苹果推出Ibeacon室内定位技术是为了弥补GPS无法覆盖室内定位这种场景.苹果意味着创新,在其推动下,蓝牙Ibeacon得到了极大的应用.而腾讯则是利用蓝牙Ibeacon在场景体验方面进行了创新,实现了微信摇一摇周边的功能,这在O2O领域有巨大的潜力. 对苹果和腾讯来说,Ibeacon都是应用创新,而不是技术创新. 本文分析Ibeacon室内定位和微信摇一摇的原理. 一.无线测距原理 无线信号都有一个信号强度(RSSI),蓝牙BLE自然也有.根据蓝牙BLE自身的发射功率(假设能够获取这个功率值

目前,技术发展持续火热,因着iBeacon的定位精度和造价都比较符合国内室内定位的市场需求,下面我们来聊一聊iBeacon室内定位原理. iBeacon定位原理 iBeacon是一项低耗能蓝牙技术,工作原理类似之前的蓝牙技术,由Beacon发射信号,蓝牙设备定位接受,反馈信号.当用户进入.退出或者在区域内徘徊时,Beacon的广播有能力进行传播,可计算用户和Beacon的距离(可通过RSSi计算),由此可知,只要有三个即可定位. iBeacon是一个基于BLE(低功耗蓝牙技术)的2.4G射频技术

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,

(写在前面,谈谈物联网展会)上次深圳会展中心举行物联网展会,到了展会一看,80%以上的物联网应用都是在搞RFID,室内定位,我一度怀疑物联网落地方案的方向局限性与市场导向,后来多方面了解才明白,展会上看到的不能体现目前物联网最前沿最广泛的应用,很多大的企业与技术前沿企业没有参与这样的展会,一是不屑于参加,二是展会带来的市场价值实在太少太少,展会最大的价值就是让同行之间再抄一抄(国内大部分企业基本这样,互相山寨),看看各家都做了啥,所以,展会上我们所看到的往往不是企业最核心最好的东西,不能体现当前

前言 现代工业化的推进在极大加速现代化进程的同时也带来的相应的安全隐患,在传统的可视化监控领域,一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控,本系统采用 Hightopo 的 HT for Web 产品来构造轻量化的 3D 可视化场景,该 3D 场景从正面展示了一个现代化工厂的现实场景,室内定位包括工厂工人的实时位置.电子围栏的范围.现场的安全情况等等,帮助我们直观的了解当前工厂人员的安全状况. 本篇文章通过对工厂可视化场景的搭建和模型的加载,人物实时室内定位代码的实现.

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,

indoor.rs 公司近日开放了API,包括免费free的,收费fee的版本. 详情见这里,价格不是很贵哦 Open API支持Android/iOS等移动平台 提供工具,帮助进行地图和WiFi信号的勘测 Free:只能做室内定位 Lite:可以做路线规划 Pro:可以做电子栅栏

公司目前在办公室内布设了一套室内定位的实验环境,用的是华为路由器,采用的算法是基于信号强度的RSSI算法.公司目前希望能使用这套设备得到无线网络覆盖范围下的所有移动设备(对应每个人)的MAC地址,同时获取他们的位置.活动规律,以及用于客户那边实现反向寻车.客流分析等方面的应用. 简单说一下Wifi定位的原理: 当你的手机打开Wifi时(不需要连接到某个网络哦),手机就会定期地向外发送一些带有MAC地址的探针(英文名:Probe,其实就是一个数据包),路由器(我们称它为AP)收到探针后,会得到几个

系统的拓扑结构 基于信号强度的定位技术(RSSI, Received Signal Strength Indication) 无线信号的信号强度随着传播距离的增加而衰减,接收方与发送方离得越近, 则接收方的信号强度就越强:接收方离发送方越远,则接收到的信号强度就越弱. 根据移动终端测量接收到的信号强度和已知的无线信号衰落模型,可以估算出收发方之间的距离,根据多个估算的距离值,可以计算出移动终端的位置.在室内环境下,AP(Access Point)的信号覆盖范围一般在 100 米的范围以内,无线信

3月21日上午,一场持续3个多小时的O2O领域的创业DemoShow在深圳科兴科学园会议中心激烈上演.来自华策光通信的基于LED可见光通信室内精准定位项目作为LED与室内定位领域的跨界融合项目经过精彩路演,在16个正式路演项目中脱颖而出,获得在场投资商的青睐与认可,斩获最具投资价值奖! 此次“创业世界杯O2O专场”活动由世界O2O组织和光合资本主办,91金融联合主办,深圳市电子商务服务中心特别支持,正中集团.志成资本.七牛云存储.UCloud.极光推送.葡萄生活.广州亿牛参与协办,是国内首个围绕

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

转载自:https://blog.csdn.net/baidu_38197452/article/details/77115935 基于LED的室内定位算法大致可以分为四类: 1. 几何测量法 这种方法需要估计接收端到己知LED灯的几何关系(距离或角度信息等),再通过计算获取待定位点的位置坐标.根据几何关系获取的信息,-般有RSS三边定位.AOA角度定位和TDOA双曲线定位等. 2. 场景分析法 送类定位算法又称为指纹定位法它通过分析场景中的特征来估计终端的坐标.一般分为两个阶段,离线数据库建立

最近有同学联系我,也在一些群里看到有新手同学挣扎在怎么获取定位数据,不知从何下手.所以整理并开源这个基于Android的数据采集软件和基于python的KNN定位demo,算是为新手同学建立一个Baseline. Github库摸这里 主要功能 1.同步采集WiFi和iBeacon指纹数据和测试数据 2.利用平面图可视化采集 3.可自定义的采集时间和数据内容 数据采集 1.感兴趣的同学可以下载源码进一步自定义 2.对Android不熟悉的同学可以直接下载apk文件安装 3.采集的数据文件会保存在

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

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 \

    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

td a {      color: #3c8dbc; } td a:hover {      color: #00bdd8; } 上例即为定位td下的a标签.即用来给表格中的链接,未访问时和hover时设置不同的颜色.

import matplotlib matplotlib.use('Agg') import numpy as np from numpy import array from matplotlib import pyplot from scipy import integrate import math import time from sys import path path.append('D:\pymine\clean\Gauss_rssi_model\import_function')

自从Bluetooth SIG提出Bluetooth 4.0,其BLE(Bluetooth Low Energy)开始用于穿戴式电子,而后也用于iBeacon室内定位,更之后Bluetooth 4.1也锁定物联网(IoT),BLE(也称BT Smart)这项技术看来前程似锦. BT Smart后势看好,ANT+看淡? BLE用于穿戴式电子,首​​当其冲的是现存的无线通讯技术ANT+,笔者曾询问业者对BLE与ANT+的看法,业者认为现有ANT+阵营的业者成员(如TI.Nordic)也开始发展BT