室內定位演算法英語

❶ 室內定位技術都有哪些

首先毫無疑問的是，室內定位方式有多種，精確的定義依據不同需求而不同，或許不是精度越高越好，因為精度越高，對應的成本造價一般越高！

建議你可以先了解下室內定位的幾種方式：
第一代：存在性、識別性技術，也可以稱為早期零維定位。
主要採用無源RFID技術，如UHF超高頻，好處是標簽（終端）不需供電，成本低廉，可不需考慮回收流程，弊端是，識別距離最遠也就10米左右，通常1~2米，且靠近金屬及液體，識別距離要再打骨折。
第二代：粗略性范圍識別，可攜帶感測信息。
主要採用有源技術，包括WIFI、BLE、Zigbee、Sub1G、Lora等等，已經實現初步的位置識別，通過RSSI，三點定位演算法等，可達到米級定位精度，且標簽（終端）有電池供電，可加入各種互動功能，如按鍵，屏幕顯示，溫濕度檢測等等。
第三代：精準性定位及測距，主要代表即UWB
主要利用超寬頻的技術特點，以超短脈沖信號優化信號干擾，功耗強，沖突大等問題，WEWILLS利用飛行時間演算法，精度可達10cm。弊端是目前成本還未足夠低，主要還是用在工業領域，如能源建設（電力、水利、火力等）、工業智能製造、公檢司法的人員管控、隧道施工（地鐵、高速隧道、礦場）等。UWB目前各廠家採用的技術方案都一致，最大的區別將在於流程服務及落地經驗。
根據不同的應用場景需求，精度定義會各有不同，比如養老院房間多的場景，需求如果是確定在哪個房間，那就可以用UWB、藍牙AOA、藍牙beacon，sub1G，UHF等等方式去實現（當然每個場景的特性差異將決定最終技術選擇性），比如需要知道在房間的床上還是書桌旁，還是廁所里，那就基本只能用UWB或者藍牙AOA了。

綜合來說，室內定位是個很大的舞台，所以，WEWILLS眾志做的是綜合性的大平台，多種技術融合，終端用戶僅需對接一套API，即可在不同場景下採用單種或多種定位技術，混合定位，實現內心所要的效果，有需求可以找。

❷ 現在主流的室內定位演算法有哪些

室內定位可以用RFID標簽。

具體的定位方法和所用的標簽有關系，有的是安裝多個讀頭，從而確定距離。

有的是通過讀取返回波的時間來確定距離。

❸ 室內精確定位的方式

室內定位方式有多種，精確的定義依據不同需求而不同，或許不是精度越高越好，因為精度越高，對應的成本造價一般越高！

建議你可以先了解下室內定位的幾種方式：
第一代：存在性、識別性技術，也可以稱為早期零維定位。
主要採用無源RFID技術，如UHF超高頻，好處是標簽（終端）不需供電，成本低廉，可不需考慮回收流程，弊端是，識別距離最遠也就10米左右，通常1~2米，且靠近金屬及液體，識別距離要再打骨折。
第二代：粗略性范圍識別，可攜帶感測信息。
主要採用有源技術，包括WIFI、BLE、Zigbee、Sub1G、Lora等等，已經實現初步的位置識別，通過RSSI，三點定位演算法等，可達到米級定位精度，且標簽（終端）有電池供電，可加入各種互動功能，如按鍵，屏幕顯示，溫濕度檢測等等。
第三代：精準性定位及測距，主要代表即UWB
主要利用超寬頻的技術特點，以超短脈沖信號優化信號干擾，功耗強，沖突大等問題，WEWILLS利用飛行時間演算法，精度可達10cm。弊端是目前成本還未足夠低，主要還是用在工業領域，如能源建設（電力、水利、火力等）、工業智能製造、公檢司法的人員管控、隧道施工（地鐵、高速隧道、礦場）等。UWB目前各廠家採用的技術方案都一致，最大的區別將在於流程服務及落地經驗。
根據不同的應用場景需求，精度定義會各有不同，比如養老院房間多的場景，需求如果是確定在哪個房間，那就可以用UWB、藍牙AOA、藍牙beacon，sub1G，UHF等等方式去實現（當然每個場景的特性差異將決定最終技術選擇性），比如需要知道在房間的床上還是書桌旁，還是廁所里，那就基本只能用UWB或者藍牙AOA了。

❹ 怎麼將baum-welch演算法運用於室內定位csdn

怎麼將baum-welch演算法運用於室內定位csdn
這是一段程序中的代碼：
int randomNumber=(int)(Math.random()*8)+1;
所給出的注釋是：得到一個1到8之間的隨機整數。開始的時候不是很懂，於是翻書、上網找資料，但是得到的結果都是一樣的。Math.random()的作用是得到0-1之間的隨機數。那麼是如何實現的呢？
仔細想一想其實並不是很復雜：Math.random()的取值應該是0-1（事實上取不到0和1）之間的隨機小數，乘以8之後應該是0-8之間的隨機小數，也就是0.****到7.****之間的小數（大於0而小於8），經過int類型轉換之後，應該是0-7之間的隨機整數，所以"+1"之後就會得到1－8之間的

