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江苏艾什顿科技有限公司
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产品简介产品概述物联网室内定位系统能够实现无线设备状况实时监测、指纹信息可视化分析、用户位置快速计算和轨迹追踪等功能，具有精度高、扩展性强、易于展示等特点
物联网室内定位系统能够实现无线设备状况实时监测、指纹信息可视化分析、用户位置快速计算和轨迹追踪等功能，具有精度高、扩展性强、易于展示等特点。产品可广泛应用于各种低成本、高精度的定位场景，如人员管理与贵重资产管理、大型商场导航与用户管理、特殊人群监护等商业应用，也可以作为室内定位原型演示平台、室内定位算法验证平台、教学科研示范平台等。
物联网室内定位实训系统配有一套课程体系，其设计目标是为无线室内定位提供便利的开发、测试以及展示环境，同时可作为物联网相关课程的教学、科研实验设备，并配有相关实验书籍。
本系统包含无线指纹定位所需的全套工具集，共包含一套核心算法软件和三套终端系统：
基于信号指纹的定位引擎软件
定位与导航可视化管理终端软件
移动智能定位终端
无线室内定位指纹勘测工具
热点指纹数据热图显示指用户可以选择查看的WiFi热点在地图中的信号强度分布情况，通过对信号强度分布的分析能帮助用户选择质量较好的WiFi热点。
用户可以可视化查看已选择的WiFi热点在定位区域内的位置，并能够看到已选择的WiFi热点指纹信号在整个定位区域内的综合信号强度分布情况。
定位系统软件提供了多种算法，可以用来进行算法的比较。
室内定位的主要功能是为用户提供一个系统地图到实际物理位置的一一映射。
运动检测的主要功能是通过对手机关键传感器信息的监控与观察，使用波形图、行走步数估计等可视化的方式让用户感受到当前的运动状态。
定位精度：定位算法精度1-2米；结合无线信号指纹与惯性导航；克服环境扰动和人体影响。
实时性：定位延迟小于1秒；历史路径、实时位置显示；位置可信度指示。
内置算法及扩展性：定位区域可扩展；用户数量可扩展，支持不少于20个用户同时使用；新定位算法即插即用，实现包括经典RADAR、Horus、DorFin等不少于4种算法，支持用户自定义定位算法。
本系统作为教学科研平台，支持对无线定位技术的了解、使用、实践和创新等全过程学习。具体地，部分教学实验课程样例如下：
序号 | 课程名称 | 课程概述 |
| 1 | 无线网络信息读取与分析1 | 通过系统无线状态信息分析不同AP的信号强度波动性，初步分析信号波动性与信号强度、AP位置、视距/非视距等因素的关系。 |
| 2 | 无线网络信息读取与分析2 | 实现WiFi信号捕捉程序，定量分析不同AP的接收信号强度的波动性。分析对同一个AP的不同数量的RSS测量下同一个位置的RSS直方图分布。 |
| 3 | 加速度传感器数据读取与分析1 | 在移动终端上查看三轴加速度传感器的读数特征，理解基于加速度传感器读数的计步原理。 |
| 4 | 加速度传感器数据读取与分析1 | 实现加速度传感器、指南针等数据的获取，对加速度数据进行重力分量移除、滤波，进而实现基于阈值判断的计步算法。 |
| 5 | 不同采样数量对定位精度的影响 | 通过定位系统对比采用不同采样数量的查询指纹进行定位时的精度，衡量定位精度与定位时延的关系。 |
| 6 | AP数量对定位精度的影响 | 评估不同AP的RSS时变性程度。筛选不同质量的AP用于定位，验证AP数量以及不同AP筛选指标对定位性能的影响。 |
| 7 | AP质量筛选对定位性能的影响 | 评估不同AP的RSS时变性程度。筛选不同质量的AP用于定位，验证AP数量以及不同AP筛选指标对定位性能的影响。 |
| 8 | 确定性算法与概率性算法比较 | 比较确定性算法RADAR和概率性算法Horus在相同指纹数据库的情况下的定位性能差异，对比它们在不同场景下的性能，总结不同算法的适用场景。 |
| 9 | 最近邻与K近邻算法的比较 | 对比指纹匹配的最近邻策略和K近邻策略对定位结果的影响。对比不同K取值对定位结果的影响。 |
| 10 | 原创算法的设计与验证 | 设计和实现不同的原创算法，并在系统平台上验证和对比其性能。 |
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