基于超宽带及领域知识融合的滑冰场定位系统设计与实现
这是一篇关于室内定位,UWB,领域知识,卡尔曼滤波的论文, 主要内容为随着国家对冰雪运动的大力发展,专业运动员和冰雪爱好者逐渐进入到室内冰场中运动训练、娱乐游玩。现有滑冰场希望引入高精度的室内定位系统为冰场中速度、位置变化频繁的滑冰人员提供辅助训练或娱乐服务。但因室内场馆对卫星信号的屏蔽,Wi-Fi/BLE等传统指纹定位精度不高、更新频率不足,致使无法使用北斗等卫星定位或传统指纹定位。超宽带(Ultra Wide Band,UWB)定位技术能够提供精度较高、更新频率较快的定位结果,现有UWB系统也都实现了简单的定位功能。本课题所依托横向项目要求在现有系统基础上设计实现针对滑冰场的高精度、低时延的UWB定位系统。但在实际生产过程中,还有以下问题亟待解决:(1)现有UWB定位系统定位精度无法满足课题需求,而传统优化方法没有利用滑冰者速度、运动状态等领域知识,针对滑冰场内人员速度变化大、运动状态多变的情况,其优化能力不足;(2)现有UWB定位系统缺乏用户管理、定位设施管理等系统管理功能,无法满足滑冰场定位系统需求。针对上述问题,本文将开展基于超宽带及领域知识融合的滑冰场定位系统算法研究及开发工作。该算法在经典卡尔曼滤波算法的基础上做了改进和优化,能够对分运动状态后的定位结果使用不同的优化方案,进一步提升定位精度,满足了课题需求。此外,根据冰场内人员定位需求,通过分析人员角色和用例图来确定系统的各项需求,并以原系统为基础增加新的功能。再由系统概要设计确定整体的系统架构,并划分系统的各部分功能模块。再通过ER图进行数据库分析以及数据库表设计,并对界面风格设计进行简单介绍。之后,设计并确定系统各功能模块类图与功能时序图,依照系统的详细设计进行编码。最后,在实验场地内进行充分测试,找到并改善系统中的开发、算法缺陷,确保系统能够满足各项需求。本课题已成功完成了 UWB定位系统全部工作,且在课题委托方的室内冰场中充分测试并成功上线运行。
基于蓝牙AoA鲁棒性定位系统的设计与实现
这是一篇关于室内定位,蓝牙定位,误差优化,双向循环神经网络的论文, 主要内容为随着通讯技术的不断发展,室内定位技术也趋于多样化,其中蓝牙定位因其低功耗、低成本、高精度的特性是目前室内定位领域的热门研究对象。蓝牙定位技术能够在不依赖于基站和卫星信号的情况下,实现室内和室外的定位服务,相比于其他定位技术,蓝牙定位可以通过使用低功耗蓝牙模块,延长设备的电池寿命,提高设备的使用时间,减少用户的充电次数。但是蓝牙定位因信号多径损失、基站设备安装误差明显、数据采集进程管理难度较高等特点而迫切的需要结合定位算法和定位系统以提供用户更加稳定的定位服务。基于上述的背景,本文设计并实现了基于蓝牙AoA的鲁棒性定位系统。该系统能够统一管理定位服务所需要的基础数据服务以及对应服务产生的数据。系统与Wi-Fi/地磁等多源融合定位云平台结合,能够利用手机采集的额外数据对外提供更加稳定的融合定位服务。在开发本系统前,根据实际的定位需求设计了安装误差优化、定位精度预估等系统功能点。本文按照软件工程开发原则,设计并实现了多模块、低耦合、易扩展的蓝牙定位系统。首先本文分析了系统的定位环境以及环境所带来的定位需求,针对定位需求产生了系统的实际定位功能,然后与非功能点结合得出整个系统的技术框架和存储结构。通过系统的整体技术架构和存储结构设计并实现所有的功能点,最后通过测试用例发现系统漏洞,实现迭代开发。目前本文完成了所有的开发和测试工作。本文实现的定位系统在北京邮电大学新科研楼1楼进行了定位测试,在80%的区域定位精度在2米以内,同时因为融合机制的存在,在蓝牙基站信号薄弱的区域也能够提供误差在3米以内的定位结果。最后系统能够简化用户的定位流程,统筹管理定位产生的所有数据,为用户提供便捷的服务。
基于毫米波雷达的室内定位预警系统的设计与实现
