基于运营商的室内定位技术应用及探究--新导智能

本文探讨了室内定位服务(LBS)的广泛应用,包括公共安全、商业娱乐、智慧物流等领域,预计2020年市场将超2万亿。文章详细介绍了基于运营商网络的室内定位技术,如通讯基站定位和蓝牙定位,以及主流的室内定位算法。

      定位服务( LBS ,Location Based Services)是一种经过定位体系获取终端定位信息,为用户供给与定位相关信息的服务。近年来,依据全球卫星导航体系(GNSS,Global Navigation Satellite System)的室外定位服务现已广泛使用于日常生活中,方便了人民的日常生活,创造了巨大的商业价值。但是,因为建筑物遮挡了卫星定位信号,室内定位服务仍然没有得到遍及使用。

     跟着室内定位技能的不断发展,室内定位服务现已逐渐使用于公共安全、人员防丢、商业文娱、无人设备、智慧物流和特殊人群关爱等范畴,室内定位服务可为受困人员疏散和救援人员调度供给路线引导;人员防丢范畴,室内定位服务可对儿童定位进行定位及监控,减小犯罪行为的发作;商业文娱范畴,室内定位服务可为手机用户供给目标店肆导航,支撑依据定位服务的虚拟实际和增强实际游戏;无人设备范畴,室内定位服务将为其供给室内导航才能,完成无人车辆室内停车场主动泊车;智慧物流范畴,室内定位服务完成危险品定位监管,提升货物管理功率;特殊人群关爱范畴,室内定位服务使得老年人无人监护管理成本大幅降低。

     据预测表明,2020年室内定位服务商场规划将超2万亿。现在室内定位服务现已展现出巨大的商场需求,未来跟着商场的完善与室内定位技能的遍及,定位服务商场必将完成高速增加。运营商作为移动通讯服务供给商,天然具备规划建网才能,不愿错过室内定位服务的巨大商场。但现在运 2018.9 互联网六合 35 Academy 学苑营商并没有适宜的规划化室内定位建网计划,形成这一现状的原因既包含技能要素,又包含商场要素。本论文将针对依据运营商网络的室内定位技能及使用展开研究,提出两种室内定位体系计划,处理了现有技能存在的问题,满足了运营商低成本、高精度的室内定位建网要求。一起,本论文还将介绍室内定位精度测试成果,室内定位导航和微信摇红包业务,并分析运营商在依据室内定位使用中的技能优势。面临室内定位服务的巨大商场,互联网公司开始积极布局蓝牙和WiFi室内定位技能,运营商也开始探索依据通讯基站的室内定位技能.

     通讯基站定位:该技能是在网络端测算移动终端发送的信号,并进行 定位核算。其定位过程是由多个通讯基站一起检测移动终端发射的信号,将各接收信号带着与移动终端定位有关的特征信息送到信息处理中心,核算出移动终端的定位。通讯基站定位技能选用的定位算法包含Cell ID定位、信号场强三角定位、信号场强指纹库定位和抵达时刻三角定位。

     蓝牙定位:该技能现在布置得比较多,也是相对比较成熟的技能。蓝牙跟WiFi的差异不是太大。2013年,苹果发布了依据蓝牙4.0低功耗协议(BLE)的iBeacon协议,主要针对零售业使用,引起广泛关注。iBeacon蓝牙信标技能的正常运作,需要蓝牙信标硬件、智能终端上的使用、云端上的使用后台协同作业。信标经过蓝牙向周围播送本身的ID,终端上的使用在取得邻近信标的ID 后会采纳相应举动,如从云端后台提取此ID对应的定位信息、营销资讯等。终端能够丈量其地点处的接收信号强度,以此估算与信标间的间隔。蓝牙图1 室内定位服务使用范畴 2018.9 互联网六合 37 Academy 学苑定位技能选用的定位算法包含Cell ID定位、信号场强三角定位、信号场强指纹库定位。 

     干流室内定位算法能够划分为Cell ID定位算法、信号场强三角定位算法、信号场强指纹库定位算法和抵达时刻三角定位算法。Cell ID定位算法:定位精度较低,为定位基站间隔的1/2。依据下行或上行信号场强,判断用户归属定位设备。依据用户归属定位设备的室内定位,估计用户室内定位

      信号场强三角定位算法:定位精度适中,为定位基站间隔的1/3。依据下行或上行信号场强核算途径损耗,依据途径损耗核算定位设备和用户之间的间隔(差),依据三角定位原理核算用户室内定位。信号场强指纹库定位算法:定位精度适较高,为定位基站间隔的1/4。采集下行或上行信号场强指纹库,依据下行或上行丈量用户的信号场强,将丈量成果在指纹 库中匹配,估计用户室内定位

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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