CN106353726A - 一种用于室内定位的二次加权质心确定方法及系统 - Google Patents

一种用于室内定位的二次加权质心确定方法及系统 Download PDF

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CN106353726A CN201610850782.7A CN201610850782A CN106353726A CN 106353726 A CN106353726 A CN 106353726A CN 201610850782 A CN201610850782 A CN 201610850782A CN 106353726 A CN106353726 A CN 106353726A
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  • Engineering & Computer Science (AREA)
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Abstract

一种用于室内定位的二次加权质心确定方法,包括如下步骤:S1、分别以三个锚节点A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3)为圆心,以未知节点U到上述三个锚节点的距离d1、d2、d3为半径做圆,三个圆形的交点为未知节点的位置;S2、获取解出未知节点的实际坐标U(xU,yU)的方程式;S3、将步骤S2中的方程式进行两两相减;S4、将未知节点的坐标改变表示为圆交点坐标的平均数,即假设交点的坐标为(xi,yi),i=1,2,3,权值为Wi;S5、采用普通的平均计算方式将四个锚节点分别计算出来的质心坐标进行平均;S6、对步骤S5中四边测量的过程中加入权值。本发明还提供一种用于室内定位的二次加权质心确定系统。

Description

一种用于室内定位的二次加权质心确定方法及系统
技术领域
本发明涉及室内定位技术领域,特别涉及一种用于室内定位的二次加权质心确定方法及系统。
背景技术
随着科技发展和人类活动方式的不断改变,室内环境进一步扩大,布局也趋于复杂,人们对于位置信息的需求也越来越大,越来越多的室内定位技术被应用于位置确定、室内导航、社交娱乐、信息推荐等领域之中。
与室外定位有所不同,室内定位一般处于相对封闭的环境之中,定位的规模与范围都比较小,室内环境复杂,波直达路径严重受影响,因此室内定位在定位精度、可靠性、安全性、复杂度、方向识别等方面都有着有别于室外定位的特点。
在室内定位的各种解决方案中,依据对于待测量的节点到锚节点的距离测量与否为基准可以将室内定位算法分为非测距与测距的定位算法。基于非测距的定位算法主要包括:APIT算法、基于RSSI的指纹定位算法等;基于测距的定位算法主要包括:TOA算法、TDOA算法、基于RSSI测量估计信道模型的方法等。尽管基于非测距的定位算法实现相对简单,不需要进行节点间的距离测量,但同时也存在了对于锚节点分布要求高、算法定位精度较差等问题,最重要的是大部分基于非测距的室内定位算法并不十分适用于我们所期望应用到的室内环境。
目前,室内定位技术种类繁多,如无线局域网(WLAN)、射频标签(RFID)、紫蜂(Zigbee)、蓝牙(Bluetooth)、超宽带无线电(UltraWideBand)、地磁场、强红外定位、光跟踪定位、计算机视觉定位、超声波定位等。现有室内定位技术如WLAN、超宽带无线电等系统虽然实现了局域室内高精度定位,但定位成本相对很高,同时利用指纹数据库定位方法对于数据库的维护代价很大,不仅如此节点的损坏将严重影响定位算法的可靠性,这使得室内位置服务发展遇到了很大的阻力。
发明内容
因此,有必要提供一种比传统的加权质心算法的定位精度更优的用于室内定位的二次加权质心确定方法及系统。
一种用于室内定位的二次加权质心确定方法,其包括如下步骤:
S1、分别以三个锚节点A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3)为圆心,以未知节点U到上述三个锚节点的距离d1、d2、d3为半径做圆,三个圆形的交点为未知节点的位置;