这是一篇关于智能安防,室内定位,毫米波雷达,多目标跟踪,轨迹压缩的论文, 主要内容为随着社会经济的发展和家庭收入的增加,人们对安防系统的要求越来越高。传统的安防主要依靠人工和硬件相结合来解决问题,其实时性低且成本过高。相比之下,室内定位预警系统实现的智能安防可以做到24小时全面监控和实时报警,同时不依赖人力资源。针对以上情况,本文设计实现了一个基于毫米波雷达的室内定位预警系统。系统的核心是室内定位技术,非绑定设备的定位技术因为其借助信号就可以完成定位与追踪任务,所以可以适应更多的复杂场景。本文选择毫米波雷达作为监控设备,通过雷达的无线射频信号实现对目标的精准定位。考虑到毫米波雷达在室内可以检测到多个目标的位置信息却无法区分这些目标,需要在软件层面上实现毫米波雷达的多目标追踪。多目标追踪的核心问题是目标与轨迹的数据关联。首先,本文研究了联合概率数据关联算法(JPDA)这种常见的数据关联算法。其次,针对该算法在密集多目标情况下时间复杂度过高的问题,通过改进的联合概率数据关联算法(IJPDA)来实现多目标跟踪的数据关联,IJPDA算法在保持了JPDA算法原有追踪精度的基础上,很好的降低了算法的计算量,具有精度高、实时性强的优点。然后,考虑到毫米波雷达的多目标追踪是一个非线性问题,本文将IJPDA算法与高斯粒子滤波算法(GPF)结合,提高了系统在非线性条件下的多目标跟踪精度。最后,为了解决轨迹中路径点冗余问题,本文采用基于节点重要性分段的Douglas-Peucker算法来实现轨迹压缩。在上述研究的基础上,本系统根据不同的业务功能进行了服务的拆分,应用扩展性强和耦合度低的微服务架构进行系统设计。系统主要由通信模块,数据处理模块,用户中心模块,数据展示模块和警报模块构成。系统的前端Web页面使用Vue框架实现,移动端通过小程序来实现。系统采用Spring Boot作为后端应用开发框架,毫米波雷达和服务器间的通信中采用了Netty框架,选用MySQL作为整个系统数据库,采用Redis来实现临时存储和缓存。开发完成后,通过实地场景部署相关设备完成了系统的测试,测试结果表明系统在功能性和非功能性方面均能满足实际需求。综上,本文在室内定位技术和多目标追踪技术研究的基础上,应用现在主流的软件开发技术,实现了一种布防简单、反应灵敏、全面监控、实时报警和运行可靠的室内定位预警系统,可以满足人们对于智能安防的需求。
基于探针技术的室内人员定位系统
这是一篇关于室内定位,WiFi探针,数据可视化,客流分布的论文, 主要内容为在城市化建设过程中为了满足人们的基本生活需求和精神文明建设需要,各个城市纷纷建造了各具特色的博物馆、购物商场、海洋馆等大型室内休闲娱乐场所,吸引了大批游客。以博物馆为例,对于馆内管理人员来说,做好游客的安全保障和服务工作是至关重要的,因此管理人员需要了解的游客的分布情况,以便于按照各个区域的旅游者分布密度程度布置适当的设施和服务项目。此外,需要统计各个展厅的的游览人数、平均参观时间、新老顾客的数量及比例等统计信息,从而为科学决策提供数据支持。目前的室内定位系统主要基于红外感应技术、视频监控等技术实现。目前红外线传感定位技术已相当完善,室内定位精确度也较高,但由于其仅视距传输,穿透性较差,多人一起出现时统计效果较差,容易出现数据遗漏。视频监控技术依靠图像识别,计数准确,可远程查看客流情况,但实施成本较高,运维成本高,无法区分新老顾客。针对以上背景,本文结合具体的业务场景设计并实现了基于探针技术的室内人员定位系统。在硬件方面,选用WiFi探针设备作为游客位置探测工具。WiFi探针设备具有成本较低、布设简单、游客零感知的特点。首先需要在客流监测点进行WiFi探针设备的布设工作,布设完成后,WiFi探针设备自动调用数据接收系统的数据上传接口进行游客位置信息的上传。在软件方面,本系统采用了 B/S(浏览器/服务器)结构,由数据接收子系统和后台管理子系统两部分组成。