❺ 室內定位分為B端和C端，請問B是哪個單詞的縮寫

business/client 理解為商家和客戶，
和伺服器端/客戶端一個道理

❻ rifd室內定位演算法包括哪些演算法

經典的Landmark演算法，核心思想是部署參考RFID標簽，來推算目標位置。隨後產生了很多衍生的演算法。

❼ 室內定位常用定位技術有哪些

藍牙定位：藍牙定位基於RSSI(Received Signal Strength Indication，信號場強指示)定位原理。藍牙室內技術是利用在室內安裝的若干個藍牙區域網接入點，把網路維持成基於多用戶的基礎網路連接模式，並保證藍牙區域網接入點始終是這個微微網的主設備，然後通過測量信號強度獲得用戶的位置信息。根據定位端的不同，藍牙定位方式分為網路側定位和終端側定位。

UWB定位：超寬頻（UWB)定位技術是一種全新的、與傳統通信定位技術有極大差異的新技術。它利用事先布置好的已知位置的錨節點和橋節點，與新加入的盲節點進行通訊，並利用TDOA定位演算法，通過測量出不同基站與移動終端的傳輸時延差來進行定位。

藍牙定位與UWB定位對比：

藍牙定位與UWB定位對比

首先是工程師最為關注的定位精度問題：目前藍牙室內定位方案能夠實現米級的定位精度；UWB定位已經能夠實現厘米級高精度定位。

定位硬體：顧名思義，藍牙室內定位方案的實現必然是建立在藍牙室內定位產品的基礎上，主要定位硬體包括藍牙網關、藍牙Beacon、手環、手錶等藍牙標簽以及智能手機、無線區域網及後端數據伺服器等。UWB定位硬體產品主要包括定位引擎伺服器、智能終端、POE交換機、UWB基站、UWB標簽、UWB模塊、軟體介面等。

應用領域：藍牙定位主要應用於對人、物定位精度要求一般的室內定位，用於在一定空間范圍內獲取人或物的大致位置信息；UWB定位則主要應用於室內高精度定位，用於在一定空間范圍內獲取人或物的精確位置信息。

定位環境搭建：藍牙定位布局相對簡單，只要注意間隔范圍就可以了，UWB定位布局相比藍牙定位要復雜一些，因為涉及到UWB基站的安裝。

最後，小編將SKYLAB室內定位工程師總結的各個領域室內定位解決方案選擇要點告訴大家：室內定位從用途方向可以劃分消費類和工業類。消費類主要實現室內人員引導、消費推送、安全監控、智能家居等商業應用。工業類主要實現消防安全、人員監控、設備引導、財產安全、智能工廠等應用。有些是側重於單純的室內定位，而有些則更側重於導航功能、歷史軌跡、電子圍欄等功能，因此需要有針對性選擇方案。單純的室內定位、導航，對定位精度要求不高，可以優先選擇藍牙定位方案，側重歷史軌跡、電子圍欄這些功能則可以優先考慮UWB定位方案；希望能夠幫助到各位有室內定位方案需求的客戶們。

❽ 室內定位的原理怎樣的

室內定位，圖吧的室內定位目前來看做的還是可以的，圖吧無線幀定位技術是一種利用wifi三角定位原理進行室內定位的技術，從業務應用的角度可實現對人員的實時定位、導航指路等功能，還可進行區域客流分析，人員密度分析，停留時間、人員流量統計，特定人員監控，區域報警和人員軌跡查看等多種應用。

❾ 目前行業內有哪些比較高精度的室內定位演算法和實現

目前室內定位常用的較高精度的定位方法，從原理上主要分為七種：鄰近探測法、質心定位法、多邊定位法、三角定位法、極點法、指紋定位法和航位推演算法。
一、鄰近探測法
通過一些有范圍限制的物理信號的接收，從而判斷移動設備是否出現在某一個發射點附近。該方法雖然只能提供大概的定位信息，但其布設成本低、易於搭建，適合於一些對定位精度要求不高的應用，例如自動識別系統用於公司的員工簽到。
二、質心定位法
根據移動設備可接收信號范圍內所有已知的信標（beacon）位置，計算其質心坐標作為移動設備的坐標。該方法易於理解，計算量小，定位精度取決於信標的布設密度。
三、多邊定位法
通過測量待測目標到已知參考點之間的距離，從而確定待測目標的位置。精度高、應用廣。
四、三角定位法
基於無線信號的三角測量定位演算法是室內定位演算法中非常常見的一種，三角測量定位演算法類似GPS衛星定位。實際定位過程中使用的是RSSI信號值衰減模型。原理是在無線信號強度在空間中傳播隨著距離衰減，而無線信號強度（RSSI值）對於定位標簽上的接收器來說是可測的，那麼依據測試到的信號強度，再根據信號衰減模型就可以反推出距離了。獲取待測目標相對2個已知參考點的角度後結合兩參考點間的距離信息可以確定唯一的三角形，即可確定待測目標的位置。基於三角測量定位演算法的定位方案是被動式藍牙定位方案和主被動一體式藍牙定位方案。
五、極點法
通過測量相對某一已知參考點的距離和角度從而確定待測點的位置。該方法僅需已知一個參考點的位置坐標，因此使用非常方便，已經在大地測量中得到廣泛應用。
六、指紋定位法
在定位空間中建立指紋資料庫，通過將實際信息與資料庫中的參數進行對比來實現定位。指紋定位的優勢是幾乎不需要參考測量點，定位精度相對較高；但缺點是前期離線建立指紋庫的工作量巨大，同時很難自適應於環境變化較大的場景。
七、航位推演算法
是在已知上一位置的基礎上，通過計算或已知的運動速度和時間計算得到當前的位置。數據穩定，無依賴，但該方法存在累積誤差，定位精度隨著時間增加而惡化。