CN113852922A - WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法，包括步骤：通过商用WiFi设备收集WiFi信号的信道状态信息和信号强度；估计定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度；利用嵌入表示，识别定位目标到WiFi接入点之间的直接传播路径，加权设计定位损失函数。本发明的有益效果是：本发明利用服务无线网络通信且广泛部署的WiFi设备同时服务室内定位，消除室内复杂环境中无线信号多径效应和噪声干扰对定位精度的影响。本发明在室内环境中捕捉商用WiFi的信道状态信息，并利用信道状态信息分解出目标信号到达多个WiFi接入设备的不同多径分量的到达角度和飞行时间；从而实现自身零部署成本的厘米级的高精度室内定位。
Description
技术领域
本发明涉及采用无线电波的反射或再辐射的定位技术领域，尤其涉及一种WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法。
背景技术
现如今，伴随着无线通信技术的不断发展和移动智能终端的日益普及，基于位置的服务已成为当前IT产业的重要组成部分，深入到国民经济和社会发展的各个方面，正在向人们呈现广阔的市场前景。今天，以GPS为代表的卫星定位系统已经全天候覆盖全球室外环境，深刻改变着人们的生产生活方式。时代的进步又激发人们在室内环境中随时随地获取精确位置的渴望。根据诺基亚提供的数据，人类活动的87％～90％时间都处在室内环境中，因此室内位置信息对于人们生产生活至关重要。据科技行业咨询公司IDTechEx预测，2024年前室内定位的总市场规模将超过100亿美元。然而，包括GPS在内的各类卫星导航技术却穿透不了钢筋水泥，导致GPS在室内环境难以发挥作用。
近年来，室内定位技术一直是学界持续关注的热点话题，是MobiCom、SIGCOMM、INFOCOM、NSDI等网络领域顶级会议上的热点研究方向。各式各样的室内定位技术层出不穷，包括基于超声波、红外线、可见光、蓝牙以及基于惯性导航的技术等等，但至今尚无任何一种主导室内的普适性定位服务，其原因在于大部分室内定位技术存在以下限制：(1)定位硬件定制化。用于室内定位或用户定位终端的专用硬件成本高，使用不便；(2)定位服务孤岛化。现有室内定位多是孤立的单个系统，系统之间技术上或不兼容，限制了室内定位成为一种用户随时随地都可访问的服务。基于商用WiFi的室内定位技术在基础架构上利用现有硬件设施，降低部署成本，在定位终端上更要基于人们广泛使用的商用设备(例如，智能手机、平板和可穿戴手环等移动设备)，被视为实现普适性室内定位服务的关键技术。特别是随着商用WiFi使用正交频分复用技术可以提取细粒的信道状态信息，很多研究提出基于信道状态信息的高精度室内定位技术。例如，北京大学于2018年提出基于菲涅尔区理论模型的毫米级WiFi感知方法(“毫米级的Wi-Fi无接触感知：从模式到模型[J].中国计算机学会通讯,2018,14(1):18-25.”)，2017年于海涛等提出基于WiFi信号强度与信道状态信息作为混合指纹的室内定位技术(“于海涛,李治军,姜守旭.基于RSS与CSI混合指纹室内定位研究[J].智能计算机与应用,2017,7(6):148-151.”)，2018年余建烽利用信道状态信息结合无线信号传播衰减模型设计实现了自适应室内环境变化的定位方法(“余建烽.基于Wi-Fi信道状态信息的自适应测距与定位方法研究[D].中国科学技术大学,2018.”)，2019年姚喆提出了一种RSSI与CSI的融合定位方法(“姚喆.基于RSSI与CSI的定位技术研究[D].北京邮电大学,2019.”)。然而，现有基于WiFi信道状态信息的室内定位技术还面临诸多挑战：
1)已有的基于菲涅尔区理论模型的定位方法通常要求收发天线之间不能存在阻挡物，其约束条件较强导致适用范围较小；
2)现有室内定位方法使用了直接视距传播路径和间接非视距传播路径的信道状态信息，但间接非视距传播路径的多径效应会带来时延不同步、信号衰减、极化改变、链路不稳定等使得现有技术在使用一段时间后定位精度会急剧下降。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法。
这种基于WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法，包括以下步骤：