数据接收系统对接收到的探针数据进行数据校验、数据解析、数据预处理等工作并将处理后的位置点数据持久化到数据库中。后台管理系统通过执行定时任务来对游客位置点数据进行逻辑计算,得出每个监测点的客流统计数据,结合数据可视化技术将客流统计数据进行可视化展示。系统采用了目前比较流行的前后端分离的开发模式,后端采用Java语言进行开发,采用SpringBoot整合MyBatis框架完成系统架构的搭建,数据库采用了关系型数据库MySQL进行数据的持久化存储,同时为了提高系统的响应速度采用Redis做缓存支持。面对海量探针数据的上传,采用Nginx服务器进行负载均衡,进而提高系统的工作效率,降低系统压力。前端采用了 VUE框架进行开发,采用了 Echarts插件的交互式图表进行客流数据的可视化展示。本系统已在山东省某博物馆进行了测试运行,通过测试表明该系统客流统计的准确度可以达到85%左右,较好的完成了博物馆游客的位置数据获取和客流统计与分析工作。
多源室内定位系统的设计与实现
这是一篇关于室内定位,Android,WiFi,手机传感器的论文, 主要内容为室内定位技术随着位置服务(Location Based Service)的兴起而越来越受观注。在大型超市、商场、小区、展会等复杂的室内环境中,室内定位技术能够帮助用户获知自己所在的位置,更好地确定行进路线;在采矿行业、火灾现场等场合,室内定位技术能及时的确定受困人员的位置,以便更好进行搜救工作。在其它很多领域,室内定位技术同样有着广泛的应用,发挥着巨大的作用。然而,传统的基于WiFi的单源室内定位虽然成本低、易部署的特点得到了广泛的应用,但其定位精度不高。为此,本文主要讨论多源室内定位系统的设计与实现。首先本文设计了一种多源室内定位算法,算法的多源体现在算法采用了声音、Wi Fi和加速度多个信息源,且算法不仅仅是对这些多源信息进行简单的融合处理,而是利用多源的信息提出一种新型的定位框架。该算法充分利用目标用户周围一些静态用户的位置信息来协助完成目标用户位置的确定。首先在定位区内找寻一些移动频率较低的静态用户,将他们作为基站(Beacon),并事先确定这些Beacon的位置。然后利用声音测距的方法计算待定位目标用户与这些Beacon间的距离,最后利用三边定位法求出目标用户的位置。同单源WiFi定位系统一样,多源室内定位系统不需要任何额外硬件的部署,然而它的定位精度却有明显的改善。接着,本文给出了该室内定位算法的系统实现。该实现方案基于客户端/服务器的架构,服务器后台程序运行在Linux平台上,采用JAVA平台开发;客户端基于Android平台,本文实现了一款APP原型。最后在办公室环境对本文提出的多源室内定位系统进行了详细的测试。实验结果表明,本文提出的多源室内定位系统的平均定位误差在3M左右,相比传统的单源WiFi室内定位,在精度上有了明显的提升。
基于RFID技术的实验室剧毒化学品管理系统的设计与实现
这是一篇关于剧毒危险化学品,RFID技术,室内定位,算法优化的论文, 主要内容为剧毒危险化学品是一类具有剧烈的急性毒性危害的如人工合成的化学品、混合物以及天然毒素。此外,那些具有急性毒性,容易导致公共安全危害的化学品也属于剧毒危险化学品之列。在实验室使用过程中的剧毒危险化学品通常量少种类多,难以落实“五双”制度,即“双人保管、双把锁、双本账、双人领取、双人使用”的管理制度。如何实现对剧毒危险化学品的精准管理,规范实验室内对剧毒危险化学品的使用是一个值得探究的问题。物联网技术的发展让自动化、智能化的有效管控成为可能。本项目结合实验室的实际需求,利用射频识别技术(Radio Frequency I dentification,RFID)、数据库等计算机技术,设计开发了一种剧毒危险化学品定位管理系统,实现剧毒危险化学品在实验室内的轨迹追溯和精准管理。论文具体内容如下:1.