S2、获取解出未知节点的实际坐标U(xU,yU)的方程式,所述方程式如下:
(xU-x1)2+(yU-y1)2=d12
(xU-x2)2+(yU-y2)2=d22
(xU-x3)2+(yU-y3)2=d32
S3、将步骤S2中的方程式进行两两相减,几何意义为直线L1、L2、L3的表达式,三条直线的交点为未知节点的位置;两两相减的方程式如下:
2(x2-x1)x+2(y2-y1)y=d12-d22-x12+x22-y12+y22
2(x3-x2)x+2(y3-y2)y=d22-d32-x22+x32-y22+y32
2(x3-x1)x+2(y3-y1)y=d12-d32-x12+x32-y12+y32
S4、将未知节点的坐标改变表示为圆交点坐标的平均数,即假设交点的坐标为(xi,yi),i=1,2,3,权值为Wi,未知节点坐标的加权表示为:
x = Σ i = 1 3 W i · x i Σ i = 1 3 W i , y = Σ i = 1 3 W i · y i Σ i = 1 3 W i
S5、使用iBeacons节点进行定位时,锚节点分布的密度适中,未知节点附近的锚节点数量多于三个,在考虑到计算量问题之后,采用未知节点周围最近的四个锚节点来进行质心计算,四个锚节点以到未知节点的距离为半径作圆,每三个圆相交于一个区域,区域的质心即为我们所求的未知节点的位置,四个圆可以组成四组不同的这种区域,采用质心算法求出四个不同区域的质心坐标(xUl,yUl)、(xU2,yU2)、(xU3,yU3)、(xU4,yU4)并进行四边测量法计算得出最终的质心坐标,也就是采用普通的平均计算方式将四个锚节点分别计算出来的质心坐标进行平均,计算结果即为:
x U = x U 1 + x U 2 + x U 3 + x U 4 4
y U = y U 1 + y U 2 + y U 3 + y U 4 4
S6、对步骤S5中四边测量的过程中加入权值,其公式如下:
W i = Σ j = 1 4 r j - r i
其中r表示未知节点到第i个锚节点的距离,四边测量算法使用几何计算。
在本发明所述的用于室内定位的二次加权质心确定方法中,
在所述步骤S3中在三边测量的过程中首次测得的坐标以加权的方法来处理,其权值为锚节点到未知节点距离的倒数即:
W i = 1 r i
在所述步骤S5中在四边测量的过程中,以距离倒数的和为权值,并且考虑权值的比重,最后计算的权值可以表示为:
W i = Σ j = 1 4 1 r j n , j ≠ i
其中Wi为权值,rj为锚节点到未知节点距离,j为另一未知节点;n为正数,用于确定权值的决定性。
在本发明所述的用于室内定位的二次加权质心确定方法中,所述n的值为1.5。
本发明还提供一种用于室内定位的二次加权质心确定系统,其包括如下单元:
圆形交点确定单元,用于分别以三个锚节点A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3)为圆心,以未知节点U到上述三个锚节点的距离d1、d2、d3为半径做圆,三个圆形的交点为未知节点的位置;
第一方程式确定单元,用于获取解出未知节点的实际坐标U(xU,yU)的方程式,所述方程式如下:
(xU-x1)2+(yU-y1)2=d12
(xU-x2)2+(yU-y2)2=d22
(xU-x3)2+(yU-y3)2=d32
相减单元,用于将第一方程式确定单元中的方程式进行两两相减,几何意义为直线L1、L2、L3的表达式,三条直线的交点为未知节点的位置;两两相减的方程式如下:
2(x2-x1)x+2(y2-y1)y=d12-d22-x12+x22-y12+y22
2(x3-x2)x+2(y3-y2)y=d22-d32-x22+x32-y22+y32
2(x3-x1)x+2(y3-y1)y=d12-d32-x12+x32-y12+y32
加权单元,用于将未知节点的坐标改变表示为圆交点坐标的平均数,即假设交点的坐标为(xi,yi),i=1,2,3,权值为Wi,未知节点坐标的加权表示为:
x = Σ i = 1 3 W i · x i Σ i = 1 3 W i , y = Σ i = 1 3 W i · y i Σ i = 1 3 W i