S1、通过商用WiFi设备收集WiFi信号的信道状态信息和信号强度；
S2、估计定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度；
S202、扩展WiFi接入点的虚拟天线阵列；
S204、利用平滑算法去除相关路径信号对到达角度估计结果的影响；
S206、利用虚拟天线阵列估计定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度：将平滑后每根虚拟天线收集到的子载波带入空间谱估计函数求取定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度；
S3、利用嵌入表示，识别定位目标到WiFi接入点之间的直接传播路径，加权设计定位损失函数；
S4、利用定位目标到WiFi接入点之间的直接传播路径的到达角度和无线射频信号强度，通过基于位置指纹的定位方法来获得定位结果：在事先好的构建位置指纹库中计算所有网格点的位置指纹与待定位目标位置指纹的定位损失函数，则该待定位目标的位置被估计为损失函数最小的网格点对应的网格点位置。
作为优选，步骤S202具体为：
在IEEE802.11协议下，每根商用WiFi设备的天线收集到的信道状态信息为30个子载波，将3根天线收集到的所有信道状态信息表示为3×30的信道状态信息矩阵CSI：
上式中，设csii,j为信道状态信息矩阵CSI第i行第j列的数，则csii,j表示第i根天线上的第j个子载波的信道状态信息；
利用正交频分复用技术将商用WiFi设备的3根天线扩充到90根虚拟天线阵列；虚拟天线阵列的接收信号为一个90×1的虚拟天线阵列接收矩阵：
X＝[csi1,1,…,csi1,30,csi2,1,…,csi2,30,csi3,1,…,csi3,30]T。
作为优选，步骤S204通过二维前向平滑将虚拟天线阵列接收矩阵X平滑为30×32的测量矩阵Xs：
由商用WiFi设备的3根天线中的前两根天线各自收集到的前15个子载波组成传感器子阵列，二维前向平滑将两个相关路径信号同时加入不同的传感器子阵列，去除相关路径信号对到达角度估计结果的影响。
作为优选，步骤S206具体为：
令测量矩阵Xs的协方差矩阵为
其中
是测量矩阵Xs的共轭转置矩阵；将Rs的特征矩阵表示为En，En的共轭转置矩阵为
当WiFi信号入射到天线阵列时，tk为第k条路径飞行时间，令Ψ2,Θ和Ψ3,Θ分别表示方位角为Θ的某条路径在第2根和第3根天线上引起的相对于第1根天线的相位差，
和
表示飞行时间为tk的路径k下第2个和第15个子载波相对于第1个子载波的相位差；定义a(Θ,t)如下：
利用MUSIC算法，基于协方差矩阵Rs的特征矩阵En、En的共轭转置矩阵
a(Θ,t)、a(Θ,t)的共轭转置矩阵aH(Θ,t)，得到空间谱估计函数P(Θ,t)为：
将平滑后每根虚拟天线收集到的子载波带入空间谱估计函数P(Θ,t)，通过寻找空间谱P(Θ,t)波峰对应的到达角度Θ和飞行时间t来估计定位目标到WiFi接入点传播路径到达角度和飞行时间。
作为优选，步骤S3具体包括以下步骤：
S302、对不同传播路径数据分组的到达角度和飞行时间进行嵌入表示，取所有到达角度和飞行时间的表示向量的均值作为该特定WiFi信号传播路径的到达角度和飞行时间；
S304、估计WiFi接入点和定位目标的直接传播路径概率：用
表示传播路径k所对应的路径分组中的路径数量，
和
分别表示该类中到达角度和飞行时间估计值的总体方差，
是该类中飞行时间估计值的平均值，将加权系数wC,wθ,wτ和wS作为预定义常数项；则计算路径k为直接传播路径的概率为：
根据上式选择概率最高的路径作为WiFi接入点和定位目标的直接传播路径，并保存该路径对应的到达角度和估计概率值；
S306、采用到达角度和信号强度加权设计定位损失函数获得定位结果；
在定位目标离线阶段，将室内环境进行网格划分，并建立每个网格点的位置指纹(θm,Pm,rm|m∈M),其中M为WiFi接入点数目，θm为第m个WiFi接入点直接传播路径的到达角度，Pm为第m个WiFi接入点直接传播路径的概率，rm为该网格测量得到的来自该接入点的WiFi信号强度；
在定位目标在线阶段，收集带定位目标的位置指纹，该位置指纹包括所有WiFi接入点到达角度平均值
和WiFi信号强度平均值
计算定位损失函数:
