安卓+python 室内定位

最新推荐文章于 2025-01-25 22:49:27 发布
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funkidd
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55、RSSI指纹技术用于室内定位数据集的研究
mac99的博客
08-26 25
本文研究了基于RSSI指纹技术的室内定位方法，分析了在不同环境下使用BLE设备收集的RSSI数据，并构建了用于多类分类问题的数据集。通过KNN、决策树、随机森林和支持向量机等机器学习算法对数据进行训练与测试，结果表明原始RSSI值波动大，定位精度有限，办公室环境下的性能优于大厅环境。文章总结了当前指纹定位面临的挑战，如信号波动和标签区分度不足，并提出了未来优化方向，包括数据集扩展、滤波技术应用及多特征融合等，为提升室内定位准确性提供了参考路径。
室内定位（牛顿迭代算法）（单点模拟测试）python
ZZZJunFa的博客
06-04 759
import numpy as np import numpy.matlib import matplotlib.pyplot as plt N = 4 # 锚数量 M = 1 # 移动节点数 # 距离相关err(归一化到距离的噪声标准差) distMeasurementErrRatio = 0.1 # 这意味着距离测量的精度是90，例如1米的测量距离的误差大约是0.1米（符合SWM1000模块精度） networkSize = 5 # 我们考虑移动设备可以漫游的100x100的区域 # 在
python卡尔曼滤波室内定位_基于Unscented卡尔曼滤波的室内定位
weixin_39722921的博客
12-18 393
ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2014，50(14)1引言无线传感器网络是21世纪21个最具影响力的技术之一，也是10个改变世界的技术之一。作为无线传感器网络的重要的支撑技术，定位技术的发展非常迅速，不管在工业方面还是学术方面，都引起了很大的关注。随着移动通信、无线传感器网络技术的发展，室内环境下基于位置的服务(LBS)越来越受到人们的关注，室...
python卡尔曼滤波室内定位_基于核函数与卡尔曼滤波的室内定位方法
weixin_39820910的博客
02-10 845
随着当今社会的发展,基于位置的服务变得越来越重要.室外定位技术以全球定位系统为基础,包括美国的GPS定位系统,俄罗斯的GLONASS定位系统以及我国自主研制的北斗卫星导航定位系统,利用这些定位系统可以实现室外全天候的实时定位.然而,卫星信号在室内环境中强度较弱,如果在室内仍采用卫星信号进行定位,定位误差可达几十米甚至上百米,这显然无法满足在室内3 m以内定位精度的需求.考虑到目前室内环境中普遍存在...
Pozyx-Python-library:Python库可与pozyx精确的室内定位系统配合使用
05-06
Pozyx-Python-库 一个Python库，可通过USB与pozyx室内定位系统一起使用。 该库适用于Python 2和3。 先决条件 下载并安装Python。 在Windows上，让您的生活更轻松，并确保PATH中包含Python。 因此，推荐的安装是Continuum的 。 如果要遵循这些教程，则需要安装Python 3以获得python-osc支持。 安装PySerial软件包。 如果已安装pip，则可以通过在命令行界面（Windows上为cmd）中编写pip install pyserial来实现。 Windows仅安装。 运行此安装程序后，请为您的系统运行正确的驱动程序包，位于C:\Program Files (x86)\STMicroelectronics\Software\Virtual comport driver 。 如果运行Windows 7或更早版本，请选
基于RSSI的室内定位系统设计——使用PythonWeb开发
m0_70109786的博客
12-31 2726
RSSI是一种基于测距的定位技术，其测距原理为接收机通过测量射频信号的能量来确定与发送机的距离。本文使用Python web开发中的flask框架，并结合数据库设计了一个web系统，实现了RSSI室内定位。
【附源码】计算机毕业设计Python安卓安卓客户端室内定位APPjrate（源码+程序+LW+调试部署）
星云计算机
01-12 266
Python3.7.7+Django+Mysql5.7+pip list+HBuilderX（Vscode也行）+uni+Vue+Pychram社区版。【附源码】计算机毕业设计Python安卓安卓客户端室内定位APPjrate（源码+程序+LW+调试部署）2. 前端：uni+css+javascript+jQuery+easyUI+highcharts。Django + uni小程序 +Python+Mysql 等等组成，B/S模式等等。该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程。
导航与定位：室内导航技术_（2）.室内定位技术原理与方法
zhubeibei168的博客
01-25 1138
室内定位技术在许多场景中具有重要的应用价值。通过无线信号、视觉、惯性导航等多种方法，可以实现高精度的室内定位。然而，室内定位技术仍面临许多挑战，如信号干扰、环境变化等。未来的发展趋势将集中在多传感器融合、深度学习与AI、低功耗与低成本、实时性与高精度等方面，以进一步提高室内定位的性能和应用范围。通过不断的技术创新和优化，室内定位技术将为人们的生活带来更多的便利和智能化体验。
Wi-Fi_蓝牙+GPS混合定位初探：基于RSSI的室内外无缝衔接模型构建
![Wi-Fi_蓝牙+GPS混合定位初探：基于RSSI的室内外无缝衔接模型构建]...Wi-Fi、蓝牙与GPS混合定位技术通过融合多源信号优势，实现了室内外无缝定位的突破
基于无线局域网的精确室内定位系统软件平台开发的开题报告.docx
07-18
最后，利用Java、Python、C#等编程语言结合移动操作系统特性，开发室内定位应用软件和维护WiFi指纹图功能。 预期成果包括开发出一种高效精确的室内定位算法，提高室内定位精度和可靠性；设计系统能够多接入点信号...
