室内定位算法英语

❶ 室内定位技术都有哪些

首先毫无疑问的是，室内定位方式有多种，精确的定义依据不同需求而不同，或许不是精度越高越好，因为精度越高，对应的成本造价一般越高！

建议你可以先了解下室内定位的几种方式：
第一代：存在性、识别性技术，也可以称为早期零维定位。
主要采用无源RFID技术，如UHF超高频，好处是标签（终端）不需供电，成本低廉，可不需考虑回收流程，弊端是，识别距离最远也就10米左右，通常1~2米，且靠近金属及液体，识别距离要再打骨折。
第二代：粗略性范围识别，可携带传感信息。
主要采用有源技术，包括WIFI、BLE、Zigbee、Sub1G、Lora等等，已经实现初步的位置识别，通过RSSI，三点定位算法等，可达到米级定位精度，且标签（终端）有电池供电，可加入各种互动功能，如按键，屏幕显示，温湿度检测等等。
第三代：精准性定位及测距，主要代表即UWB
主要利用超宽带的技术特点，以超短脉冲信号优化信号干扰，功耗强，冲突大等问题，WEWILLS利用飞行时间算法，精度可达10cm。弊端是目前成本还未足够低，主要还是用在工业领域，如能源建设（电力、水利、火力等）、工业智能制造、公检司法的人员管控、隧道施工（地铁、高速隧道、矿场）等。UWB目前各厂家采用的技术方案都一致，最大的区别将在于流程服务及落地经验。
根据不同的应用场景需求，精度定义会各有不同，比如养老院房间多的场景，需求如果是确定在哪个房间，那就可以用UWB、蓝牙AOA、蓝牙beacon，sub1G，UHF等等方式去实现（当然每个场景的特性差异将决定最终技术选择性），比如需要知道在房间的床上还是书桌旁，还是厕所里，那就基本只能用UWB或者蓝牙AOA了。

综合来说，室内定位是个很大的舞台，所以，WEWILLS众志做的是综合性的大平台，多种技术融合，终端用户仅需对接一套API，即可在不同场景下采用单种或多种定位技术，混合定位，实现内心所要的效果，有需求可以找。

❷ 现在主流的室内定位算法有哪些

室内定位可以用RFID标签。

具体的定位方法和所用的标签有关系，有的是安装多个读头，从而确定距离。

有的是通过读取返回波的时间来确定距离。

❸ 室内精确定位的方式

室内定位方式有多种，精确的定义依据不同需求而不同，或许不是精度越高越好，因为精度越高，对应的成本造价一般越高！

建议你可以先了解下室内定位的几种方式：
第一代：存在性、识别性技术，也可以称为早期零维定位。
主要采用无源RFID技术，如UHF超高频，好处是标签（终端）不需供电，成本低廉，可不需考虑回收流程，弊端是，识别距离最远也就10米左右，通常1~2米，且靠近金属及液体，识别距离要再打骨折。
第二代：粗略性范围识别，可携带传感信息。
主要采用有源技术，包括WIFI、BLE、Zigbee、Sub1G、Lora等等，已经实现初步的位置识别，通过RSSI，三点定位算法等，可达到米级定位精度，且标签（终端）有电池供电，可加入各种互动功能，如按键，屏幕显示，温湿度检测等等。
第三代：精准性定位及测距，主要代表即UWB
主要利用超宽带的技术特点，以超短脉冲信号优化信号干扰，功耗强，冲突大等问题，WEWILLS利用飞行时间算法，精度可达10cm。弊端是目前成本还未足够低，主要还是用在工业领域，如能源建设（电力、水利、火力等）、工业智能制造、公检司法的人员管控、隧道施工（地铁、高速隧道、矿场）等。UWB目前各厂家采用的技术方案都一致，最大的区别将在于流程服务及落地经验。
根据不同的应用场景需求，精度定义会各有不同，比如养老院房间多的场景，需求如果是确定在哪个房间，那就可以用UWB、蓝牙AOA、蓝牙beacon，sub1G，UHF等等方式去实现（当然每个场景的特性差异将决定最终技术选择性），比如需要知道在房间的床上还是书桌旁，还是厕所里，那就基本只能用UWB或者蓝牙AOA了。

❹ 怎么将baum-welch算法运用于室内定位csdn

怎么将baum-welch算法运用于室内定位csdn
这是一段程序中的代码：
int randomNumber=(int)(Math.random()*8)+1;
所给出的注释是：得到一个1到8之间的随机整数。开始的时候不是很懂，于是翻书、上网找资料，但是得到的结果都是一样的。Math.random()的作用是得到0-1之间的随机数。那么是如何实现的呢？
仔细想一想其实并不是很复杂：Math.random()的取值应该是0-1（事实上取不到0和1）之间的随机小数，乘以8之后应该是0-8之间的随机小数，也就是0.****到7.****之间的小数（大于0而小于8），经过int类型转换之后，应该是0-7之间的随机整数，所以"+1"之后就会得到1－8之间的

