像机可以满足大多数应用的需求,包括有效载荷、尺寸、成本和可用性。该研究提出了特征提取和匹配方法的比较佳组合,使SFM能够为室内环境中的无人机提供比较精准的定位解决方案。本研究探索了通过SFM算法获得比较佳定位精度的新方法。研究提供的所有实验数据都是在室内实验室环境中采集的,其中小型无人机及其机载摄像机记录周围环境的视频帧。参考定位解决方案由高精度红外摄像机组提供。在UAV车载摄像机的校准过程中,使用传统的棋盘方法计算基本的摄像机参数如SIFT、AKAZE、ORB和SURF,以Lowe的ASCII格式检测保存特征点信息。匹配过程在特征检测之后开始,BF匹配算法和FLANN匹配算法在不同的参数设置下工作,通过不同图像对的匹配点数可以确定图像对的轨道。下一步修改初始化对的选择条件,并找到几组初始图像对进行构造。比较后,所有数据组都可以在VisualSFM、COLMAP和OpenSFM中使用。将提取位置相关信息以与参考系统进行比较。在受控的室内环境中进行多次试验后,提出了特征提取和匹配方法的比较佳组合,使SFM能够为室内环境中的无人机提供比较精准的定位解决方案。此外,该研究还探讨了如何优化SFM以实时运行。


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