python实现GPS定位.py
03-24
此程序为在jetson nano中实现GPS定位
通过knn算法，实现WiFi室内定位在matlab环境下的仿真
05-11
通过knn算法，实现WiFi室内定位在matlab环境下的仿真
Python编写组合导航数据采集程序
06-28
实现了组合导航GPS和MEMS数据采集和处理，并把采集数据进行保存，可视化显示，为Matlab仿真做了很好的铺垫
wifi室内定位数据集.zip
07-23
基于WiFi指纹的室内定位系统数据集，包含6个AP及其坐标对应接收信号强度RSSI，使用python处理是数据，绘制定位路线.
python卡尔曼滤波室内定位_基于卡尔曼滤波的室内定位方法设计
weixin_29378153的博客
12-28 1050
长春师范大学学报JournalofChangchunNormalUniversity2019年4月Apr.2019第38卷第4期Vol.38No.4基于卡尔曼滤波的室内定位方法设计莫建麟(阿坝师范学院电子信息与自动化学院，四川汶川623002)［摘要］针对室内环境难以依靠GPS进行精确定位的问题，设计了一种基于卡尔曼滤波的室内物体定位方法。该模型利用RSSI中的Shadowing传播模型来估算待定...
python多目标跟踪卡尔曼滤波_室内定位系列（五）——目标跟踪（卡尔曼滤波）...
weixin_39559369的博客
12-10 762
进行目标跟踪时，先验知识告诉我们定位轨迹是平滑的，目标当前时刻的状态与上一时刻的状态有关，滤波方法可以将这些先验知识考虑进来得到更准确的定位轨迹。本文简单介绍卡尔曼滤波及其使用。原理这里仅从目标定位跟踪的角度做一个简化版的介绍。定位跟踪时，可以通过某种定位技术(比如位置指纹法)得到一个位置估计(观测位置)，也可以根据我们的经验(运动目标常常是匀速运动的)由上一时刻的位置和速度来预测出当前位置(预测...
室内定位
funkidd的博客
03-19 716
地磁 https://cloud.tencent.com/developer/article/1376975 IMU https://navisens.com/pricing.html http://www.qzstech.com/indoor-position-system/
室内定位indoor location
杨江的IT分享专栏
07-25 7487
手机收集一些信号的指纹和强度，发送到服务器上；服务器上可以根据信号发射源的信息进行校准，返回location信息给手机。WiFi热点蓝牙超声波NFC发射特殊光谱/信号的LED灯白度实验室的资料国内企业 http://www.wifront.com/
蓝牙室内定位原始数据
最新发布
10-13
<think>嗯，用户这次想要获取蓝牙室内定位的原始数据，看来是在做相关项目开发。从用户引用的资料来看，特别是引用[2]提到在做AOA蓝牙定位系统，还涉及嵌入式开发，应该是个技术实践者。用户上次询问的是蓝牙定位的原始数据获取，这次延续了之前的技术需求。 用户可能正在搭建一个室内定位原型系统，需要从底层获取蓝牙信号数据。考虑到引用[2]提到AOA定位精度可达10cm，用户可能对数据精度要求较高。引用[3]中详细描述了传感器数据的采集链路，这些信息特别有价值。 需要重点解决的是数据获取全链路：蓝牙芯片选型要考虑AOA功能支持，数据采集方面引用[3]提到的ESP32/MCU方案很实用，传输协议选择蓝牙本身最直接，存储推荐时序数据库。用户可能有嵌入式基础但需要具体实现指导，所以给出代码示例很必要。 特别要注意的是，原始AD采样数据通常需要解调处理才能用于定位计算，这个转换过程容易被忽略。定位算法部分虽然用户没直接问，但获取数据最终是为了做定位，所以也补充了基本算法框架作为延伸参考。 </think>以下是获取蓝牙室内定位原始数据的完整解决方案，结合硬件选型、数据采集、传输和存储全链路流程： --- ### **一、硬件准备阶段** 1. **蓝牙信标部署** - 采用支持**AOA/AOD定位协议**的蓝牙5.1+芯片（如Nordic nRF52833、TI CC2640R2F）[^2] - 部署密度建议：每80~100㎡配置1个锚点（Anchor），高度2.5~3米避免遮挡 - 输出原始信号：每个信标持续广播包含**IQ采样数据**的信号包（含相位差信息） 2. **接收端设备选型** | 设备类型 | 推荐型号 | 采样能力 | 适用场景 | |----------------|-------------------|--------------------------|------------------| | 专用接收器 | Silicon Labs EFR32 | 4通道同步采样@4MHz | 高精度实验室场景 | | 嵌入式开发板 | ESP32-WROVER | 单通道采样@2MHz | 低成本原型开发 | | 手机/网关 | 安卓9.0+设备 | 受限采样（需Root权限） | 移动测试 | --- ### **二、数据采集流程** ```python # ESP32蓝牙原始数据采集示例 (MicroPython) import