质心坐标平均单元,用于使用iBeacons节点进行定位时,锚节点分布的密度适中,未知节点附近的锚节点数量多于三个,在考虑到计算量问题之后,采用未知节点周围最近的四个锚节点来进行质心计算,四个锚节点以到未知节点的距离为半径作圆,每三个圆相交于一个区域,区域的质心即为我们所求的未知节点的位置,四个圆可以组成四组不同的这种区域,采用质心算法求出四个不同区域的质心坐标(xUl,yUl)、(xU2,yU2)、(xU3,yU3)、(xU4,yU4)并进行四边测量法计算得出最终的质心坐标,也就是采用普通的平均计算方式将四个锚节点分别计算出来的质心坐标进行平均,计算结果即为:
x U = x U 1 + x U 2 + x U 3 + x U 4 4
y U = y U 1 + y U 2 + y U 3 + y U 4 4
加权计算单元,用于对质心坐标平均单元中四边测量的过程中加入权值,其公式如下:
W i = Σ j = 1 4 r j - r i
其中r表示未知节点到第i个锚节点的距离,四边测量算法使用几何计算。
在本发明所述的用于室内定位的二次加权质心确定系统中,
在所述相减单元中在三边测量的过程中首次测得的坐标以加权的方法来处理,其权值为锚节点到未知节点距离的倒数即:
W i = 1 r i
在所述质心坐标平均单元中在四边测量的过程中,以距离倒数的和为权值,并且考虑权值的比重,最后计算的权值可以表示为:
W i = Σ j = 1 4 1 r j n , j ≠ i
其中Wi为权值,rj为锚节点到未知节点距离,j为另一未知节点;n为正数,用于确定权值的决定性。
在本发明所述的用于室内定位的二次加权质心确定系统中,所述n的值为1.5。
实施本发明提供的用于室内定位的二次加权质心确定方法及系统与现有技术相比具有以下有益效果:利用iBeacons节点的部署简易的优势,进行叠加加权计算,并在二次加权时使用距离和的倒数作为权值比传统的加权质心算法的定位精度更优,并且再次基础上本方法的设计考虑了权值的决定性,通过实验数据选定了更为优化的权值比重,使得算法的性能有了一定的提高。同时使用iBeacons节点以及二次加权质心算法进行室内定位,定位算法本身的可靠性和稳定性更好,精度更高。
附图说明
图1是本发明实施例的用于室内定位的二次加权质心确定系统结构框图。
具体实施方式
一种用于室内定位的二次加权质心确定方法,其包括如下步骤:
S1、分别以三个锚节点A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3)为圆心,以未知节点U到上述三个锚节点的距离d1、d2、d3为半径做圆,三个圆形的交点为未知节点的位置;
S2、获取解出未知节点的实际坐标U(xU,yU)的方程式,所述方程式如下:
(xU-x1)2+(yU-y1)2=d12
(xU-x2)2+(yU-y2)2=d22
(xU-x3)2+(yU-y3)2=d32
S3、将步骤S2中的方程式进行两两相减,几何意义为直线L1、L2、L3的表达式,三条直线的交点为未知节点的位置;两两相减的方程式如下:
2(x2-x1)x+2(y2-y1)y=d12-d22-x12+x22-y12+y22
2(x3-x2)x+2(y3-y2)y=d22-d32-x22+x32-y22+y32
2(x3-x1)x+2(y3-y1)y=d12-d32-x12+x32-y12+y32
S4、将未知节点的坐标改变表示为圆交点坐标的平均数,即假设交点的坐标为(xi,yi),i=1,2,3,权值为Wi,未知节点坐标的加权表示为:
x = Σ i = 1 3 W i · x i Σ i = 1 3 W i , y = Σ i = 1 3 W i · y i Σ i = 1 3 W i
S5、使用iBeacons节点进行定位时,锚节点分布的密度适中,未知节点附近的锚节点数量多于三个,在考虑到计算量问题之后,采用未知节点周围最近的四个锚节点来进行质心计算,四个锚节点以到未知节点的距离为半径作圆,每三个圆相交于一个区域,区域的质心即为我们所求的未知节点的位置,四个圆可以组成四组不同的这种区域,采用质心算法求出四个不同区域的质心坐标(xUl,yUl)、(xU2,yU2)、(xU3,yU3)、(xU4,yU4)并进行四边测量法计算得出最终的质心坐标,也就是采用普通的平均计算方式将四个锚节点分别计算出来的质心坐标进行平均,计算结果即为:
