无线传感器网络中基于聚类平均的定位算法

为改善复杂环境下传感器网络基于RSSI定位算法精度,分析了复杂环境下影响定位精度的主要因素,提出了一种基于空域平均的思路,即对相似传播模式各节点RSSI值进行平均以减轻随机衰落的影响,并给出了具体算法描述。仿真结果表明,在复杂传播环境下,该算法具有定位精度高、抗干扰鲁棒性强,对锚点数量需求更少的性能优势。     

基于统计参数优化的质心定位算法探讨

针对传统接收信号强度指示(RSSI)算法对于复杂环境的适应能力弱的问题,对基于RSSI的质心定位算法进行统计参数改良优化,提高定位精度。在充分分析传统基于RSSI的质心定位算法的基础上,运用最小二乘法改进模型参数,用平均权重优化质心算法极大似然估计过程,对传统质心定位算法进行优化改进。实验结果表明,改进后的定位算法精度有较大提高,在增加参考节点情况下,定位精度增加更为明显,具有良好的定位效果。基于统计参数优化的质心定位算法有效提高了RSSI定位算法的定位精度。     

改进人工蜂群优化的DV-Hop节点定位算法

针对距离矢量-跳数(DV-Hop)定位算法误差较大、难以应用于精度要求较高的无线传感器网络的缺点,提出一种改进人工蜂群优化的节点定位算法IABC-DV-Hop.IABC-DV-Hop采用最优适应度关联的线性递减邻域搜索策略对人工蜂群算法进行改进;采用改进人工蜂群算法替代DV-Hop极大似然估计法,用以计算未知节点坐标.实验结果表明:在相同网络环境下,相比于经典的DV-Hop定位算法,IABC-DV-Hop算法在定位精度和定位效率上均有不同程度的提高.IABC-DV-Hop算法可应用于定位精度、定位效率高的无线传感器网络.     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

在众多定位技术中,DV-Hop定位算法是应用最广泛的算法之一,它实现简单,对节点硬件要求较低,但该算法使用跳段距离代替实际距离,而平均每跳距离的计算精度受网络的连通度、节点密度等影响。针对DV-Hop定位算法的缺陷,提出修正平均每跳距离和估计距离来提高定位精度的改进算法,并在3种不同的节点分布环境下进行仿真。仿真实验结果表明,改进后的算法定位精度得到了有效的提高。     

有源RFID定位系统设计与实现

随着数据业务和多媒体业务的快速增加,人们对定位与导航的需求日益增大。但是受定位时间、定位精度以及复杂环境等条件的限制,比较完善的定位技术目前还无法很好地利用,针对这些问题,在分析了现有几种典型的定位技术的特点和不足后,设计并实现了一套有源RFID定位系统。该系统以RFID技术为核心,利用读写器对标签进行定位。分析表明,该系统具有定位精度高,抗干扰能力强,定位范围大等特点,适用于多标签情况。     

一种基于RSSI的混合定位算法

随着市场对定位需求及精度要求的提高,针对室内复杂环境而导致低精度定位的问题,提出使用BP训练方法取代传统方案进行测距模型的建立,以消除对环境的过度经验依赖,提高算法针对不同环境的普适性;并在此基础上,研究了实测距离与模型预测距离关系,建立锚节点概率环形区间,提出概率区间交叠定位算法,并以多边界质心算法为辅,得到一种新的混合定位方法。该方法在CC2420/TinyOS平台验证,通过实测试验证明其在定位精度上较传统加权质心算法/质心算法提高了17.2%和37%。     

参考点对WiFi位置指纹算法的影响

随着室内定位技术的发展,WiFi位置指纹定位算法得到了人们的广泛关注,主要探讨了参考点数量与参考点间隔对于算法精度的影响.采用Matlab软件对位置指纹算法分别在实验环境和模拟环境中进行了仿真,通过实验数据得出随着参考点数量的增加,KNN与WKNN算法定位精度差不断减小,参考点数量越多,后改进的WKNN算法相比于KNN算法的定位精度提高的也越来越小,基本无明显差别.参考点数量越多计算越复杂,采用白化的K-Means聚类算法提高计算效率和定位精度,对参考点间隔对于定位精度的影响进行了实验,得出定位精度并不是参考点间隔越小越精确,而是在1.5m左右的间隔为佳.     