bluetooth from machine import ADC, Pin def capture_iq_samples(): ble = bluetooth.BLE() ble.active(True) # 配置AOA模式 ble.gap_set_aoa_params(enable=True, slot_duration=4) # 4μs采样时隙 # 注册回调函数捕获原始数据 ble.irq(lambda event, data: print(f"RAW_IQ: {bytes_to_complex(data)}") if event == 36 else None) # 启动扫描 ble.gap_scan(10000) # 持续扫描10秒 def bytes_to_complex(raw): """将ADC采样转为复数信号 (I/Q通道)""" i = int.from_bytes(raw[0:2], 'little', signed=True) / 32768.0 q = int.from_bytes(raw[2:4], 'little', signed=True) / 32768.0 return complex(i, q) ``` > 输出数据示例：`RAW_IQ: (0.732-0.421j)` 表示单个采样点的I/Q分量[^3] --- ### **三、数据传输与存储** 1. **传输协议选择** - 短距离：通过**UART/SPI**直连边缘计算设备（延迟<5ms） - 长距离：使用**LoRaWAN**（传输距离1km+，带宽50kbps）或**MQTT over WiFi** 2. **时序数据库配置** ```bash # 使用InfluxDB存储时序数据 curl -XPOST "http://localhost:8086/write?db=bluetooth_raw" \ -u admin:password \ -d "aoa_data,device=ESP32_001 i_value=0.732,q_value=-0.421,timestamp=1627894000000000000" ``` 数据结构设计： ```markdown | 字段 | 类型 | 说明 | |-------------|---------|--------------------------| | timestamp | ns | 纳秒级时间戳 | | anchor_id | string | 信标MAC地址 | | i_value | float | 同相分量（-1.0~1.0） | | q_value | float | 正交分量（-1.0~1.0） | | rssi | integer | 信号强度（dBm） | ``` --- ### **四、关键数据处理技术** 1. **IQ信号解调** 相位差计算： $$\Delta\phi = \arctan2(Q, I)$$ 到达角估算： $$\theta = \arcsin\left(\frac{\lambda \cdot \Delta\phi}{2\pi d}\right)$$ （其中 $\lambda$=波长，$d$=天线间距）[^1] 2. **数据增强方法** - **卡尔曼滤波**降低多径干扰 ```python from pykalman import KalmanFilter kf = KalmanFilter(transition_matrices=np.eye(3), observation_matrices=np.eye(3)) filtered_iq = kf.em(iq_samples).smooth(iq_samples)[0] # 滤波后数据 ``` - **动态窗校准**：在信号突变点（如人员走动时）自动增加采样率至8MHz --- ### **五、典型数据集示例** | 时间戳 (ns) | Anchor_ID | I | Q | RSSI | |----------------------|-----------------|---------|---------|------| | 1627894000123456789 | AA:BB:CC:11:22:33 | 0.702 | -0.381 | -67 | | 1627894000123456999 | AA:BB:CC:11:22:33 | 0.698 | -0.392 | -66 | | 1627894000123457001 | AA:BB:CC:55:66:77 | -0.214 | 0.912 | -71 | > 此数据可用于训练定位模型（需标注真实位置坐标）[^3] --- ### **六、注意事项** 1. **信号干扰规避** - 避开2.4GHz WiFi信道（建议用蓝牙信道37/38/39） - 金属物体周围部署时需增加**吸波材料** 2. **法律合规性** - 在欧盟需符合RED指令Article 3(2) - 数据采集前需获得场所明确授权 ---
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