x U = x U 1 + x U 2 + x U 3 + x U 4 4
y U = y U 1 + y U 2 + y U 3 + y U 4 4
S6、对步骤S5中四边测量的过程中加入权值,其公式如下:
W i = Σ j = 1 4 r j - r i
其中r表示未知节点到第i个锚节点的距离,四边测量算法使用几何计算。
在本发明所述的用于室内定位的二次加权质心确定方法中,
在所述步骤S3中在三边测量的过程中首次测得的坐标以加权的方法来处理,其权值为锚节点到未知节点距离的倒数即:
W i = 1 r i
在所述步骤S5中在四边测量的过程中,以距离倒数的和为权值,并且考虑权值的比重,最后计算的权值可以表示为:
W i = Σ j = 1 4 1 r j n , j ≠ i
其中Wi为权值,rj为锚节点到未知节点距离,j为另一未知节点;n为正数,用于确定权值的决定性。
在本发明所述的用于室内定位的二次加权质心确定方法中,所述n的值为1.5。
如图1所示,本发明还提供一种用于室内定位的二次加权质心确定系统,其包括如下单元:
圆形交点确定单元,用于分别以三个锚节点A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3)为圆心,以未知节点U到上述三个锚节点的距离d1、d2、d3为半径做圆,三个圆形的交点为未知节点的位置;
第一方程式确定单元,用于获取解出未知节点的实际坐标U(xU,yU)的方程式,所述方程式如下:
(xU-x1)2+(yU-y1)2=d12
(xU-x2)2+(yU-y2)2=d22
(xU-x3)2+(yU-y3)2=d32
相减单元,用于将第一方程式确定单元中的方程式进行两两相减,几何意义为直线L1、L2、L3的表达式,三条直线的交点为未知节点的位置;两两相减的方程式如下:
2(x2-x1)x+2(y2-y1)y=d12-d22-x12+x22-y12+y22
2(x3-x2)x+2(y3-y2)y=d22-d32-x22+x32-y22+y32
2(x3-x1)x+2(y3-y1)y=d12-d32-x12+x32-y12+y32
加权单元,用于将未知节点的坐标改变表示为圆交点坐标的平均数,即假设交点的坐标为(xi,yi),i=1,2,3,权值为Wi,未知节点坐标的加权表示为:
x = Σ i = 1 3 W i · x i Σ i = 1 3 W i , y = Σ i = 1 3 W i · y i Σ i = 1 3 W i
质心坐标平均单元,用于使用iBeacons节点进行定位时,锚节点分布的密度适中,未知节点附近的锚节点数量多于三个,在考虑到计算量问题之后,采用未知节点周围最近的四个锚节点来进行质心计算,四个锚节点以到未知节点的距离为半径作圆,每三个圆相交于一个区域,区域的质心即为我们所求的未知节点的位置,四个圆可以组成四组不同的这种区域,采用质心算法求出四个不同区域的质心坐标(xUl,yUl)、(xU2,yU2)、(xU3,yU3)、(xU4,yU4)并进行四边测量法计算得出最终的质心坐标,也就是采用普通的平均计算方式将四个锚节点分别计算出来的质心坐标进行平均,计算结果即为:
x U = x U 1 + x U 2 + x U 3 + x U 4 4
y U = y U 1 + y U 2 + y U 3 + y U 4 4
加权计算单元,用于对质心坐标平均单元中四边测量的过程中加入权值,其公式如下:
W i = Σ j = 1 4 r j - r i
其中r表示未知节点到第i个锚节点的距离,四边测量算法使用几何计算。
在本发明所述的用于室内定位的二次加权质心确定系统中,
在所述相减单元中在三边测量的过程中首次测得的坐标以加权的方法来处理,其权值为锚节点到未知节点距离的倒数即:
W i = 1 r i
在所述质心坐标平均单元中在四边测量的过程中,以距离倒数的和为权值,并且考虑权值的比重,最后计算的权值可以表示为:
W i = Σ j = 1 4 1 r j n , j ≠ i
其中Wi为权值,rj为锚节点到未知节点距离,j为另一未知节点;n为正数,用于确定权值的决定性。
在本发明所述的用于室内定位的二次加权质心确定系统中,所述n的值为1.5。
