无线定位(00002)
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uwb无线定位原理小伙伴,今天咱们来唠唠一个超有趣的东西——UWB无线定位原理。
你知道吗?这就像是给东西装上了超级精确的小眼睛,能准确地知道它在哪里呢。
UWB呢,全名超宽带(Ultra - Wideband)。
想象一下,它就像一个超级敏锐的小侦探,在空间里到处找线索,确定目标的位置。
UWB发射的信号很特别哦,它的带宽超级宽,就像一个大网撒出去,能覆盖到很多地方。
那它是怎么实现定位的呢?这就像是一场捉迷藏游戏。
UWB设备会发出一种超短脉冲信号,这个信号就像小蝙蝠发出的超声波一样,只不过是无线电波啦。
这个信号在空间里传播,碰到周围的物体就会反射回来。
比如说,我们在一个房间里要定位一个小物件,这个小物件上如果有UWB定位标签,它发出的信号就会在房间里的墙壁、家具上弹来弹去。
然后呢,有接收装置在等着这些反射回来的信号。
接收装置就像是一个耐心的听众,仔细地捕捉这些信号。
这里面有个很关键的东西叫飞行时间(TOF)。
啥是飞行时间呢?就像你扔出一个小石子,然后看着它飞出去再弹回来,计算这个过程用了多少时间。
UWB也是这样,从发射信号到接收反射回来的信号,这段时间就是飞行时间。
根据这个时间,就能算出信号走了多远的路程。
不过呢,这里面还有点小复杂的情况。
因为信号可能会经过多次反射,就像在一个迷宫里走了好几圈才出来。
所以呢,UWB系统得很聪明地分辨出哪些是直接反射回来的有用信号,哪些是经过多次折腾的干扰信号。
这就好比在一群叽叽喳喳的小鸟里,找出你要找的那只特别的小鸟一样。
而且哦,UWB定位不是只靠一个接收装置就能搞定的。
通常会有好几个接收装置分布在不同的地方。
这就像是好几个小伙伴一起找东西,每个小伙伴都从自己的角度看到这个信号,然后把自己看到的情况汇总起来。
比如说,一个接收装置说信号从这个方向来,走了这么远的距离,另一个接收装置又说从另一个方向来,走了另一段距离。
通过这些不同的信息,就可以用一些超级厉害的算法,就像魔法公式一样,算出这个被定位的东西到底在什么地方。
无线定位技术简介无线定位技术简介现在的社会,是一个没有隐私的社会,只要有设备和条件,别人想跟踪你的位置实在是太简单了,行踪都很难不被暴露。
好比看大片,罪犯在这边打电话,FBI在那边定位,唧唧几声,就把大概方位确定了。
千万别以为这是什么高深技术,天朝网警照样玩的转。
而且,随着网络越来越向智能化和移动化发展,一些很有意思的应用都可能和将来的定位技术联系起来,在一定程度上影响着生活,比如twitter,Aardvark,包括一些很有前途的mobile game,等等。
Google Latitude一出后, 很多朋友都惊诧于无gps条件下其定位的准确性,也有不少人因此对通过wifi定位比较感兴趣。
其实各式各样的无线通信技术都可以用来定位,由于通信距离的不同,有的可以用来室内定位,有的可以用来室外定位。
这里,对一些逐渐在普及的定位技术做一些讲解,考虑到GPS 的普及性, GPS定位原理和优缺点就在这里忽略了。
其实无线定位的流程很简单,大概都遵从交换信号===>数据融合===>建模求解的步骤。
下面就针对不同技术的不同重点,把这个过程分割介绍。
手机基站网络通过基站网络的检测来进行户外定位是一个相对成本低, 成熟, 但是精度不高的方法. 它的工作原理是这样的, 手机要通信, 就需要通过蜂窝网络和一个个基站交换数据,从而实现和别的手机的通信. 而考虑到双方通信的距离和现实中基站的放置密度,每一个手机都可能被覆盖于多个基站,如果能通过某种方法得到每个基站对于手机的检测数据,通过特定的data fusion技术,就可以大致估算初当前手机的位置。
