导读:本文包含了参考点定位论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:指纹,堆垛,算法,地物,电平,网络,光缆。
参考点定位论文文献综述
王硕朋,杨鹏,孙昊,刘迈[1]（2019）在《两级参考点匹配位置指纹声源定位方法》一文中研究指出提出一种两级参考点(RPs)匹配方法来减少位置指纹声源定位(SSL)过程中临近参考点搜索的计算量.离线采样阶段:通过K均值聚类算法将数据库划分为一定数目的子库,并采用一种距离检测方法对离群点进行剔除.在线定位阶段:通过第一级临近子库匹配完成对参考点搜索范围的缩减;在临近子库内进行第二级参考点匹配得到临近参考点;完成声源目标(TP)定位.实验结果表明,采用两级参考点匹配算法可以在保证定位精度的前提下有效提高位置指纹声源定位方法的定位效率.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2019年06期）
许贺[2]（2017）在《稀疏参考点下的Wi-Fi指纹室内定位方法》一文中研究指出随着科技的发展与进步,智能终端设备越来越普及,用户对于基于位置感知服务的需求越来越多,尤其是在大型的购物广场、机场等复杂的室内场所。与其它定位技术相比,基于Wi-Fi的室内定位技术因具有可复用既有网络设施布局成本低和定位精度较好的优点,得到了广泛研究。位置指纹法是目前基于Wi-Fi的室内定位主流方法,该方法利用离线阶段预先采集的信号强度值作为定位场景中的特征指纹来预测用户的位置。其信号采集工作需要消耗大量的时间和人力劳动,如何在保证定位精度的前提下减少信号采集工作量是该领域的研究热点。本文首先针对离线阶段位置指纹库的构建,充分考虑Wi-Fi信号强度的空间相关性,提出了基于Wi-Fi信号信道损耗模型的泛克里金插值算法,在采集少量Wi-Fi信号位置指纹数据的情况下,充分利用少量的Wi-Fi信号指纹数据重新构建高精度的包含更多参考点位置的Wi-Fi信号位置指纹数据库。然后针对在线阶段指纹匹配需要对指纹库进行全局搜索,造成时间开销和资源浪费的问题,通过实验分析了 Wi-Fi信号强度空间划分与物理空间区域划分的相关性,并根据这种相关性对Wi-Fi信号强度数据进行聚类处理。定位算法采用K-最近邻法(K-Nearest Neighbors,KNN)指纹匹配算法并结合一定的接入点(Access Point,AP)选择策略,然后对使用不同空间插值算法构建的位置指纹库进行定位精度的实验验证。实验结果表明在采样点间隔5m情况下,采用基于信号传播模型的泛克里金插值算法构建的位置指纹库的定位平均误差比稠密采集的1m间隔数据的平均定位误差仅仅高了 0.11m,与插值前的5m间隔数据相比降低了 0.6m(12.8%),一定程度上保证了定位精度。与高斯过程回归算法相比低了 0.2m,比反距离加权法的平均定位误差低了 0.4m;当误差累积概率为50%时,基于Wi-Fi信号损耗模型的泛克里金插值算法构建的位置指纹库的定位误差为3.2m,与高斯回归算法和反距离加权法相比分别低了 0.4m和0.7m,与插值前的参考点间隔为5m的指纹库相比低了 0.9m。通过本文的位置指纹库的构建算法重构的位置指纹库,在保证一定定位精度的条件下,可以大大减少离线阶段的数据采集工作。(本文来源于《东南大学》期刊2017-07-05）
王茂森,徐兆文,戴劲松[3]（2016）在《动态参考点群组ZigBee辅助定位系统设计》一文中研究指出基于Zig Bee的无线传感网络因其组网方便、低功耗、具有网络自愈性等特点,在群组定位中具有较大的潜力。但传统的定位方法在实际应用中有很大局限性。采用动态参考节点定位方法,即依据群体中任意两个节点之间的RSSI值(接收信号强度指示)推算出任意两节点间的距离信息,再利用Lab VIEW上位机软件将任意两节点间的距离信息处理成为群组节点的相对位置信息,并将其在坐标系中形象地显示出来。经实验验证,多节点群组在动态坐标系中能够显示出来,且节点距离6 m范围内多次测量误差在0.51 m。研究结果表明,该设计对动态参考节点群组定位技术研究具有一定的参考价值。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2016年02期）