上式中，m为总WiFi接入点数目M中第m个WiFi接入点；Pm为第m个WiFi接入点直接传播路径的概率；
为所有WiFi接入点的WiFi信号强度平均值，
为所有WiFi接入点到达角度平均值；rm为第m个WiFi接入点所在网格测量得到的来自该WiFi接入点的WiFi信号强度。
本发明的有益效果是：
本发明利用服务无线网络通信且广泛部署的WiFi设备同时服务室内定位，消除室内复杂环境中无线信号多径效应和噪声干扰对定位精度的影响。本发明在室内环境中捕捉商用WiFi的信道状态信息，并利用信道状态信息分解出目标信号到达多个WiFi接入设备的不同多径分量的到达角度和飞行时间；从而实现自身零部署成本的厘米级的高精度室内定位。
本发明首先利用正交频分复用技术将商用WiFi设备的3根天线扩充到90根虚拟天线阵列，其次利用信号到达角度和飞行时间两个特征挖掘出WiFi无线信号的直接视距传播路径，只使用直接视距传播路径的信道状态信息和信号强度构建位置指纹实现目标定位，通过降低位置指纹的维度使得在保证定位精度的同时降低了计算复杂度。
附图说明
图1为本发明实施例搭建的室内定位系统；
图2为本发明实施例中的室内定位方法的整体流程图；
图3为本发明实施例中估计定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度的流程图；
图4为本发明实施例中估计WiFi接入点和定位目标的直接传播路径的流程图。
附图标记说明：墙体1、间接传播路径2、定位目标设备3、直接传播路径4、WiFi接入点5、定位服务器6。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步描述。下述实施例的说明只是用于帮助理解本发明。应当指出，对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
实施例一
本申请实施例一提供了一种如图1所示的基于商用WiFi设备信号传播路径的高精度室内定位系统，该系统包括：用于发送无线射频信号的WiFi接入点5，用于接收无线射频信号的定位目标设备3(例如，智能手机、平板、移动电脑或带有WiFi功能的智能手环等)，用于运行定位方法的定位服务器6。在室内环境中，由于障碍物(如墙体1)遮挡，WiFi无线信号通过反射、衍射等形成多径传播路径(间接传播路径2和直接传播路径4)，不同物体对传播途径产生不同干扰，人员位于不同地点产生的信号特征也不同。
采用基于商用WiFi设备信号传播路径的高精度室内定位系统，将每个位置采集的直接传播路径的达到角度和无线信号强度作为该位置的指纹特征，将未知位置的定位目标信号特征与事先构建的位置指纹库中的已有信息进行对比，将指纹最佳匹配的位置作为定位目标的定位结果。
实施例二
在实施例一的基础上，本申请实施例二提供了一种如图2所示的基于商用WiFi设备信号传播路径的高精度室内定位方法，包括以下步骤：
S1、正交频分复用技术在IEEE 802.11a/n协议上的应用使得可通过商用WiFi设备信号传播路径收集WiFi信号的信道状态信息和信号强度，提供子载波相位和振幅信息来描述无线信号从发射端到接收端的变化信息；
S2、在室内环境中，定位目标的WiFi信号可能会通过多个障碍物(例如，墙体和家具等)反射才最终到达WiFi接入点，估计定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度；
S202、由于商用WiFi接入点通过只有3到5根天线难以分辨出每条多径传播路径的到达角度，通过扩展WiFi接入点的虚拟天线阵列寻找信号波峰来估计到达角度和飞行时间；
S204、利用平滑算法去除相关路径信号对到达角度估计结果的影响；
S206、利用虚拟天线阵列，寻找信号波峰来估计定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度：将平滑后每根虚拟天线收集到的子载波带入空间谱估计函数求取定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度；
S3、利用嵌入表示，识别定位目标到WiFi接入点之间的直接传播路径，加权设计定位损失函数；
S4、利用定位目标到WiFi接入点之间的直接传播路径的到达角度和无线射频信号强度，通过基于位置指纹的定位方法来获得定位结果：在事先好的构建位置指纹库中计算所有网格点的位置指纹与待定位目标位置指纹的定位损失函数，则该待定位目标的位置被估计为损失函数最小的网格点对应的网格点位置。
