信号的多径传播对环境具有依赖性,呈现出非常强的特殊性.对于每个位置而言,该位置上信道的多径结构是惟一的,终端发射的无线电渡经过反射和折射,产生与周围环境密切相关的特定模式的多径信号,这样的多径特征可以认为是该位置的“指纹”.基站天线阵列检测信号的幅度和相位等特性,提取多径干扰特征参数,将该参数与预先存储在数据库中的指纹数据进行匹配,找出最相似的结果来进行定位.     位置指纹定位的实施一般可以分为两个阶段:第一阶段为训练/离线阶段,主要工作是采集所需定位区域各参考节点(RP,Refer

原文:<Advanced Location-Based Technologies and Services>--chapter 2 WiFi Location Fingerprint 作者: Prashant Krishnamurthy [TOC] 摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题,大部分室内环境下都存在WiFi,因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备,是一个非常节省成本的方法.然而WiFi并不是专门为定位而设计的,传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi.近十年来,

位置指纹法中最常用的算法是k最近邻(kNN):选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置,简单直观有效.本文介绍kNN用于定位的基本原理与具体实现(matlab.python). 基本原理 位置指纹法可以看作是分类或回归问题(特征是RSS向量,标签是位置),监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型.kNN是一种很简单的监督式机器学习算法,可以用来做分类或回归. 对于在线RSS向量\(s\),分别计算它与指纹库中各个RSS向量{\(s_1, s_2, ..., s

backgorund背景 background-color:red; 背景颜色 background-image:url(路径);背景图片 background-repeat:no-repeat;不重复 background-repeat:repeat-x/y;x轴上重复 background-position:right bottom;右下角 [top center] 上边中间 background-position:50% 50%; [20px 70px;] background:red u

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Hive中的日志分为两种 1. 系统日志,记录了hive的运行情况,错误状况. 2. Job 日志,记录了Hive 中job的执行的历史过程. 日志查看方法 1,在本地运行机器上 hive日志存储位置在本机上,不是hadoop上: 在hive/conf/ hive-log4j.properties 文件中记录, 该文件如果没有,就是使用默认,默认的存储情况: hive.root.logger=WARN,DRFA hive.log.dir=/tmp/${user.name} # 默认的存储位置 h

translate()是transform的一个值. 改变transform或opacity不会触发浏览器重新布局(reflow)或重绘(repaint),只会触发复合(compositions)(复合是什么,我也不懂,没听说过,有知道的朋友可以在留言区告诉我). transform使浏览器为元素创建一个 GPU 图层 translate改变位置时,元素依然会占据其原始空间 而改变绝对定位会触发重新布局,进而触发重绘和复合. 改变绝对定位会使用到 CPU. 因此translate()更高效,可以

关于元素设置margin-top能够改变body位置的原因及解决(子元素设置margin-top改变父元素定位) 起因:在进行bootstrap的.navbar-brand内文字设置垂直居中时采用line-height=高度,无法居中,发现源码.navbar-brand 设置了 padding: 15px 15px;(默认导航高度为50),于是居中应该是等于高度-30,解决过程中写了几个div用于检测问题,结果遇到了以下问题,经过数小时的研究(时间大多花费在百度与谷歌上,以及研究原因上),于是写

分类:C#.Android.VS2015: 创建日期:2016-03-04 一.安卓内置的定位服务简介 通常将各种不同的定位技术称为位置服务或定位服务.这种服务是通过电信运营商的无线电通信网络(如GSM网.CSMA网等)或外部定位方式(如GPS)来实现的. Android提供了对移动数据(cell tower,也叫蜂窝发射塔).无线网络(Wi-fi).全球定位系统(GPS)等多种定位技术的访问. 在安卓系统中,无论你选择哪种定位服务API获取位置数据,这些基本概念都是相同的. Android平台

最近发现经常有人程序崩掉后不知道怎么定位crash的位置 如何快速定位crash的位置? 选择右箭头 选择Add Exception Breakpoint 这样如果你的app再crash就会自动定位到那句话.

一.位置position[定位属性:static,relative,absolute,fixed,inherit,-ms-page,initial,unset] 1.static:元素框正常生成,块级元素生成一个矩形框,作为文档流的一部分,行内元素则会创建一个或者多个行框,置于其父元素中. 2.relative:[相对于自己本身在流中的位置的偏移]元素框偏移某个距离.元素扔保持其未定位前的形状,它原来所占的空间扔保留. 3.absolute:[相对于父元素 —— 前提是父元素的位置是确定的]元素

很多情况下大家都采用实际测量的数据进行定位算法的性能分析和验证,但是实际测量的工作量太大.数据不全面.灵活性较小,采用仿真的方法获取RSS数据是另一种可供选择的方式.本文介绍射线跟踪技术的基本原理,以及如何得到用于定位仿真的RSS数据.在此基础上得到位置指纹库与一组测试数据,用于以后定位算法的验证.(本文的原理介绍并不严谨,但求快速理解) 对数距离损耗模型 在自由空间中,没有任何障碍物,信号从发射源向四面八方呈球面形状发射出去,各个方向上没有任何区别,因此信号的功率和距离的平方呈反比:\(P \