实施本发明提供的用于室内定位的二次加权质心确定方法及系统与现有技术相比具有以下有益效果:利用iBeacons节点的部署简易的优势,进行叠加加权计算,并在二次加权时使用距离和的倒数作为权值比传统的加权质心算法的定位精度更优,并且再次基础上本方法的设计考虑了权值的决定性,通过实验数据选定了更为优化的权值比重,使得算法的性能有了一定的提高。同时使用iBeacons节点以及二次加权质心算法进行室内定位,定位算法本身的可靠性和稳定性更好,精度更高。
可以理解的是,对于本领域的普通技术人员来说,可以根据本发明的技术构思做出其它各种相应的改变与变形,而所有这些改变与变形都应属于本发明权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种用于室内定位的二次加权质心确定方法,其特征在于,其包括如下步骤:
S1、分别以三个锚节点A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3)为圆心,以未知节点U到上述三个锚节点的距离d1、d2、d3为半径做圆,三个圆形的交点为未知节点的位置;
S2、获取解出未知节点的实际坐标U(xU,yU)的方程式,所述方程式如下:
(xU-x1)2+(yU-y1)2=d12
(xU-x2)2+(yU-y2)2=d22
(xU-x3)2+(yU-y3)2=d32
S3、将步骤S2中的方程式进行两两相减,几何意义为直线L1、L2、L3的表达式,三条直线的交点为未知节点的位置;两两相减的方程式如下:
2(x2-x1)x+2(y2-y1)y=d12-d22-x12+x22-y12+y22
2(x3-x2)x+2(y3-y2)y=d22-d32-x22+x32-y22+y32
2(x3-x1)x+2(y3-y1)y=d12-d32-x12+x32-y12+y32
S4、将未知节点的坐标改变表示为圆交点坐标的平均数,即假设交点的坐标为(xi,yi),i=1,2,3,权值为Wi,未知节点坐标的加权表示为:
x = Σ i = 1 3 W i · x i Σ i = 1 3 W i , y = Σ i = 1 3 W i · y i Σ i = 1 3 W i
S5、使用iBeacons节点进行定位时,锚节点分布的密度适中,未知节点附近的锚节点数量多于三个,在考虑到计算量问题之后,采用未知节点周围最近的四个锚节点来进行质心计算,四个锚节点以到未知节点的距离为半径作圆,每三个圆相交于一个区域,区域的质心即为我们所求的未知节点的位置,四个圆可以组成四组不同的这种区域,采用质心算法求出四个不同区域的质心坐标(xUl,yUl)、(xU2,yU2)、(xU3,yU3)、(xU4,yU4)并进行四边测量法计算得出最终的质心坐标,也就是采用普通的平均计算方式将四个锚节点分别计算出来的质心坐标进行平均,计算结果即为:
x U = x U 1 + x U 2 + x U 3 + x U 4 4
y U = y U 1 + y U 2 + y U 3 + y U 4 4
S6、对步骤S5中四边测量的过程中加入权值,其公式如下:
W i = Σ j = 1 4 r j - r i
其中r表示未知节点到第i个锚节点的距离,四边测量算法使用几何计算。
2.如权利要求1所述的用于室内定位的二次加权质心确定方法,其特征在于,
在所述步骤S3中在三边测量的过程中首次测得的坐标以加权的方法来处理,其权值为锚节点到未知节点距离的倒数即:
W i = 1 r i
在所述步骤S5中在四边测量的过程中,以距离倒数的和为权值,并且考虑权值的比重,最后计算的权值可以表示为:
W i = Σ j = 1 4 1 r j n , j ≠ i
其中Wi为权值,rj为锚节点到未知节点距离,j为另一未知节点;n为正数,用于确定权值的决定性。
3.如权利要求2所述的用于室内定位的二次加权质心确定方法,其特征在于,所述n的值为1.5。
4.一种用于室内定位的二次加权质心确定系统,其特征在于,其包括如下单元:
圆形交点确定单元,用于分别以三个锚节点A(x1,y1)、B(x2,y2)、C(x3,y3)为圆心,以未知节点U到上述三个锚节点的距离d1、d2、d3为半径做圆,三个圆形的交点为未知节点的位置;
第一方程式确定单元,用于获取解出未知节点的实际坐标U(xU,yU)的方程式,所述方程式如下:
(xU-x1)2+(yU-y1)2=d12
