关于检测手机信号,wifi信号强度以及获取周围wifi热点的一个小例子
2021-09-11 20:16:08 66KB wifi热点
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行业分类-电信-运用环形磁场增强射频辉光放电质谱离子信号强度的装置及方法.rar
行业分类-电信-在多径以及其它信号噪声干扰环境下的信号强度室内测距方法.rar
由于矿井下巷道空间有限且存在弯曲,因此通信传播大多为非视距(NLOS)传播环境。传统的基于距离的无线传感网络定位技术易产生较大误差,从而导致定位精度不高。超宽带(UWB)信号具有穿透能力强、抗多径能力强的特点,能够提供较高的定位精度,因此成为NLOS环境下定位的首选。针对NLOS环境下的定位精度不高的问题,在接收信号强度(RSSI)测距和三边算法联合定位的基础上,提出以联合定位得到的初始坐标做为无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的观测值,并对UKF的测量更新方程进行修正,使该算法能适应NLOS环境下的定位跟踪。通过仿真验证并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较,在NLOS环境下改进的UKF定位算法,能够对目标进行实时跟踪并提高定位的精度。
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考虑室内复杂环境对可见光定位精度的影响,提出了一种基于可见光指纹的室内定位方法。利用定位终端接收来自室内不同LED发出的信号强度信息,构建特征,将物理坐标作为标签,采用支持向量机回归(SVR)算法学习模型,确定移动目标粗略的位置范围。同时,为了进一步优化定位性能,以该位置范围作为限制条件,采用指纹定位算法实现更精确的定位。将所提定位方法在4 m×4 m×3 m的空间区域中进行了实验。结果表明,该方法定位误差小于1 cm的概率为67.5%,与SVR定位算法相比,平均定位精度提高了93.98%;与传统的基于指纹的定位方法相比,该方法可以在更低复杂度的情况下实现更精确的定位,有效提高了室内定位精度及其数据的利用率。
2021-08-29 15:09:32 4.19MB 光通信 室内定位 信号强度 支持向量
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在Linux用户态获取所有WiFi相关信息源码
2021-08-24 10:19:52 288KB WiFi信号强度 WiFi速率
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行业分类-电信-一种基于接收信号强度的测距方法.rar
行业分类-电信-一种便携式低频甚低频电磁波信号强度检测装置.rar
行业分类-电信-实现多载波接收信号强度指示的装置.rar
行业分类-电信-无线信号强度感应寻物定位器.rar