在这里,data fusion是最关键的技术,事实上也是下面会介绍的大多数其他定位技术的基础,所以花多点篇幅介绍一下。
为了简化,只考虑二维平面情况,也就是说每个点都只有(x,y)值, 不考虑z平面。
以前常用的data fusion技术包括TOA — time of arrival data fusion, AOA — angle of arrival data fusion, 以及混合型技术. 假设下面这张图是一个分布示意图, 图中出现的几个基站(Base Station)都能和当前手机, 也就是MS(Mobile Station)所在位置通信.然后通过这张图对常用的data fusion技术进行分析.TOA:在TOA的场景中, 假设有3个基站当前和手机通信, BS1, BS2和BS3,每个基站有自己的坐标,然后用MS来表示手机,大概是这样一个结构:r1, r2和r3分别表示MS和三个BS之间的距离, 这个距离当然是可以通过计算得出的, 计算方法就是在这个公式里, c是信号传输速度, t0是初始时间, ti是MS的信号到达BSi 的时间. 很简单吧. 这样, 我们假设其中一个BS1的坐标是参照坐标, 也就是(x1, y1) = (0, 0), 可以得到关于距离组合(r1, r2, r3)的一个方程组然后解这个方程组就能得到MS的当前坐标。
无线定位技术1无线电定位技术在蜂窝通信系统中的应用及实现(图)类别:电子综合阅读:1321摘要:当前,移动用户对基于无线定位技术的新业务的需求不断增加,推动了对无线测距及定位技术的深入研究,向用户提供精确的定位信息已经成为新一代PCS系统的标准业务之一。
本文主要介绍几种基于现有蜂窝通信系统的无线定位技术的实现原理,所要解决的主要问题和应用前景。
关键词:到达角度(AOA);到达时间(TOA);到达时间差(TDOA);视线传播(LOS);非视线传播(NLOS)定位技术的应用及分类近年来,随着用户需求的增加,无线定位技术受到越来越多的关注,推动了对无线定位技术的研究及测距技术的发展。
如何尽可能地利用现存网络资源,低成本地实现对用户的精确定位一直是研究的焦点。
总的来说,实现无线定位主要有两大类解决方案,第一类是由移动站(MS)主导的定位技术。
单从技术角度讲,这种技术更容易提供比较精确的用户定位信息,它可以利用现有的一些定位系统,例如,在移动站中集成GPS接收机,从而利用现成的GPS信号实现对用户的精确定位。
但这类技术需要在移动站上增加新的硬件,这将对移动站的尺寸和成本带来不利的影响。
第二类是由基站(BS)主导的定位技术,这种解决方案需要对现存的基站、交换中心作出某种程度的改进,但它可以兼容现有的终端设备。
其可选用的具体实现技术主要包括:测量信号方向(信号的到达角度,简称AOA)的定位技术、测量信号功率的定位技术、测量信号传播时间特性(到达时间,简称TOA;到达时间差,简称TDOA)的定位技术。
为了提高定位的精度,也可以采用利用采用上面数种技术的组合。
由于第二类的解决方案能更好的利用现有的网络及其终端设备,因而具有更广泛的应用前景,所以本文将以它作为讨论的主要内容。
测量接收信号功率的定位技术依据接收到的无线信号的功率是来实现无线定位的一种常用的方法。
通过测量基站(BS)收到的来自移动站(MS)的信号功率,以及它们之间无线信道的传输模型,可以估计出移动站到基站的大致距离为d。
FAP无线定位配置指南目录简介 (2)测试拓扑 (2)测试准备 (3)配置方法 (5)测试 (6)总结 (8)简介本文介绍商场无线定位配置,一般来讲,使用无线2.4G和5G定位适合对精度要求不是非常高的场合,对于关联到AP和非关联到AP的客户端都能定位,精度在3-5米左右。
