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目前蓝牙定位技术已在室内导航、资产跟踪等领域得到应用,但仍有精度、稳定性、功耗和成本等方面的提升空间。   现状与核心痛点 现有主流技术及其局限性: 技术方案 基本原理 典型精度 主要痛点 RSSI(接收信号强度) 通过信号衰减模型估算距离 3-10米 受多径效应、环境变化影响大,精度低且不稳定 蓝牙5.1 AoA/AoD(到达角/出发角) 使用天线阵列测算信号方向 0.1-1米 需要专用硬件(天线阵列),成本高,部署复杂 BLE Beacon + 指纹定位 建立位置-信号强度指纹数据库 1-3米 指纹库需现场采集且易随环境变化“过期”,维护成本高 核心痛点: 精度与稳定性的矛盾:高精度方案(如AoA)成本高;低成本方案(如RSSI)不稳定。 环境适应性差:信号易受人体、墙体、移动物体干扰。 部署与维护成本高:如指纹法需要大量前期采集和持续更新。 动态场景处理弱:对快速移动或复杂人流中的目标跟踪能力不足。 第二步:可供突破的创新方向 以下是几个不同维度的创新方向: 方向一:算法层面创新(轻量化、高鲁棒性) 混合模型与数据融合 思路:不依赖单一信号(如RSSI),而是融合多源数据。 创新点举例: RSSI + IMU(惯性测量单元):在手机或标签中,用IMU数据(加速度计、陀螺仪)推算相对位移和轨迹,用RSSI进行绝对位置校准。可有效平滑轨迹,在信号丢失时进行短时推算。 多维度信号特征提取:不仅用RSSI均值,还分析其时域统计特征(方差、峰度)、信道状态信息(CSI,需芯片支持),构建更鲁棒的指纹模型。...

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