(xU-x2)2+(yU-y2)2=d22
(xU-x3)2+(yU-y3)2=d32
相减单元,用于将第一方程式确定单元中的方程式进行两两相减,几何意义为直线L1、L2、L3的表达式,三条直线的交点为未知节点的位置;两两相减的方程式如下:
2(x2-x1)x+2(y2-y1)y=d12-d22-x12+x22-y12+y22
2(x3-x2)x+2(y3-y2)y=d22-d32-x22+x32-y22+y32
2(x3-x1)x+2(y3-y1)y=d12-d32-x12+x32-y12+y32
加权单元,用于将未知节点的坐标改变表示为圆交点坐标的平均数,即假设交点的坐标为(xi,yi),i=1,2,3,权值为Wi,未知节点坐标的加权表示为:
x = Σ i = 1 3 W i · x i Σ i = 1 3 W i , y = Σ i = 1 3 W i · y i Σ i = 1 3 W i
质心坐标平均单元,用于使用iBeacons节点进行定位时,锚节点分布的密度适中,未知节点附近的锚节点数量多于三个,在考虑到计算量问题之后,采用未知节点周围最近的四个锚节点来进行质心计算,四个锚节点以到未知节点的距离为半径作圆,每三个圆相交于一个区域,区域的质心即为我们所求的未知节点的位置,四个圆可以组成四组不同的这种区域,采用质心算法求出四个不同区域的质心坐标(xUl,yUl)、(xU2,yU2)、(xU3,yU3)、(xU4,yU4)并进行四边测量法计算得出最终的质心坐标,也就是采用普通的平均计算方式将四个锚节点分别计算出来的质心坐标进行平均,计算结果即为:
x U = x U 1 + x U 2 + x U 3 + x U 4 4
y U = y U 1 + y U 2 + y U 3 + y U 4 4
加权计算单元,用于对质心坐标平均单元中四边测量的过程中加入权值,其公式如下:
W i = Σ j = 1 4 r j - r i
其中r表示未知节点到第i个锚节点的距离,四边测量算法使用几何计算。
5.如权利要求4所述的用于室内定位的二次加权质心确定系统,其特征在于,
在所述相减单元中在三边测量的过程中首次测得的坐标以加权的方法来处理,其权值为锚节点到未知节点距离的倒数即:
W i = 1 r i
在所述质心坐标平均单元中在四边测量的过程中,以距离倒数的和为权值,并且考虑权值的比重,最后计算的权值可以表示为:
W i = Σ j = 1 4 1 r j n , j ≠ i
其中Wi为权值,rj为锚节点到未知节点距离,j为另一未知节点;n为正数,用于确定权值的决定性。
6.如权利要求5所述的用于室内定位的二次加权质心确定系统,其特征在于,所述n的值为1.5。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106885575A (zh) * 2017-02-17 2017-06-23 浙江工商职业技术学院 一种室内定位引导方法及系统
CN108490318A (zh) * 2018-02-05 2018-09-04 天津大学 基于波形匹配的局部放电全站综合定位方法及传感器
CN109187763A (zh) * 2018-09-17 2019-01-11 山东建筑大学 一种基于四传感器阵列对声发射源定位的方法
CN109886120A (zh) * 2019-01-22 2019-06-14 贵州民族大学 一种斑马线检测方法及系统
CN110234072A (zh) * 2019-06-28 2019-09-13 徐州工业职业技术学院 基于指纹量化的改进加权质心定位方法
CN110471077A (zh) * 2019-08-22 2019-11-19 北京邮电大学 一种定位方法与装置
CN110673094A (zh) * 2018-07-02 2020-01-10 北京信息科技大学 基于vlc的toa曲面质心定位方法研究
CN110673095A (zh) * 2018-07-02 2020-01-10 北京信息科技大学 一种基于LED半功率角的投影DV-hop定位算法