本文介绍与国内智慧图定位厂商的测试情况。
常见的是使用蓝牙或TAG方式定位,不是本文讨论的范围。
测试拓扑设备版本FGT60D 5.4.2build1100FAP223B 5.4.1build 349FAP221C 5.4.1build 349工作原理定位方法使用三点定位法,AP通过CAPWAP隧道发送无线终端RSSI信息给FGT,FGT把在各个AP上看到的发送给定位服务器,定位服务器根据算法计算无线终端位置,至少需要三颗AP,AP越多,定位精度越高,测试时建议四颗AP 测试,这样效果比较好。
测试准备1.地图厂商绘图。
找到测试位置平面图,发给定位厂商先绘图。
2.标记AP部署在地图上的部署位置,整理成表格发送定位厂商。
无线定位厂商需要的是2.4G 和5G 无线AP对应的BSS。
ID的位置。
对于FAP223B AP, 物理MAC与BSSID MAC对应关系。
⏹对于FAP223B(FAP221C与FAP223B规律相反),如果物理mac为08:58:0e:06:98:3c 对于仅存在桥模式第一个SSID对应的BSSID规律:✧ 2.4G为物理mac地址+9:08:58:0e:06:98:45✧ 5.G为物理mac地址+1:08:58:0e:06:98:3d⏹对于FAP221C AP,如果物理mac为90:6c:ac:5d:db:20,对于仅存在桥模式第一个SSID对应的BSSID规律:✧ 2.4G为物理mac地址+9:90:6c:ac:5d:db:21✧ 5.G为物理mac地址+1:90:6c:ac:5d:db:29当桥模式与Tunnel模式(混用(或多个SSID)时,BSSID生成规律不同,不同系列的AP,生成规律不同。
手机是怎样通过Wi-Fi来定位的?
标签 GPS WIFI 手机定位 MAC地址
大家都知道,现在大部分手机都可以通过内置的GPS模块来接收卫星发射出来的GPS信号,这样就可以随时找到自己所处的准确位置了。
不过你有没有注意到,在很多GPS信号并不是很好的情况下,只要能连上Wi-Fi就同样能够定位。
可是你知道通过Wi-Fi定位的原理吗?
其实Wi-Fi能够进行定位还要多亏了Android、iOS以及Windows Phone这些手机操作系统中内置的位置服务。
每一个Wi-Fi热点都有一个独一无二的MAC地址,智能手机等设备开启Wi-Fi后就会自动扫描附近热点并上传它们的地理位置信息,这样就建立了一个庞大的热点位置数据库。
反过来讲,如果你的智能手机连上了某个Wi-Fi热点,那么就可以调用数据库中附近所有热点的地理位置信息,而服务器会参考每个热点的信号强弱计算出设备的大致地理位置,最后再返回给用户。
值得一提的是,虽然这种计算而来的定位信息并没有GPS 直接定位准确,但是却解决了GPS信号覆盖范围有限的问题,这也是为什么手机会经常提示打开Wi-Fi后定位就会更准确的原因。
不过如果你比较担心你的位置隐私被泄露出去,那么还是关掉手机系统中的位置服务选项吧!(阿南微航磁电供稿)。
无线定位技术的物理基础及其关键技术分析
龙海燕;张葡青
【期刊名称】《中山大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2005(044)003
【摘要】无线定位技术受到越来越多的关注,推动了对无线定位技术的研究及测距技术的发展.研究无线定位技术的物理原理,讨论了几种常用的无线定位方案,移动通信信道特性与定位误差的关系以及基本的定位算法,并较详细地研究了基于时间的两种方案TOA及TDOA的定位算法,并指出有待进一步研究的方向.
