分米之间:室内实时定位保障安全

室内定位是指在室内环境中实现位置定位,主要采用无线通信、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系,从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。目前主流的室内定位有些在性能方面会出现欠缺,有些在成本方面会另企业用户难以承受。
云酷科技多年来致力于电力行业安全领域,结合UWB定位技术设计的人员定位系统,能够多方位权衡,在降低成本的同时,保证定位精度,符合企业的实际需求,在人员定位上做到极致。
1、精准室内导航
在复杂室内环境下实现基于移动标签的实时定位,精度一般在10-40厘米。
2、人员/物品实时定位
可对人员、物资、设备等目标进行精准定位,实现人员定位看护,物资定位管理等功能。
3、历史轨迹查询
可随时查看人员、物品在某个时间段内的移动轨迹,便于实现人员岗位巡查、人员行为分析、物资调度安排等。
4、虚拟地理围栏
通过系统在关键区域设置虚拟围栏,一旦人员、物资、设备,未经授权进入或离开某区域,立即预警,保障安全。
5、位置数据收集
对定位人员实现全时段位置信息收集,全面收集人群行为轨迹,查看在某展位停留时间、观览数据,提供精准营销数据。
7、系统联动
可以与定位现场的声光报警系统、视频监控系统进行联动,实现预警的同时触发警铃或是现场视频画面,便于高效决策。
从移动互联到物联网,位置是一个基础的不可或缺的信息,但是从精细化的行业应用需求来说,只有更高精度的定位信息才能带来更高的价值,人们可以更加精确地知道事物所处的位置,知道人员具体位置在哪儿,更好的管理企业、人员或物资。

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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