实施例三
在实施例一和实施例二的基础上，如图3所示，步骤S2具体为：
S202、在IEEE802.11协议下，每根商用WiFi设备的天线收集到的信道状态信息为30个子载波，将3根天线收集到的所有信道状态信息表示为3×30的信道状态信息矩阵CSI：
上式中，设csii,j为信道状态信息矩阵CSI第i行第j列的数，则csii,j表示第i根天线上的第j个子载波的信道状态信息；
由于WiFi无线信号传播路径大于WiFi接入点的天线数目时，多信号分类技术不适用；因此利用WiFi技术的正交频分复用技术将商用WiFi设备的3根天线扩充到90根·虚拟天线阵列；虚拟天线阵列的接收信号为一个90×1的虚拟天线阵列接收矩阵：
X＝[csi1,1,…,csi1,30,csi2,1,…,csi2,30,csi3,1,…,csi3,30]T；
S204、通过二维前向平滑将虚拟天线阵列接收矩阵X平滑为30×32的测量矩阵Xs：
在实际室内环境中，由于多个传播路径之间有某些信号由于多径效应存在相关性，导致子载波和噪声子空间不正交，出现信号零点的漏检测和波峰误判使得到达角度估计不正确；由商用WiFi设备的3根天线中的前两根天线各自收集到的前15个子载波组成传感器子阵列，二维前向平滑将两个相关路径信号同时加入不同的传感器子阵列，去除相关路径信号对到达角度估计结果的影响；
S206、令测量矩阵Xs的协方差矩阵为
其中
是测量矩阵Xs的共轭转置矩阵；将Rs的特征矩阵表示为En，En的共轭转置矩阵为
当WiFi信号入射到天线阵列时，tk为第k条路径飞行时间，令Ψ2,Θ和Ψ3,Θ分别表示方位角为Θ的某条路径在第2根和第3根天线上引起的相对于第1根天线的相位差，
和
表示飞行时间为tk的路径k下第2个和第15个子载波相对于第1个子载波的相位差；定义a(Θ,t)如下：
利用MUSIC算法，基于协方差矩阵Rs的特征矩阵En、En的共轭转置矩阵
a(Θ,t)、a(Θ,t)的共轭转置矩阵aH(Θ,t)，计算得到空间谱估计函数P(Θ,t)为：
由于噪声存在，空间谱P(Θ,t)存在尖峰；将平滑后每根虚拟天线收集到的子载波带入空间谱估计函数P(Θ,t)，通过寻找空间谱P(Θ,t)波峰对应的到达角度Θ和飞行时间t来估计定位目标到WiFi接入点传播路径到达角度和飞行时间。
实施例四
在实施例一至实施例三的基础上，如图4所示，步骤S3具体为：
S302、由于来自相同传播路径的不同数据包的到达角度和飞行时间在二维空间邻近，对不同传播路径数据分组的到达角度和飞行时间进行嵌入表示，取所有到达角度和飞行时间的表示向量的均值表示该特定WiFi信号传播路径的到达角度和飞行时间，该表示向量表示对应的一条传播路径；
S304、估计WiFi接入点和定位目标的直接传播路径概率：用
表示传播路径k所对应的路径分组中的路径数量，
和
分别表示该类中到达角度和飞行时间估计值的总体方差，
是该类中飞行时间估计值的平均值，将加权系数wC,wθ,wτ和wS作为预定义常数项；则计算路径k为直接传播路径的概率为：
根据上式选择概率最高的路径作为WiFi接入点和定位目标的直接传播路径，并保存该路径对应的到达角度和估计概率值；
S306、采用到达角度和信号强度加权设计定位损失函数获得定位结果；
在定位目标离线阶段，将室内环境进行网格划分，并建立每个网格点的位置指纹(θm,Pm,rm|m∈M),其中M为WiFi接入点数目，θm为第m个WiFi接入点直接传播路径的到达角度，Pm为第m个WiFi接入点直接传播路径的概率，rm为该网格测量得到的来自该接入点的WiFi信号强度；
在定位目标在线阶段，收集带定位目标的位置指纹，该位置指纹包括所有WiFi接入点到达角度平均值
和WiFi信号强度平均值
计算定位损失函数:
上式中，m为总WiFi接入点数目M中第m个WiFi接入点；Pm为第m个WiFi接入点直接传播路径的概率；
为所有WiFi接入点的WiFi信号强度平均值，
为所有WiFi接入点到达角度平均值；rm为第m个WiFi接入点所在网格测量得到的来自该WiFi接入点的WiFi信号强度。