【总页数】4页(P42-45)
【作者】龙海燕;张葡青
【作者单位】佛山教育学院物理系,广东,佛山,528000;暨南大学物理系,广东,广州,510632
【正文语种】中文
【中图分类】TN925
【相关文献】
1.无线定位技术异军突起--浅谈非GPS无线精准定位技术 [J], 杜坚;王宝琛
2.基于高能效无线接入网的绿色无线通信关键技术分析 [J], 张万喆;聂何婷
3.5G无线通信技术关键技术分析 [J], 翟广羽
4.无线感知通信一体化关键技术分析 [J], 潘成康;王爱玲;刘建军;王启星;王亚娟;马良
5.5G无线通信系统的关键技术分析 [J], 苟坤
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关于(guānyú)富士康无线定位系统的思考无线定位技术和方案很多,常用的定位技术包括红外线、超声波、射频信号等,但都不适合室内定位。
红外线只适合短距离传播,而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰,在精确定位上有局限性;超声波受多径效应和非视距传播影响很大,不能用于室内环境;而射频信号普遍用在室外(shì wài)定位系统中,应用于室内定位存在局限。
GPS是目前应用最为广泛的室外定位技术,它是20世纪70年代初美国出于军事目的开发的卫星导航定位系统,主要利用几颗卫星的测量数据计算(jì suàn)移动用户位置,即经度、纬度和高度。
一般用于车辆导航和手持设备。
在此基础上,还出现了增强型GPS,辅助GPS等技术,它们可以广泛用于航空、航海和野外定位等领域。
利用GPS进行定位的优势是卫星有效覆盖范围大,定位导航信号免费;缺点是定位信号到达地面是较弱,不能穿透建筑物,因此不适合室内定位,此外定位器终端的成本较高。
GPS所能达到的定位精度范围在5m-20m。
当前比较流行的Wi-Fi定位(dìngwèi)是IEEE802.11的一种定位解决方案。
目前,它应用于小范围的室内定位,成本较低,但Wi-Fi收发器只能覆盖半径90m以内的地理区域,很容易受到其他信号干扰,从而影响定位精度,并不十分可靠,而且定位器的能耗较高。
蓝牙(lán yá)技术应用于定位,与Wi-Fi有很多相似之处,主要应用于小范围定位,例如单层大厅或仓库;同样有定位误差不稳定,受噪声信号干扰大的缺点。
由此可见,随着定位技术的发展和定位服务需求的不断增加,无线定位技术必须克服现有技术的缺点,满足以下几个条件:a)高抗干扰能力;b)高精度定位;c)低生产成本;d)低运营成本;e)高信息安全性;f)低能耗及低发射功率;g)小的收发器体积。
通过前期的沟通,与初步的了解,以上几种技术方案,都不可能完全满足这些要求。
无线定位算法综述
无线定位算法综述
一无线传感网络与节点定位
1. 无线传感网络中的关键技术
无线传感器网络作为当今信息领域新的究热点,涉及多学科交叉的研究领域,涉及到非常多的关键技,主要包括:拓扑控制;网络协议;网络安全;时间同步;定位技术;数据融合;嵌入式操作系统;无线通信技术;跨层设计和应用层设计。
2. 无线传感器网络节点定位机制
无线传感器网络节点定位问题可表述为:依靠有限的位置己知节点即信标节点(锚节点),确定布设区中其它未知节点的位置,在传感器节点间建立起一定的空间关系的过程。
无线定位机制一般由以下三个步骤组成:
第一步,对无线电信号的一个或几个电参量(振幅、频率、相位、传播时间)进行测量,根据电波的传播特性把测量的电参量转换为距离、距离差及到达角度等,用来表示位置关系;
第二步,运用各种算法或技术来实现位置估计;
第三步,对估计值进行优化。
3. 节点间距离或角度的测量
在无线传感器网络中,节点间距离或角度的测量技术常用的有RSSI、TOA、TDOA和AOA等。
4. 计算节点位置的基本方法
(1) 三边测量法
(2) 三角测量法;
(3) 极大似然估计法。
5. 无线传感器网络定位算法的性能评价
几个常用的评价标准:定位精度;规模;锚节点密度;节点密度;覆盖率;容错性和自适应性;功耗;代价。
6. 无线传感器网络定位技术分类
(1)物理定位与符号定位;
(2)绝对定位与相对定位;
(3)紧密耦合与松散耦合;
(4)集中式计算与分布式计算;
(5)基于测距技术的定位和无须测距技术的定位;
(6)粗粒度与细粒度;
(7)三角测量、场景分析和接近度定位。
二典型的自身定位系统与算法
