浅谈gps 和wifiscan

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原创 2025-06-23 10:51:54 472 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
物联网开发——基于esp8266的WIFI信号强度检测器 阅读详情

在这里用自己的理解记录一下gps相关的知识和概念

1、星历

可以理解为卫星运动的位置和重要参数，星历数据有效期一般也就1-2个小时

2、热启动原理

物理距离上次离线近 + 包含有效的星历（也即当前位置可以观测到的卫星，他的位置和参数）

3、卫星定位原理

主要是是利用收到的卫星的信息（卫星的位置和一些参数）+ 收到报文的时间知道距离，那么通过多颗卫星，计算交点可以知道具体的经度、维度和高度。

4、卫星导航系统

  • 美国的全球定位系统（GPS）
  • 俄罗斯的格洛纳斯系统（GLONASS）
  • 欧盟的伽利略系统（Galileo）
  • 中国的北斗导航卫星系统（BeiDou）

区域性系统：

  • 日本的QZSS
  • 印度的NavIC

5、nmea语句

NMEA语句（National Marine Electronics Association，美国国家海洋电子协会标准）是GPS和其他导航设备常用的数据格式，用于设备之间的通信（如GPS接收器与计算机或显示器之间的数据传输）。以下是常见的NMEA语句及其解析：
（1）GGA - 全球定位系统固定数据
示例：$GPGGA,123519,4807.038,N,01131.000,E,1,08,0.9,545.4,M,46.9,M,*47
字段解析：
123519：UTC时间（12:35:19）。
4807.038,N：纬度（48°07.038’北纬）。
01131.000,E：经度（11°31.000’东经）。
1：定位状态（1=有效定位，0=无效）。
08：使用的卫星数量。
0.9：水平精度因子（HDOP）。
545.4,M：海拔高度（米）。
46.9,M：大地水准面高度（米）。
*47：校验和。
用途：提供基本的定位、时间和海拔信息。

（2）RMC - 推荐最小定位信息
示例：$GPRMC,123519,A,4807.038,N,01131.000,E,022.4,084.4,230394,003.1,W*6A
字段解析：
123519：UTC时间。
A：状态（A=有效，V=无效）。
4807.038,N：纬度。
01131.000,E：经度。
022.4：地面速度（节）。
084.4：航向（度）。
230394：日期（DDMMYY，1994年3月23日）。
003.1,W：磁偏角（西经3.1°）。
用途：包含时间、位置、速度和航向等关键导航数据。

（3）GSA - 卫星活动状态
示例：$GPGSA,A,3,04,05,09,12,24,2.5,1.3,2.1*39
字段解析：
A：模式（A=自动，M=手动）。
3：定位类型（1=无，2=2D，3=3D）。
04,05,…：参与定位的卫星PRN编号。
2.5,1.3,2.1：精度因子（PDOP、HDOP、VDOP）。
用途：显示当前用于定位的卫星及精度因子。

（4）GSV - 可见卫星信息
示例：$GPGSV,2,1,08,01,40,083,46,02,17,308,41,12,07,344,39,14,22,228,45*75
字段解析：
2：总消息数（当前为第1条）。
08：可见卫星总数。
01,40,083,46：卫星PRN编号、仰角（度）、方位角（度）、信噪比（dBHz）。
用途：列出所有可见卫星的详细信息（分多条发送）。

（5）VTG - 地面速度信息
示例：$GPVTG,054.7,T,034.4,M,005.5,N,010.2,K*48
字段解析：
054.7,T：真北航向（度）。
034.4,M：磁北航向（度）。
005.5,N：速度（节）。
010.2,K：速度（公里/小时）。
用途：提供航向和速度信息。

5.1 信噪比

信噪比（snr, singal to noise ratio)， 其具体计算方式为：

SNR = 10 × log₁₀(Ps / Pn) [单位：dB]

其中：

  • Ps：信号功率（Signal power）
  • Pn：噪声功率（Noise power）

6、gnss芯片历史

https://mp.weixin.qq.com/s/1XqgeKVtfxxG7TIHHs-d8Q
芯片企业
和芯星通
司南导航

7、wifiscan

背景：有时候gps没有信号，我们就可以借助wifi来定位。
它其实和gps的定位原理非常像， gps通过计算多颗卫星和设备之间的距离，可以确定交点也即设备的位置。同样地，wifiscan也是通过设备和多个WiFi发射器之间的距离， 然后求出交点来确定设备的位置。
那么gps需要有星历，也即卫星的位置和高度等，那么wifiscan技术也需要有wifi发射器的经纬度信息，那么目前能够提供该服务的有高德以及Mozilla 定位服务 (MLS)。

7、参考

https://mp.weixin.qq.com/s/wUWZ5OzakJXCU5eCMg3Ovw

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WiFi扫描 上述代码中，第4~10行，是wifi初始化阶段。直接复制scan这个例程到你的实验文件夹，该例程位于esp-idf-v5.1.3\examples\wifi\scan，复制过来后，使用VSCode打开工程，直接配置串口号、芯片型号、menuconfig等就可以，不需要修改代码，menuconfig中，除了要修改FLASH大小为8MB之外，还可以修改扫描wifi名称后列出的最大数量，默认是10。在app_main函数，如下代码所示，由两部分代码组成，第一部分是初始化nvs，第二部分是执行wifi_scan。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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WIFI探针

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