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室内定位算法有哪些?附各自优缺点介绍

| 3月 14, 2023 | 行业知识 | 0 条评论

多方面的需求推动了室内定位技术的发展,现阶段,使用更多的是室外定位技术,GPS定位系统应用于车辆定位,地图定位,定位手表等多方面。室外定位技术的成熟,促进了室内定位技术的发展,GPS信号在室内糟糕的表现,让各方寻求一种可用于室内精确定位的定位技术。现阶段,比较常见的室内定位技术有UWB(超宽带)室内定位技术,RFID(无线射频识别)定位,ZigBee室内定位技术,超声波定位Wi-Fi定位等。这些,都多少有听过了,但关于室内定位技术的算法,知道的人却不会很多,室内定位技术拥有广泛应用前景,算法决定了它的定位模式。室内定位技术种类虽然不少,其实算法很多都是通用的,总结起来有下面几种算法。

室内导航场景图

近邻法

最简单的方式,直接选定那个信号强度最大的AP的位置,定位结果是热点位置数据库中存储的当前连接的Wi-Fi热点的位置。

三角测量法

通过信号的各种参数得到目标与AP的距离或者角度,用几何方法计算出位置。包括到达时间法、相对到达时间法、到达角度法、基于信号强度的测距方法,及其混合算法。

指纹法

就是事先把各个位置上的信号特征(各Wi-Fi的信号强度)测量一遍,存入指纹数据库。定位的时候,将当前的信号特征与指纹库中的进行匹配,从而确定位置。

定位算法优缺点

其实室内定位技术,很多多处于研发阶段,还没有完全的成熟,所以各种算法之间,也有各自的缺陷。

近邻法定位精度得不到保证;

三角测量法理论上精度较高,但对于普通设备来说,时间、角度这些参数较难获取;

指纹法前期地图绘制工作量大,而且一旦场地布置临时有变化各位置上的信号就会变化,从而导致定位不准。基站覆盖范围大,角度偏一点就会造成很大误差,更何况各种非视距和多径环境的影响,精度误差大。

所以现在室内高精度定位大多使用多种算法融合。结合百家之长,做到更加精确的定位。

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