基于ZigBee技术的无线定位研究与实现

随着无线传感器网络越来越普遍地应用到人们的生产生活中,确定事件发生的位置对无线传感器网络应用的有效性起着关键的作用.尤其在复杂的环境,经常需要确定移动设施的准确的位置信息.但是由于精度、复杂环境,以及定位时间等条件的限制,现存定位技术存在一定的缺陷.文中研究了ZigBee协议技术特点和定位技术,根据社区复杂的环境,采用多种定位算法相结合的方法,并分析其优缺点,利用ZigBee技术实现一种较低成本、较低复杂度的社区定位系统.并用计算机进行仿真实现.结果表明,该定位方法具有功耗小、定位精度高的特点,具有一定的应用价值.     

基于梯度的受限空间安全定位方法

现有的无线传感器网络定位技术消耗了大量的计算和处理资源,并且受到了环境因素以及对手攻击等干扰,在受限空间中定位精度较低,无法满足定位需求。为了提高受限空间中的定位精度,提出了一种基于梯度的安全定位算法,算法在双曲线定位模型基础上,引入梯度的概念,降低了算法的计算复杂度,使算法能够适应受限空间的环境要求,实现高效高精度的定位;为了提高算法的安全性,增加了对不一致性测量的选择性剪枝过程,增强了算法对恶意攻击的抵抗能力。最后,以室内走廊为实验环境进行了仿真验证,通过主频计时策略,提高了算法的定位精度。分析结果表明,在室内受限空间中,提出的算法在定位精度、能量消耗和抗干扰能力上优于现有算法。     

基于跳数分类的改进DV-Hop节点定位算法

在传统DV-Hop节点定位算法中,不同的网络节点密度使得节点之间不同跳数的平均每跳距离差异较大,跳数越多误差越大.为了减小平均每跳距离差异对节点定位精度的影响,提出一种DV-Hop改进算法.改进算法首先提出跳数分类的策略对网络中不同的跳数进行分类,以减小不同跳数之间平均每跳距离差异的影响,提高节点的定位精度;然后对加权最小二乘估计进行改进,采用改进的权系数取值策略来适应累积误差的非线性变化,从而更好地控制不同跳数在最小二乘估计中的权重,以减小因跳数增加而产生的累积误差,进一步提高节点的定位精度.实验结果表明,改进算法可以有效地减小平均每跳距离差异以及高跳数对节点定位的影响,节点定位性能显著优于传统DV-Hop节点定位算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且对不同的网络节点密度具有更好的适应性.     

基于粒子滤波的智能机器人定位算法

自主定位是智能机器人的关键性技术。针对轮式智能机器人在使用里程计、激光雷达进行定位过程中存在较大误差的问题,联合双目摄像机和激光雷达数据,提出基于粒子滤波的自适应蒙特卡洛(AMCL)优化定位算法。预测阶段,利用双目摄像机和激光雷达数据改善提议分布,减少滤波过程中重采样的粒子数,用更少的粒子数来估计机器人的后验概率分布。在激光雷达匹配点云时,提出一种分组阶梯式阈值判断法,在不降低点云匹配效果的情况下,有效降低现有的迭代最近点(ICP)匹配算法的计算量。为了验证改进算法的性能,在四轮智能机器人平台上进行实验。结果表明:改进的AMCL优化定位算法可以有效提高机器人的定位精度,具有较好的实用性。     

基于模糊覆盖的传感器网络定位研究

传感器网络定位是传感器网络研究的关键技术之一,位置信息是传感器网络节点采集数据中不可缺少的部分。依据图的刚性原理结合模糊测度,对传感器网络的拓扑结构以及传感器节点之间的覆盖隶属度进行分析,得出传感器网络节点的位置信息。通过与三边定位算法进行比较分析,实验证明得出的结果比传统的三边定位算法具有更高精度。     