为验证本发明所提出室内定位方案的有效性，在面积为12m*10m存在大量桌椅的教室安装10个商用WiFi接入设备进行实验，将实验环境划分为1m*1m的120个网格，信号传输包括直接视距传播路径和间接非视距传播路径，训练阶段每个网格间隔1秒收集5次信道状态信息建立位置指纹，测试阶段选择100个位置指纹计算平均定位性能。如下表1所示，对比方法包括使用所有WiFi无线信号传播路径信道状态信息的K最近邻指纹定位法和贝叶斯估计指纹定位法，对比指标包括定位精度和定位时间。实验结果下表所示，可以看出本发明通过挖掘WiFi无线信号的直接视距传播路径，通过降低位置指纹的维度在极大提高定位精度的同时降低了定位所需时间，定位方法有利于在移动设备上部署。
表1 本发明的定位方法与其他定位方法的性能比较表
| 定位方法 | 定位精度(米) | 定位平均时间(毫秒) |
| K最近邻指纹定位法 | 1.2 | 150 |
| 贝叶斯估计指纹定位法 | 0.8 | 115 |
| 本发明 | 0.5 | 80 |
Claims (5)
1.一种WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过商用WiFi设备收集WiFi信号的信道状态信息和信号强度；
S2、估计定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度；
S202、扩展WiFi接入点的虚拟天线阵列；
S204、利用平滑算法去除相关路径信号对到达角度估计结果的影响；
S206、利用虚拟天线阵列估计定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度：将平滑后每根虚拟天线收集到的子载波带入空间谱估计函数求取定位目标到WiFi接入点传播路径的到达角度；
S3、利用嵌入表示，识别定位目标到WiFi接入点之间的直接传播路径，加权设计定位损失函数；
S4、利用定位目标到WiFi接入点之间的直接传播路径的到达角度和无线射频信号强度，通过基于位置指纹的定位方法来获得定位结果：在事先好的构建位置指纹库中计算所有网格点的位置指纹与待定位目标位置指纹的定位损失函数，则该待定位目标的位置被估计为损失函数最小的网格点对应的网格点位置。
2.根据权利要求1所述WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法，其特征在于，步骤S202具体为：
在IEEE802.11协议下，每根商用WiFi设备的天线收集到的信道状态信息为30个子载波，将3根天线收集到的所有信道状态信息表示为3×30的信道状态信息矩阵CSI：
上式中，设csii，j为信道状态信息矩阵CSI第i行第j列的数，则csii，j表示第i根天线上的第j个子载波的信道状态信息；
利用正交频分复用技术将商用WiFi设备的3根天线扩充到90根虚拟天线阵列；虚拟天线阵列的接收信号为一个90×1的虚拟天线阵列接收矩阵：
X＝[csi1，1，...，csi1，30，csi2，1，...，csi2，30，csi3，1，...，csi3，30]T。
3.根据权利要求2所述WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法，其特征在于，步骤S204通过二维前向平滑将虚拟天线阵列接收矩阵X平滑为30×32的测量矩阵Xs：
由商用WiFi设备的3根天线中的前两根天线各自收集到的前15个子载波组成传感器子阵列，二维前向平滑将两个相关路径信号同时加入不同的传感器子阵列，去除相关路径信号对到达角度估计结果的影响。
4.根据权利要求3所述WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法，其特征在于，步骤S206具体为：
令测量矩阵Xs的协方差矩阵为
其中
是测量矩阵Xs的共轭转置矩阵；将Rs的特征矩阵表示为En，En的共轭转置矩阵为
当WiFi信号入射到天线阵列时，tk为第k条路径飞行时间，令Ψ2，Θ和Ψ3，Θ分别表示方位角为Θ的某条路径在第2根和第3根天线上引起的相对于第1根天线的相位差，
和
表示飞行时间为tk的路径k下第2个和第15个子载波相对于第1个子载波的相位差；定义a(Θ，t)如下：
利用MUSIC算法，基于协方差矩阵Rs的特征矩阵En、En的共轭转置矩阵
a(Θ，t)、a(Θ，t)的共轭转置矩阵aH(Θ，t)，计算得到空间谱估计函数P(Θ，t)为：
将平滑后每根虚拟天线收集到的子载波带入空间谱估计函数P(Θ，t)，通过寻找空间谱P(Θ，t)波峰对应的到达角度Θ和飞行时间t来估计定位目标到WiFi接入点传播路径到达角度和飞行时间。