首先是对实验室危险化学品信息管理系统进行了详细的调研分析,总结出目前大工业环境下“万物互联”的发展趋势,分析论证了剧毒危险化学品定位管理系统的可行性;然后调研了室内定位技术目前的发展现状,论证了RFID技术实现室内定位的优势所在,同时对实现系统的开发工具和技术文档进行了确定;最后提出一种优化改进后的RFID室内定位系统,实现对剧毒危险化学品的追踪定位的管理。2.搭建二维场景下的RFID室内定位算法LANDMARC和VIRE的仿真模拟实验,从最近邻参考标签数和参考标签密度两个方面对定位精度进行了仿真分析,确定了算法的最优参数后,选择平均误差0.238)的LANDMARC算法进行三维场景的模型搭建。首先结合VIRE算法的模糊地图概念改良三维-LANDMARC算法,改良后定位误差从0.628)减少到0.458),定位精度提高了27.4%;之后考虑到环境因素对定位算法性能的影响,加入卡尔曼滤波算法进行改进,改进后的算法平均定位误差从0.468)减少到0.348),精度提高了26.1%。经过两次改良,定位精度提高了53.5%,稳定性也有较大的提升。3.通过对实验室实际需求的总结分析,从经济成本和可行性两个角度出发,设计开发了由RFID系统和上机位用户交互平台构成的剧毒危险化学品定位管理系统。首先对系统的硬件做了详细的分析和研究,系统在硬件结构上将实验室根据天线的位置分成四个方位,每个方位设置携带位置信息的参考标签辅助定位,根据仿真模拟情况,对参考标签密度分布和数量进行了相关分析。然后是上机位用户交互平台的实现,该平台利用B/S架构,采用Java最新前后端技术框架进行开发,利用小型关系型数据库My SQL进行数据的存储,实现交互友好的化学品基础信息管理和剧毒化学品定位管理平台。本文设计的剧毒危险化学品定位管理系统不仅能实现对实验室内的化学品进行基础的信息管理,还能精准的对剧毒危险化学品进行定位管控,极大的提高了实验室内化学品的管理效率。
基于RFID技术的实验室剧毒化学品管理系统的设计与实现
这是一篇关于剧毒危险化学品,RFID技术,室内定位,算法优化的论文, 主要内容为剧毒危险化学品是一类具有剧烈的急性毒性危害的如人工合成的化学品、混合物以及天然毒素。此外,那些具有急性毒性,容易导致公共安全危害的化学品也属于剧毒危险化学品之列。在实验室使用过程中的剧毒危险化学品通常量少种类多,难以落实“五双”制度,即“双人保管、双把锁、双本账、双人领取、双人使用”的管理制度。如何实现对剧毒危险化学品的精准管理,规范实验室内对剧毒危险化学品的使用是一个值得探究的问题。物联网技术的发展让自动化、智能化的有效管控成为可能。本项目结合实验室的实际需求,利用射频识别技术(Radio Frequency I dentification,RFID)、数据库等计算机技术,设计开发了一种剧毒危险化学品定位管理系统,实现剧毒危险化学品在实验室内的轨迹追溯和精准管理。论文具体内容如下:1.首先是对实验室危险化学品信息管理系统进行了详细的调研分析,总结出目前大工业环境下“万物互联”的发展趋势,分析论证了剧毒危险化学品定位管理系统的可行性;然后调研了室内定位技术目前的发展现状,论证了RFID技术实现室内定位的优势所在,同时对实现系统的开发工具和技术文档进行了确定;最后提出一种优化改进后的RFID室内定位系统,实现对剧毒危险化学品的追踪定位的管理。2.搭建二维场景下的RFID室内定位算法LANDMARC和VIRE的仿真模拟实验,从最近邻参考标签数和参考标签密度两个方面对定位精度进行了仿真分析,确定了算法的最优参数后,选择平均误差0.238)的LANDMARC算法进行三维场景的模型搭建。首先结合VIRE算法的模糊地图概念改良三维-LANDMARC算法,改良后定位误差从0.628)减少到0.458),定位精度提高了27.4%;之后考虑到环境因素对定位算法性能的影响,加入卡尔曼滤波算法进行改进,改进后的算法平均定位误差从0.468)减少到0.348),精度提高了26.1%。