1   系统总体设计 1.1  系统概述 基于臻图信息室内GIS地图平台和室内定位平台,通过室内定位设备的部署和信号采集,实现对室内人员和资产的实时定位.路线导航.区域管控告警.客流统计等相关功能. 1.2  总体目标 ZTMapIndoor室内GIS平台:实现室内地图数据的采集绘制和管理能力,为室内地图的可视化和导航等提供空间分析能力,是整个系统的支撑平台. 室内定位平台:实现基于RSSI信号权重算法的室内定位能力 无线通信集成平台:实现对移动设备终端的无线通信管理,并向应用层开放通信能力接口

一.基于位置的服务简介 LBS:基于位置的服务.随着移动互联网的兴起,这个技术在最近的几年里十分火爆.其实它本身并不是什么时髦的技术,主要的工作原理就是利用无线电通讯网络或GPS等定位方式来确定出移动设备所在的位置,而这种技术早在很多年前就已经出现了. 那么为什么LBS技术直到最近几年才开始流行呢?这主要是因为,在过去移动设备的功能及其有限,即使定位到了设备所在的位置,也就仅仅只是定位到了而已,我们并不能在位置的基础上进行一些其他的操作.而现在就大大不同了,有了Android系统作为载体,我们可

WIFI室内定位-指纹法 在A1区域内每个点上采集四个WiFi的信号数据(信号强度),五点.九点.十六点采样. 5*5=25区域*16数据=400样本,用来训练 样本数 R B G1  G2 1 2 3 4 16 使用什么机器学习模型? 决策树.SVM(构造超平面).逻辑回归.等几乎任何方法都可以 传统方法即可解决,根本没必要用到神经网络. 其他方法: 原始的WiFi定位是三角定位法.现在基本上都是指纹法. 还有其他的一些定位方法如:蓝牙定位.激光定位.机器视觉等. 机器学习:主要就是数据和模型

技术背景 随着无线通信技术的发展和数据处理能力的提高,基于位置的服务成为最有前途的互联网业务之一.无论移动在室内还是室外环境下,快速准确地获得移动终端的位置信息和提供位置服务的需求变得日益迫切.通信和定位两大系统正在相互融合.相互促进.利用无线通信和参数测量确定移动终端位置,而定位信息又可以用来支持位置业务和优化网络管理,提高位置服务质量和网络性能.所以,在各种不同的无线网络中快速.准确.稳定地获取移动位置信息的定位技术及其定位系统已经成为当前的研究热点. 无线定位技术领域可分为广域定位和短距离

转载搜狐 室内定位一直被炒的非常火的黑科技,也是近年资本追逐的热点,市场上一直有众多宣称可以做到厘米级,米级精度定位的公司,但问题很多,无法大规模商用.近些年有很多人尝试使用蓝牙beacon方式做定位,小众应该可以满足需要,但是依然问题很多:直到今天,出现了新的技术:蓝牙AoA定位. 先介绍一下现有室内定位方案 1. 超声波室内定位技术 超声波定位主要采用反射式测距法,通过多边定位等方法确定物体位置,系统由一个主测距器和若干接收器组成,主测距仪可放置在待测目标上,接收器固定于室内环境中.定位时,

Beta阶段测试报告 Bug发现与报告 BUG 出现原因 解决方案 将shell加上编辑器UI以后,两边显示的文件不同步 两边的根目录不一致 修改编辑器获取根目录的函数,使其与shell的/home目录一致 编辑器的语音按钮在某些手机上消失 页面布局中按钮的位置属性设置的不对 将按钮的位置属性设置为相对于右边缘和下边缘的相对位置 应用第一次启动特别慢 shell在初始化时要加载一个bootstrap文件.这个文件在Alpha版本中被设置为了运行时下载.由于服务器带宽比较小,下载速度特别慢,而且容

​前言  在计算机视觉中,相对位置编码的有效性还没有得到很好的研究,甚至仍然存在争议,本文分析了相对位置编码中的几个关键因素,提出了一种新的针对2D图像的相对位置编码方法,称为图像RPE(IRPE). 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 代码:https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/iRPE Background Transformer的核心是self-

转自:https://support.industry.siemens.com/cs/document/84136148/s120%E7%9A%84%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E5%8A%9F%E8%83%BD?dti=0&lc=zh-CN 一.概述 S120 有两种形式:用于多轴系统的 DC/AC 装置用于单轴系统的 AC/AC 装置 这两种形式的 Firmware V2.4 及以上版本都已具备基本定位功能.当前V2.4 版本的 S120具有如下定