戴波,吕昕,刘学君,李志超[4]（2016）在《基于UWB四参考点矢量补偿的危化品仓储堆垛货物定位方法》一文中研究指出监控危化品仓储堆垛五距(堆距、墙距、顶距、柱距和通道距)是危化品仓储安全监管的重要课题,研究危化品堆垛货物的高精度定位技术,是通过叁维重构方法对危化品堆垛方式安全进行自动化监控的前提。分析了危化品仓储环境中影响UWB(ultra wide band)定位精度的主要因素,提出一种基于UWB四参考点矢量补偿的危化品仓储堆垛货物定位技术。首先将待监测区域划分为矩形网格,并建立参考系,将各网格顶点设为参考点,获得参考点处UWB定位值的误差矢量,作为校正待测点的参考矢量;将危化品仓储中堆垛货物与UWB标签绑定,寻找标签所处网格,用该网格的四参考点矢量补偿方法对标签的测量坐标值进行校正,将校正后坐标作为堆垛的最终定位位置。经实验表明,该方法能有效改善危化品仓储堆垛货物的定位精度,适合于危化品仓储堆垛的五距监测。(本文来源于《化工学报》期刊2016年03期）
蒋春山,邵国峰[5]（2015）在《无参考点Link16信号定位方法研究》一文中研究指出JTIDS系统的Link16信号工作在正交跳频状态,单个侦察站根据接收到的脉冲信号相互间的时间差,就可以描绘出网内用户的相对航迹。如果网内有一个点的位置已知,即参考点,其它所有点的位置都可以确定,这种有参考点的Link16信号单站定位方法,在不同作战环境中其可用性与能否找到参考点直接相关。研究提出一种测量相对时差和相对电平相联合的无参考点单站定位新方法,可以在不同的作战环境中实现对Link16信号的单站定位,以满足实战需求。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2015年04期）
戴波,吕昕,刘学君,李志超[6]（2015）在《基于UWB四参考点矢量补偿的危化品仓储堆垛货物定位方法》一文中研究指出监控危化品仓储堆垛五距(堆距、墙距、顶距、柱距和通道距)是危化品仓储安全监管的重要课题,研究危化品堆垛货物的高精度定位技术,是通过叁维重构方法对危化品堆垛方式安全进行自动化监控的前提。论文分析了危化品仓储环境中影响UWB(Ultra Wide Band)定位精度的主要因素,提出一种基于UWB四参考点矢量补偿的危化品仓储堆垛货物定位技术。首先将待监测区域划分为矩形网格,并建立参考系,将各网格顶点命为参考点,获得参考点处UWB定位值的误差矢量,作为校正待测点的参考矢量;将危化品仓储中堆垛货物与UWB标签绑定,寻找标签所处网格,用该网格的四参考点矢量补偿方法对标签的测量坐标值进行校正,将校正后坐标作为堆垛的最终定位位置。经实验表明,该方法能有效改善危化品仓储堆垛货物的定位精度,适合于危化品仓储堆垛的五距监测.(本文来源于《第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集》期刊2015-07-31）
林强祯[7]（2015）在《臀大肌外侧缘定位参考点的应用解剖学研究》一文中研究指出目的：为临床定位臀大肌外侧缘提供解剖学数据,进一步应用臀大肌及臀大肌下间隙。方法：用手术刀、组织剪、镊子等剥离包裹肌肉的脂肪、筋膜,完整暴露臀部肌肉、髂前上棘、髂后上棘,用皮尺测量髂后上棘与髂前上棘连线的距离,并将其分成叁等份,测量髂后上棘与髂前上棘连线的中外叁分之一点到髂后上棘、髂前上棘连线与臀大肌外侧缘的交点距离(每一段距离测量3次,取其平均值及标准差)结果：一共测量了42具标本(男26具,女16具),共84侧,髂后上棘与髂前上棘的平均距离,男：25.55±1.75cm,女：24.42±1.49cm,有4侧(男3侧,女1侧)髂后上棘与髂前上棘的连线中外叁分之一点正好是在臀大肌外侧缘上,髂后上棘与髂前上棘连线的中外叁分之一点偏离臀大肌外侧缘的距离小于0.5cm的标本(所有结果采取四舍五入的方法)男：39侧,平均偏移距离：0.26±0.13cm,女：26侧,平均偏移距离：0.26±0.12cm,共有65侧,平均偏移距离0.26±0.12cm,百分比77.38%,髂后上棘与髂前上棘连线的中外叁分之一点偏离臀大肌外侧缘的距离小于1cm的标本有80侧,百分比为95.24%。结论：髂后上棘与髂前上棘的连线中外叁分之一点可作为临床上定位臀大肌外侧缘的解剖学参考点。(本文来源于《广西医科大学》期刊2015-05-01）
葛飞龙,肖斌,高逢顺,曲杨杨,张筠[8]（2013）在《采用光缆线路地物参考点数据表法的故障点定位》一文中研究指出根据这些年从事光缆抢修工作的经验,归纳总结了一种光缆线路地物参考点数据表法用于光缆故障定位,即在光缆线路上选取地物标识为参考点,分析选取的地物参考点与缆长之间的关系,借助此种关系建立地物参考点数据表,然后依据OTDR测试的光缆故障点纤长数值,查表判断光缆线路故障的实际地理位置。该方法对于不易发现故障现象的光缆故障定位十分有效、便捷。(本文来源于《光纤与电缆及其应用技术》期刊2013年05期）
柯林[9]（2012）在《基于参考点距离的WLAN定位技术》一文中研究指出文章以WLAN指纹定位技术为参考,在WLA指纹库的基础上,计算待定位物体MS到所有可见AP的距离,构成距离指纹数据库,根据MS测得的3个最强AP的信号,在指纹库中匹配叁个AP,利用几何原理计算出MS的坐标,从而到达定位目的。(本文来源于《价值工程》期刊2012年31期）
