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一种适用于LED积灰场景的可见光室内定位系统定位方法
本发明涉及室内定位技术领域,尤其是指一种适用于LED积灰场景的可见光室内定位系统定位方法,该系统包括多个光源发射器、一个光电探测器和控制单元;其中,所述多个光源发射器均安装于天花板,所述光电探测器则置于待测点,以所述光...
马冬金玲徐浩宇俞书舟
一种室内定位系统
本申请公开了一种室内定位系统,该系统包括:多个伪卫星,任一伪卫星可以播发至少两路频点不同的信号;虚拟格网构建单元,对车库空间进行虚拟格网分段并设定每段虚拟格网的锚点,记录所述锚点的位置信息建立虚拟格网锚点位置特征库;锚点...
叶爱民耿新颜
室内定位系统的部署
在设置阶段期间,计算设备包括一个或多个域的区域的地图。从该区域中的多个超宽带(UWB)节点和多个蓝牙低功耗(BLE)节点接收信号,通过该区域的一个或多个位置处的一个或多个代理中继该信号。基于来自UWB节点的接收的信号和来...
C.D.麦金D.贾达夫G.弗洛雷斯T.格里芬
一种基于深度神经网络的室内定位系统及方法
本发明提供了一种基于深度神经网络的室内定位系统及方法,涉及人工智能技术领域,本发明以神经网络芯片为核心,利用摄像头,温度传感器,湿度传感器,与移动终端进行所需数据收集;通过互联网,路由器传输所需数据;使用定位服务器进行数...
张早章猛韩业王书宇
基于时空注意力卷积神经网络的WIFI室内定位系统
本发明公开一种基于时空注意力卷积神经网络的WIFI室内定位系统,该系统包括:设于室内不同方位的多个WIFI发射端,每个WIFI发射端实时向外发射WIFI信号;固定在目标物体上的信息采集设备,信号采集设备采集当前位置处各W...
于鹏束正华张晓光方佳张婕陶德俊宋斌
基于分布式超声波传感的室内定位系统
本申请涉及光纤通信与传感技术领域,尤其涉及一种基于分布式超声波传感的室内定位系统,包括将探测脉冲调制到光上进行发射,探测脉冲经掺铒光纤放大器放大后,通过光环行器送入待测光纤,接收到的瑞利背向散射信号经过放大后与本振耦合,...
李宛欣刘志远蔡轶邹冬冬林哲源黄欢田中星汪达张臻涛
室内定位系统、方法和通导一体化网络
本发明实施例提供了一种室内定位系统、方法和通导一体化网络,包括:信源模块、网关、合路器、第一漏缆、第二漏缆、第一定位器件和第二定位器件;信源模块和网关通过合路器合路后分别馈线接入第一漏缆的第一端和第二漏缆的第一端;第一定...
林垄龙沈一春谢书鸿徐宗铭王斌赵瑞静许波华
针对5G室内定位系统的完好性检测方法和装置
本申请属于通信技术领域,具体公开了一种针对5G室内定位系统的完好性检测方法和装置,该方法包括:获取目标5G室内定位系统中的目标位置信息,所述目标位置信息包括通过指纹定位算法获得的目标位置信息以及通过多点定位算法获得的目标...
邓中亮刘雯胡晶王君珺乐恒志周鹤阳曾凡喾胡智胡恩文丁振柯熊英杨越万丛洋管思飏张文斌段薇樊茂王琛曾胜勇敬敏田野曹晶田丹丹卢根姚祝
一种基于UWB技术的室内定位系统
2025年
针对室内物品监管中存在监控盲区、成本高昂等问题,提出一种基于UWB技术的室内定位系统,通过对室内物品进行实时监控来防止丢失。该系统采用STM32作为主控制器,集成了UWB模块来采集标签位置数据并加以分析,以实现精确的室内定位功能。系统配置了3个从基站及1个主基站,主基站通过远传模块,将标签位置数据上传至服务器,终端通过访问服务器来查询标签的实时位置。一旦标签超出预设的范围,服务器会立即向终端发出警报,从而达到防丢的目的。对系统进行测试实验,实验结果表明:系统灵敏度高、稳定性强,能够有效实现室内物品的定位与防丢功能,具有较高的实际应用价值。
江元庆陈平平
关键词:UWB技术STM32标签识别
结合BiGRU与Bahdanau注意力机制的超宽带室内定位系统研究
2025年
超宽带(Ultra Wide Band, UWB)技术因其高精度和强抗干扰能力,在室内定位领域中有着广泛的应用。然而,在复杂的室内环境中,UWB信号易受多径效应和非视距条件的影响,使得定位精度下降。为此,文章提出了一种基于深度学习的UWB室内定位方法。通过引入双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU)与Bahdanau注意力机制的结合模型,充分挖掘UWB信号的时序特征和关键信息。BiGRU利用其在时序数据处理中的优势,有效捕捉UWB信号的动态特征,而Bahdanau注意力机制通过动态权重分配,增强模型对关键特征的关注,从而提高定位精度。实验结果表明,文章提出的模型平均定位误差为6.9 cm,相较于传统的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)、长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU),误差减少了约29.59%至42.98%。研究结果表明,结合BiGRU与Bahdanau注意力机制的深度学习模型在复杂环境下具有更高的鲁棒性和定位精度。Ultra Wide Band (UWB) technology is widely used in indoor positioning due to its high accuracy and strong anti-interference capability. However, in complex indoor environments, UWB signals are susceptible to multipath effects and non-line-of-sight conditions, which degrade positioning accuracy. To address this issue, this paper proposes a deep learning-based UWB indoor positioning method. By introducing a combined model of the Bidirectional Gated Recurrent Unit and Bahdanau attention mechanism, the method effectively exploits the temporal features and key information of UWB signals. BiGRU leverages its advantages in handling sequential data to capture the dynamic characteristics of UWB signals, while the Bahdanau attention mechanism enhances the model’s focus on critical features through dynamic weight allocation, thus improving positioning accuracy. Experimental results show that the average positioning error of the proposed model is
奚壮苗之轩邹惺辰魏鸿扬

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供职机构:西京学院
研究主题:室内定位系统 预编码 读写功能 终端 波束
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研究主题:中继 中继系统 低密度校验码 基站 译码
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作品数:22被引量:0H指数:0
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研究主题:室内定位系统 指纹 异构网络 簇头节点 采样点
陈祝明
作品数:168被引量:288H指数:9
供职机构:电子科技大学
研究主题:标签 室内定位系统 线性调频 雷达 线性调频连续波雷达