IOS学习——定位

[size=large][b]1.定位分类[/b][/size]

[b]Wifi定位[/b]
通过查询一个Wifi路由器的地理位置的信息。比较省电,iPod touch和iPad也可以采用.
和基站定位原理差不多, iOS设备(或者Mac电脑)通过无线网卡手机周围所有的WIFI热点(不需要连接上,只需要有信号就行),获得它们的MAC地址,然后到苹果云端服务器查询这个热点是否已经登记,登记的话它的位置是多少,最后通过计算(多个热点折中)得到当前位置并返回给用户。只要收到手机信号的地方都可以基站定位,所以室内室外一样。

特点:WIFI定位速度、耗电和精度都介于基站和GPS之间,精度大概在几十米。(注意,WIFI定位的支持范围没有基站定位广,但是苹果的云端服务器一直在不断增加新的热点信息,使得热点定位支持的地区越来越多)

[b]蜂窝基站定位[/b]
通过移动运用商基站定位。也适合有3G版本的iPod touch和iPad。
每个手机基站都有一个标识符,iPhone或3G iPad可以搜集周围所有收到信号的基站和它们的标识符,通过联网发送到苹果云端服务器,再由服务器根据这些基站的的位置信息查询并计算出当前位置,然后返回给手机。因为基站信号辐射范围大,所以误差也大,在500米 ~ 几公里

特点:定位速度最快, 耗电最少,误差几百上千米.

[b]GPS卫星定位[/b]
通过3-4颗GPS定位位置定位,最为准确,但是耗电量大,不能遮挡
这个是美国军方搞的, 军民两用, 但仍然完全受军方控制(比如可以随时随地设置某个地区收到的信号与否及其精度), 其原理就是:利用天上的卫星(共24颗)不断地广播信号, 地面的GPS接收设备收到信号后, 通过分析多个卫星信号,就可以计算出地球坐标, GPS保证全球任何一个地方(98%)都可以同时收到至少4个卫星的信号, 从而可以准确确定您的经纬度以及海拔位置. GPS定位精度可达10米以内, 不过这是美国军方控制的, 战争时期可能变的不稳定或者误报. (不过我国也有自己的系统, 北斗系统, 目前已经亚洲的覆盖, 还在推广中)
卫星定位必须要能收到卫星信号,因为卫星信号都是很微弱的,虽然iPhone 4开始提升了GPS硬件的灵敏度,但仍然需要在窗户旁,或者户外使用,才能确保卫星信号的强度和稳定性。

特点:与基站定位和WIFI定位相比,GPS耗电最大,速度最慢,但是精度最高

[b]iBeacon微定位[/b]
苹果公司自己研发的iBeacon,使用低功耗的蓝牙

[size=large][b]2.定位总结[/b][/size]

参考[url]http://ibbs.91.com/thread-1548870-1-1.html[/url]
在iOS设备上,上述定位方式会综合应用,一般地,可能先按照最快的“无网基站定位”返回一个位置,当有网络连接时,在用有网基站定位更新位置,然后,利用AGPS上网查询卫星星图,最后,在能收到GPS信号的情况下,转为使用GPS定位。
根据当前信号情况和网络环境,iOS可能在上述方式之间反复迭代,不一定一致特定步骤或者方式,而且随着iOS升级,定位顺序和规则可能改变。
iOS 定位服务开发不需要指定定位途径(除了微定位外)ios 会根据设备的情况采用最佳方案,如果能接受GPS优先采用GPS定位,次之是Wi-Fi ,最后是蜂窝式基站定位;
iOS系统不允许使用第三方定位,地图SDK的定位方法是对iOS系统定位的二次封装。通过封装。可将原始的定位点无偏差的显示在高德地图上。同时,可自定义定位图标和精度圈的样式
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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