经过两次改良,定位精度提高了53.5%,稳定性也有较大的提升。3.通过对实验室实际需求的总结分析,从经济成本和可行性两个角度出发,设计开发了由RFID系统和上机位用户交互平台构成的剧毒危险化学品定位管理系统。首先对系统的硬件做了详细的分析和研究,系统在硬件结构上将实验室根据天线的位置分成四个方位,每个方位设置携带位置信息的参考标签辅助定位,根据仿真模拟情况,对参考标签密度分布和数量进行了相关分析。然后是上机位用户交互平台的实现,该平台利用B/S架构,采用Java最新前后端技术框架进行开发,利用小型关系型数据库My SQL进行数据的存储,实现交互友好的化学品基础信息管理和剧毒化学品定位管理平台。本文设计的剧毒危险化学品定位管理系统不仅能实现对实验室内的化学品进行基础的信息管理,还能精准的对剧毒危险化学品进行定位管控,极大的提高了实验室内化学品的管理效率。
基于NetVLAD场景识别的多源信息融合室内定位方法研究
这是一篇关于场景识别,室内定位,视觉定位,行人航位推算,多源信息融合的论文, 主要内容为随着城市化进程的提速以及物联网的发展,生产方式更多向室内转移,人们的日常活动更多倾向于在室内环境下进行,对基于室内位置服务的需求急剧扩大。感知用户所在室内场景,对于为用户提供智能可靠的位置服务具有重要意义。相比于室外场景,室内场景有着明显的空间限制,结构布局相对固定,且包含较多墙壁、地面等无效信息,对场景识别造成极大的挑战。由于室内环境的封闭性,GNSS技术无法提供有效的室内位置服务,促使各种室内定位技术产生并发展。室内环境中存在着多种干扰,如信号衰减、多路径效应和非视距传输等,对室内定位技术的精度和可靠性造成影响,致使基于单一定位源的室内定位方法难以满足定位精度需求。但不同定位技术各有优劣,因此将多种定位信息源进行融合是提升定位性能的有效方式。围绕室内环境下的场景识别和高精度定位的需求,本文提出一种基于场景识别的多源信息融合室内定位方法,集成了图像视觉、Wi-Fi和PDR三种定位技术,主要工作包括:(1)研究基于Net VLAD的场景识别流程。鉴于图像特征对于识别结果的重要性,对比了不同特征提取网络下的场景识别精度,确定Res Net作为Net VLAD的图像特征提取主干网络。考虑到室内场景通常充斥大量墙壁地面等无用信息以及场景图像拍摄时的距离、角度、光照等不同的情况,增加了ASPP＿CBAM模块,扩大感受野,提取多尺度特征以及使网络更加关注重要的场景特征,增强网络的特征提取能力,进而提高场景识别准确率。(2)提出了基于多匹配范围约束的图像视觉室内定位方法。使用SIFT特征进行图像匹配,通过多种约束优化特征匹配结果。针对大范围内图像特征匹配效率低的问题,通过Wi-Fi指纹匹配结果和航向信息两次筛选,构建候匹配图像特征库,缩小匹配范围,实现快速且精准的图像匹配。针对单目视觉中使用对极几何求解的姿态缺少尺度而无法直接估计终端位置的问题,将多个图像匹配获取的姿态结果,转化为当前图像与数据库图像之间的相对方向,以空间交会的方式使用最小二乘法估计终端位置,实现了高精度的图像视觉定位。(3)基于手机惯性传感器数据,研究了行人步态检测、步长估计模型,并结合航向角计算,实现了PDR定位方法。针对PDR随时间漂移的问题,使用无迹卡尔曼滤波将其与视觉、Wi-Fi绝对定位结果进行融合,纠正PDR相对定位结果,同时也减弱了视觉、Wi-Fi定位结果的跳变现象。在滤波融合过程中,根据状态预测结果与视觉、Wi-Fi定位结果的位置关系,自适应选择量测更新策略,并对量测噪声进行自适应估计,提高了系统的定位精度和鲁棒性,提供接近真实轨迹的室内导航定位结果。该论文有图59幅,表10个,参考文献86篇。
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