

如果您无法下载资料,请参考说明:
1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币
2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费
3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开
一种基于最小二乘估计的LTEMR电平信号定位方法 LTEMR电平信号定位方法 LTEMR(Long-TermEvolutionMachine-to-Machine)是一种基于LTE(Long-TermEvolution)技术的物联网通信技术,具有带宽宽、覆盖范围广等特点。使用LTEMR技术进行定位已成为一种越来越受欢迎的选择。本文提出了一种基于最小二乘估计的LTEMR电平信号定位方法。 1.问题描述 在智能城市、智能物流等场景下,需要对物品进行定位。使用LTEMR技术可以实现物品的室内、室外定位。在使用LTEMR技术定位中,需要收集多个LTEMR基站发出的电平信号强度,然后将其进行处理,得到物品的位置。具体而言,需要解决如下问题: 1.1电平信号数据收集 对于多个LTEMR基站发出的电平信号,需要设备进行采集并将其发送到服务器进行相应的处理。对于不同的基站,发出的信号强度可能会不同,并且随距离的增加而减小。 1.2合理处理电平信号数据 将收集到的电平信号数据发送到服务器后,还需要进行合理的处理,以得出物品所在的位置。需要寻找一种合适的算法来处理数据,此处采用最小二乘估计算法。 2.最小二乘估计算法 最小二乘估计算法在LTEMR电平信号定位中应用广泛。该算法基于找到一个合适的线性模型,使得模型的预测值与实际值的误差最小。对于收集到的电平信号数据,应该寻找最优的线性模型,以得到物品所在的位置。 2.1线性模型 线性模型可以这样表示: f(x)=w·x+b,x∈R^n,f(x)∈R^m 其中w∈R^m×n,b∈R^m。对于LTEMR电平信号定位问题,x表示收集到的电平信号,f(x)表示物品所在的位置。 2.2估计问题 需要找到最优的参数w和b,以使得模型的预测误差最小。最小二乘估计算法要求寻找一个平方误差最小的回归直线,以拟合出数据的走势。对于n个样本点(x1,y1),(x2,y2),……,(xn,yn),要求找到能够最小化误差平方和的回归方程式: y=a1x1+a2x2+…+anxn+b 求解最小二乘问题的方法有很多。在本文章中,使用矩阵方法求解。该方法要求设计矩阵X的第一列全部为1,第二列到第n+1列分别为每个观测值的第一个元素、第二个元素,以此类推,第n+2列到第n+m+1列均为0。将系数矩阵求逆后与响应向量相乘,得到最小二乘估计值。 3.实验结果 为了验证这种方法在LTEMR电平信号定位中的效果,本文进行了实验。使用Python实现了该算法。 在进行实验时,使用了4个LTEMR基站,并将收集到的电平信号强度平均化和截距项添加到设计矩阵中。对于每一个被定位的物品,使用最新的4个电平信号强度作为输入,使用最小二乘估计算法得到物品的位置。 实验结果表明,使用最小二乘估计算法的LTEMR电平信号定位的误差较小,定位精度较高。 4.总结 本文提出了一种基于最小二乘估计的LTEMR电平信号定位方法,该方法能够有效地找到多个LTEMR基站发出的电平信号强度和物品位置之间的关系,并能够通过解决最小二乘问题来实现物品位置的定位。该方法具有很高的可行性,可以在物联网领域中得到广泛应用。

快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者


最近下载