5.根据权利要求4所述WiFi信号直接视距传播路径挖掘的高精度室内定位方法，其特征在于，步骤S3具体包括以下步骤：
S302、对不同传播路径数据分组的到达角度和飞行时间进行嵌入表示，取所有到达角度和飞行时间的表示向量的均值作为该特定WiFi信号传播路径的到达角度和飞行时间；
S304、估计WiFi接入点和定位目标的直接传播路径概率：用
表示传播路径k所对应的路径分组中的路径数量，
和
分别表示该类中到达角度和飞行时间估计值的总体方差，
是该类中飞行时间估计值的平均值，将加权系数wC，wθ，wτ和wS作为预定义常数项；则计算路径k为直接传播路径的概率为：
根据上式选择概率最高的路径作为WiFi接入点和定位目标的直接传播路径，并保存该路径对应的到达角度和估计概率值；根据上式选择概率最高的路径作为WiFi接入点和定位目标的直接传播路径，并保存该路径对应的到达角度和估计概率值；
S306、采用到达角度和信号强度加权设计定位损失函数获得定位结果；
在定位目标离线阶段，将室内环境进行网格划分，并建立每个网格点的位置指纹(θm，Pm，rm|m∈M)，其中M为WiFi接入点数目，θm为第m个WiFi接入点直接传播路径的到达角度，Pm为第m个WiFi接入点直接传播路径的概率，rm为该网格测量得到的来自该接入点的WiFi信号强度；
在定位目标在线阶段，收集带定位目标的位置指纹，该位置指纹包括所有WiFi接入点到达角度平均值
和WiFi信号强度平均值
计算定位损失函数：
上式中，m为总WiFi接入点数目M中第m个WiFi接入点；Pm为第m个WiFi接入点直接传播路径的概率；
为所有WiFi接入点的WiFi信号强度平均值，
为所有WiFi接入点到达角度平均值；rm为第m个WiFi接入点所在网格测量得到的来自该WiFi接入点的WiFi信号强度。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115267656A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-01 | 河北阿卡斯物联网科技有限公司 | 一种测量蓝牙信号达到角的方法及系统 |
| CN115840192A (zh) * | 2023-02-27 | 2023-03-24 | 中国科学技术大学 | 一种基于空间估计谱置信度估计的室内定位方法 |
| CN116582929A (zh) * | 2023-07-13 | 2023-08-11 | 杭州晟珈智能科技有限公司 | 一种基于rssi的多天线rfid标签定位方法与系统 |
| CN116669181A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-08-29 | 山东科技大学 | 基于WiFi多反射路径图像的室内人员定位方法及系统 |
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2021
- 2021-09-23 CN CN202111125378.0A patent/CN113852922A/zh not_active Withdrawn
Cited By (6)
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|---|---|---|---|---|
| CN115267656A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-01 | 河北阿卡斯物联网科技有限公司 | 一种测量蓝牙信号达到角的方法及系统 |
| CN115840192A (zh) * | 2023-02-27 | 2023-03-24 | 中国科学技术大学 | 一种基于空间估计谱置信度估计的室内定位方法 |
| CN116669181A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-08-29 | 山东科技大学 | 基于WiFi多反射路径图像的室内人员定位方法及系统 |
| CN116669181B (zh) * | 2023-06-13 | 2024-04-12 | 山东科技大学 | 基于WiFi多反射路径图像的室内人员定位方法及系统 |
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