CN111294921A (zh) * 2020-02-17 2020-06-16 广东工业大学 一种rssi无线传感器网络三维协作定位方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102938875A (zh) * 2012-11-23 2013-02-20 重庆大学 基于rssi概率质心的无线传感网络定位方法
CN103269516A (zh) * 2013-03-19 2013-08-28 中山大学 基于移动锚节点的多质心定位方法
CN104661304A (zh) * 2014-12-12 2015-05-27 河海大学 一种wsn中基于阈值优选的加权质心定位方法
CN104902567A (zh) * 2015-06-29 2015-09-09 江南大学 基于最大似然估计的质心定位方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102938875A (zh) * 2012-11-23 2013-02-20 重庆大学 基于rssi概率质心的无线传感网络定位方法
CN102938875B (zh) * 2012-11-23 2014-12-10 重庆大学 基于rssi概率质心的无线传感网络定位方法
CN103269516A (zh) * 2013-03-19 2013-08-28 中山大学 基于移动锚节点的多质心定位方法
CN104661304A (zh) * 2014-12-12 2015-05-27 河海大学 一种wsn中基于阈值优选的加权质心定位方法
CN104902567A (zh) * 2015-06-29 2015-09-09 江南大学 基于最大似然估计的质心定位方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘新野: "基于iBeacons的室内定位方法的设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106885575A (zh) * 2017-02-17 2017-06-23 浙江工商职业技术学院 一种室内定位引导方法及系统
CN108490318A (zh) * 2018-02-05 2018-09-04 天津大学 基于波形匹配的局部放电全站综合定位方法及传感器
CN110673095A (zh) * 2018-07-02 2020-01-10 北京信息科技大学 一种基于LED半功率角的投影DV-hop定位算法
CN110673095B (zh) * 2018-07-02 2022-05-13 北京信息科技大学 一种基于LED半功率角的投影DV-hop定位算法
CN110673094A (zh) * 2018-07-02 2020-01-10 北京信息科技大学 基于vlc的toa曲面质心定位方法研究
CN109187763A (zh) * 2018-09-17 2019-01-11 山东建筑大学 一种基于四传感器阵列对声发射源定位的方法
CN109187763B (zh) * 2018-09-17 2021-04-09 山东建筑大学 一种基于四传感器阵列对声发射源定位的方法
CN109886120A (zh) * 2019-01-22 2019-06-14 贵州民族大学 一种斑马线检测方法及系统
CN109886120B (zh) * 2019-01-22 2021-04-30 贵州民族大学 一种斑马线检测方法及系统
CN110234072B (zh) * 2019-06-28 2020-12-11 徐州工业职业技术学院 基于指纹量化的改进加权质心定位方法
CN110234072A (zh) * 2019-06-28 2019-09-13 徐州工业职业技术学院 基于指纹量化的改进加权质心定位方法
CN110471077A (zh) * 2019-08-22 2019-11-19 北京邮电大学 一种定位方法与装置
CN111294921A (zh) * 2020-02-17 2020-06-16 广东工业大学 一种rssi无线传感器网络三维协作定位方法
CN111294921B (zh) * 2020-02-17 2021-07-20 广东工业大学 一种rssi无线传感器网络三维协作定位方法

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