刘影,钱志鸿,孙大洋[10]（2012）在《基于参考点序列的无线传感器网络节点定位算法》一文中研究指出提出了一种基于参考点序列(Reference node sequence,RNS)的无线传感器网络定位算法,该算法对定位空间的锚节点建立voronoi多边形,以此生成由锚节点组成的voronoi图,并将voronoi图的顶点记为参考点,为定位空间增加了若干锚节点信息。从而使与传感器节点通信的锚节点数目增加,改善了锚节点不足给定位带来的负面影响。其次建立参考点和锚节点到传感器节点的序列等级,根据序列等级估计出传感器节点的位置。仿真结果表明,与DV-Hop算法和质心算法相比,本文算法可以更准确地估计出节点的位置,提高定位精度。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2012年02期）
参考点定位论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着科技的发展与进步,智能终端设备越来越普及,用户对于基于位置感知服务的需求越来越多,尤其是在大型的购物广场、机场等复杂的室内场所。与其它定位技术相比,基于Wi-Fi的室内定位技术因具有可复用既有网络设施布局成本低和定位精度较好的优点,得到了广泛研究。位置指纹法是目前基于Wi-Fi的室内定位主流方法,该方法利用离线阶段预先采集的信号强度值作为定位场景中的特征指纹来预测用户的位置。其信号采集工作需要消耗大量的时间和人力劳动,如何在保证定位精度的前提下减少信号采集工作量是该领域的研究热点。本文首先针对离线阶段位置指纹库的构建,充分考虑Wi-Fi信号强度的空间相关性,提出了基于Wi-Fi信号信道损耗模型的泛克里金插值算法,在采集少量Wi-Fi信号位置指纹数据的情况下,充分利用少量的Wi-Fi信号指纹数据重新构建高精度的包含更多参考点位置的Wi-Fi信号位置指纹数据库。然后针对在线阶段指纹匹配需要对指纹库进行全局搜索,造成时间开销和资源浪费的问题,通过实验分析了 Wi-Fi信号强度空间划分与物理空间区域划分的相关性,并根据这种相关性对Wi-Fi信号强度数据进行聚类处理。定位算法采用K-最近邻法(K-Nearest Neighbors,KNN)指纹匹配算法并结合一定的接入点(Access Point,AP)选择策略,然后对使用不同空间插值算法构建的位置指纹库进行定位精度的实验验证。实验结果表明在采样点间隔5m情况下,采用基于信号传播模型的泛克里金插值算法构建的位置指纹库的定位平均误差比稠密采集的1m间隔数据的平均定位误差仅仅高了 0.11m,与插值前的5m间隔数据相比降低了 0.6m(12.8%),一定程度上保证了定位精度。与高斯过程回归算法相比低了 0.2m,比反距离加权法的平均定位误差低了 0.4m;当误差累积概率为50%时,基于Wi-Fi信号损耗模型的泛克里金插值算法构建的位置指纹库的定位误差为3.2m,与高斯回归算法和反距离加权法相比分别低了 0.4m和0.7m,与插值前的参考点间隔为5m的指纹库相比低了 0.9m。通过本文的位置指纹库的构建算法重构的位置指纹库,在保证一定定位精度的条件下,可以大大减少离线阶段的数据采集工作。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
参考点定位论文参考文献
[1].王硕朋,杨鹏,孙昊,刘迈.两级参考点匹配位置指纹声源定位方法[J].浙江大学学报(工学版).2019
[2].许贺.稀疏参考点下的Wi-Fi指纹室内定位方法[D].东南大学.2017
[3].王茂森,徐兆文,戴劲松.动态参考点群组ZigBee辅助定位系统设计[J].机械制造与自动化.2016
[4].戴波,吕昕,刘学君,李志超.基于UWB四参考点矢量补偿的危化品仓储堆垛货物定位方法[J].化工学报.2016
[5].蒋春山,邵国峰.无参考点Link16信号定位方法研究[J].中国电子科学研究院学报.2015
[6].戴波,吕昕,刘学君,李志超.基于UWB四参考点矢量补偿的危化品仓储堆垛货物定位方法[C].第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集.2015
[7].林强祯.臀大肌外侧缘定位参考点的应用解剖学研究[D].广西医科大学.2015
[8].葛飞龙,肖斌,高逢顺,曲杨杨,张筠.采用光缆线路地物参考点数据表法的故障点定位[J].光纤与电缆及其应用技术.2013
[9].柯林.基于参考点距离的WLAN定位技术[J].价值工程.2012
[10].刘影,钱志鸿,孙大洋.基于参考点序列的无线传感器网络节点定位算法[J].吉林大学学报(工学版).2012
论文知识图