到目前为止,WSN 自身定位系统和算法的研究大致经过了两个阶段。
第1 阶段主要偏重于紧密耦合型和基于基础设施的定位系统。
对于松散耦合型和无须基础设施的定位技术的关注和研究可以认为是自身定位系统和算法研究的第2 阶段。
1. Cricket定位系统
未知节点使用TDOA技术测量其与锚节点的距离,使用三边测量法提供物理定位。
2. RADAR系统
建立信号强度数据库,通过无线网络查询数据库,选择可能性最大的位置定位自身。
在三边测量定位方式下,未知节点根据RSSI计算与多个基站的距离,然后使用三边测量法定位,
3. AHLos系统
AHLos 算法中定义了3 种定位方式——原子式、协作式和重复式最大似然估计定位(atom,collaborative 和iterative multilateration)。
atom multilateration 就是传统的最大似然估计定位。
Collaborative multilateration 特点是同时定位跨越多跳的一组节点。
Iterative multilateration是未知节点成功定位自身后,将其升级为锚节点,并进入下一次循环。
4. N-hop multilateration primitive 定位算法
给出了判定节点是否可参与collaborative multilateration 的充分条件,并使用卡尔曼滤波技术循环定位求精。
5. Generic Localized Algorithms
详细指定了未知节点接受位置估算并升级为锚节点的条件。
6. 凸规划定位算法
把整个网络模型化为一个凸集,然后使用半定规划和线性规划方法得到一个全局优化的解决方案。
7. 质心算法
确定自身位置为锚节点所组成的多边形的质心。
8. APIT算法
该算法的主要思想是:首先未知节点收集所有邻居锚节点的信息,并测试未知节点是否位于不同的三个锚节点组成的三角形内,计算所有包
含该未知节点的三角形的重叠的区域,并用该区域的质心作为未知节点
的坐标。
9. APS算法
APS算法包括6种定位算法:DV-Hop,DV-distance,Euclidean,DV-coordinate,DV-Bearing和DV-Radial。
DV-Hop算法由3个阶段组成:首先所有节点获得距锚节点的跳数,然后计算网络平均每跳距离;第三阶段使用三边测量法确定节点的位置。
DV-distance算法与DV- Hop类似,所不同的是相邻节点使用RSSI测量
节点间点到点距离。
Euclidean定位算法给出了计算与锚节点相隔两跳的未知节点位置的方法。
在DV-coordinate算法中,建立局部坐标系统(以自身位置作为原点)。
随后,相邻节点交换信息,从邻居那里接收锚节点的信息并将其转化为自身坐标系统中的坐标后,可使用以下两种方法定位自身:
(1)在自身坐标系统中计算出距离,并使用这些距离进行三边测量定位;
(2)将自身坐标系统转换为全局坐标系统。
这两种方法具有相同的性能。
DV-Bearing和DV-Radial算法提出了以逐跳方式跨越两跳甚至三跳来计算与锚节点的相对角度,最后使用三角测量定位的方法。
10. SPA(self-positioning algorithm)相对定位算法
它选择网络中密度最大处的一组节点作为建立网络全局坐标系统的参考点并在其中选择连通度最大的一个节点作为坐标系统的原点。
首先根据节点间的测距结果在各个节点建立局部坐标系统,通过节点间的信息交换与协调,以参考点为基准通过坐标变换(旋转与平移)建立全局坐标系统。
11. Cooperative ranging和Two-Phase positioning定位算法
它们都分为启始和循环求精两个阶段。
启始阶段着重于获得节点位置的粗略估算。
而在循环求精阶段,每一次循环开始时每个节点向其邻居节点广播它的位置估算,并根据从邻居节点接收的位置信息和节点间测距结果,重新执行三边测量。
12. MDS-MAP定位算法
MDS-MAP 算法由3 个步骤组成:
(1) 首先从全局角度生成网络拓扑连通图,并为图中每条边赋予距离值。
当节点具有测距能力时,该值就是测距结。
当仅拥有连通性信息时,所有边赋值为1。
然后使用最短路径算法,生成节点间距矩阵。
(2) 对节点间距矩阵应用MDS 技术,生成整个网络的2 维或3 维相对坐标系统。
(3) 当拥有足够的锚节点时(2 维最少3 个,3 维最少4 个),将相对坐标系统
转化为绝对坐标系统。