❺ 室内定位分为B端和C端，请问B是哪个单词的缩写

business/client 理解为商家和客户，
和服务器端/客户端一个道理

❻ rifd室内定位算法包括哪些算法

经典的Landmark算法，核心思想是部署参考RFID标签，来推算目标位置。随后产生了很多衍生的算法。

❼ 室内定位常用定位技术有哪些

蓝牙定位：蓝牙定位基于RSSI(Received Signal Strength Indication，信号场强指示)定位原理。蓝牙室内技术是利用在室内安装的若干个蓝牙局域网接入点，把网络维持成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微微网的主设备，然后通过测量信号强度获得用户的位置信息。根据定位端的不同，蓝牙定位方式分为网络侧定位和终端侧定位。

UWB定位：超宽带（UWB)定位技术是一种全新的、与传统通信定位技术有极大差异的新技术。它利用事先布置好的已知位置的锚节点和桥节点，与新加入的盲节点进行通讯，并利用TDOA定位算法，通过测量出不同基站与移动终端的传输时延差来进行定位。

蓝牙定位与UWB定位对比：

蓝牙定位与UWB定位对比

首先是工程师最为关注的定位精度问题：目前蓝牙室内定位方案能够实现米级的定位精度；UWB定位已经能够实现厘米级高精度定位。

定位硬件：顾名思义，蓝牙室内定位方案的实现必然是建立在蓝牙室内定位产品的基础上，主要定位硬件包括蓝牙网关、蓝牙Beacon、手环、手表等蓝牙标签以及智能手机、无线局域网及后端数据服务器等。UWB定位硬件产品主要包括定位引擎服务器、智能终端、POE交换机、UWB基站、UWB标签、UWB模块、软件接口等。

应用领域：蓝牙定位主要应用于对人、物定位精度要求一般的室内定位，用于在一定空间范围内获取人或物的大致位置信息；UWB定位则主要应用于室内高精度定位，用于在一定空间范围内获取人或物的精确位置信息。

定位环境搭建：蓝牙定位布局相对简单，只要注意间隔范围就可以了，UWB定位布局相比蓝牙定位要复杂一些，因为涉及到UWB基站的安装。

最后，小编将SKYLAB室内定位工程师总结的各个领域室内定位解决方案选择要点告诉大家：室内定位从用途方向可以划分消费类和工业类。消费类主要实现室内人员引导、消费推送、安全监控、智能家居等商业应用。工业类主要实现消防安全、人员监控、设备引导、财产安全、智能工厂等应用。有些是侧重于单纯的室内定位，而有些则更侧重于导航功能、历史轨迹、电子围栏等功能，因此需要有针对性选择方案。单纯的室内定位、导航，对定位精度要求不高，可以优先选择蓝牙定位方案，侧重历史轨迹、电子围栏这些功能则可以优先考虑UWB定位方案；希望能够帮助到各位有室内定位方案需求的客户们。

❽ 室内定位的原理怎样的

室内定位，图吧的室内定位目前来看做的还是可以的，图吧无线帧定位技术是一种利用wifi三角定位原理进行室内定位的技术，从业务应用的角度可实现对人员的实时定位、导航指路等功能，还可进行区域客流分析，人员密度分析，停留时间、人员流量统计，特定人员监控，区域报警和人员轨迹查看等多种应用。

❾ 目前行业内有哪些比较高精度的室内定位算法和实现

目前室内定位常用的较高精度的定位方法，从原理上主要分为七种：邻近探测法、质心定位法、多边定位法、三角定位法、极点法、指纹定位法和航位推算法。
一、邻近探测法
通过一些有范围限制的物理信号的接收，从而判断移动设备是否出现在某一个发射点附近。该方法虽然只能提供大概的定位信息，但其布设成本低、易于搭建，适合于一些对定位精度要求不高的应用，例如自动识别系统用于公司的员工签到。
二、质心定位法
根据移动设备可接收信号范围内所有已知的信标（beacon）位置，计算其质心坐标作为移动设备的坐标。该方法易于理解，计算量小，定位精度取决于信标的布设密度。
三、多边定位法
通过测量待测目标到已知参考点之间的距离，从而确定待测目标的位置。精度高、应用广。
四、三角定位法
基于无线信号的三角测量定位算法是室内定位算法中非常常见的一种，三角测量定位算法类似GPS卫星定位。实际定位过程中使用的是RSSI信号值衰减模型。原理是在无线信号强度在空间中传播随着距离衰减，而无线信号强度（RSSI值）对于定位标签上的接收器来说是可测的，那么依据测试到的信号强度，再根据信号衰减模型就可以反推出距离了。获取待测目标相对2个已知参考点的角度后结合两参考点间的距离信息可以确定唯一的三角形，即可确定待测目标的位置。基于三角测量定位算法的定位方案是被动式蓝牙定位方案和主被动一体式蓝牙定位方案。
五、极点法
通过测量相对某一已知参考点的距离和角度从而确定待测点的位置。该方法仅需已知一个参考点的位置坐标，因此使用非常方便，已经在大地测量中得到广泛应用。
六、指纹定位法
在定位空间中建立指纹数据库，通过将实际信息与数据库中的参数进行对比来实现定位。指纹定位的优势是几乎不需要参考测量点，定位精度相对较高；但缺点是前期离线建立指纹库的工作量巨大，同时很难自适应于环境变化较大的场景。
七、航位推算法
是在已知上一位置的基础上，通过计算或已知的运动速度和时间计算得到当前的位置。数据稳定，无依赖，但该方法存在累积误差，定位精度随着时间增加而恶化。