基于贝叶斯概率优化的Wi-Fi室内定位算法

Wi-Fi指纹匹配定位算法具有简单、快捷、方便、经济、易普及等诸多优点,但对位置指纹的匹配精度较低。对此,提出一种贝叶斯与加权K近邻算法相结合的贝叶斯概率优化算法,应用于Wi-Fi指纹匹配定位,在提高传统加权K近邻算法精度的同时,减少了贝叶斯概率匹配算法的平均运行时间。实验结果显示,该算法可以将1 m内的定位精度从原先的57%提升至73%,平均定位精度提高约21.49%,定位稳定性也有所加强。     

改进卡尔曼滤波的井下组合导航定位算法

为解决井下人员定位算法定位精度不高的问题,提出基于微惯性导航系统和无线传感器网络的井下组合导航定位算法.通过井下无线网络、惯性定位终端采集相关信息数据,利用行人航迹推算算法和改进加权质心定位算法分别估算出目标点的坐标和速度.将这两种算法通过正弦余弦蝙蝠融合算法优化后的卡尔曼滤波组合导航定位,估算出目标点最终的位置坐标....     

基于WSN的民防工程地下空间定位算法

针对当前民防工程中地质情况复杂、通信可靠性差等问题,利用WSN低功耗、低成本、组网灵活等特点,设计适合民防工程的无线通信网络。重点关注民防工程中WSN系统的组网算法设计,该算法将传感器节点按蜂巢方式进行布局,实现对进入民防工程中的车辆、人员定位;能够在WSN网络出现局部崩溃时上报故障参考节点位置;在网络参考节点发生小规模位移时,能够将发生位移的参考节点及时关闭,确保定位节点的有效定位。通过实验证实,该算法能够有效提高民防工程中WSN网络的有效性和安全性。     

超短基线定位系统在ROV动力定位中应用的可行性研究

以英国Sonardyne公司的超短基线（Ultra-Short Base Line）为研究对象，研究了该 系统在各种情况下的重复定位精度，以及将该系统应用于水下机器人动力定位的可能性．实 验结果表明，即使存在姿态偏差，如果通过姿态传感器进行动态补偿，该系统仍能获得很好 的重复定位精度，可以满足水下机器人动力定位的需要．     

GPS盲区三维定位技术的研究

研究基于MEMS的加速度传感器的原理,对组合导航系统的工作原理和关键技术进行分析。采用惯性导航算法获得三维移动的位移,并且结合GPS系统定位,研制出GPS盲区内移动目标的三维定位终端;实现了GPS盲区的较高精度和可靠性的三维移动物体定位,有较好的容错性和环境适应性,具有实际使用价值。     

采用加速度传感器技术实现盲区定位的研究和开发

GPS是目前应用最广泛的定位技术,但动态环境和遮挡区域会造成接收机不能捕获和跟踪GPS信号,导致GPS功能失效,从而无法进行正常定位。采用加速度传感器与GPS相结合的方式,在GPS获得初始基准位置后,利用多种加速度传感器获取人员方向和速度等位置信息,根据获得的人员位置信息进行定位航位推算,从而实现在GPS盲区的定位。     

AUV波阵面水声精确定位

本文提出在长基线自治水下机器人导航定位系统中用波阵面进行定位的方法 ，即用射线理论求出波阵面，用波阵面相交求出目标位置．模拟计算表明，对于深海导航定 位，利用这种方法可以较大地提高定位精度．     

A PNEUMATIC POSITIONING DEVICE COUPLED WITH PIEZOELECTRIC SELF‐MOVING MECHANISM

This paper reports a new pneumatic positioning device coupled with a piezoelectric self‐moving mechanism to overcome the main disadvantages of the inherent poor positioning accuracy obtained by traditional pneumatic cylinder. The new driving mechanism is to mount a piezoelectric Impact Drive Mechanism (IDM) to the controlled sliding table driven by the pneumatic cylinder. Based on the configuration, the first step of positioning process is to actuate the sliding table with rough position accuracy but with the benefits of high‐speed and large‐range due to the pneumatic cylinder. The second step is to drive the sliding table with high position accuracy by utilizing the impact force of IDM. The experimental results show that the controlled sliding table is successfully positioned in 0.236 s with rough accuracy of 10 μm and with the stroke of 100 mm by utilizing the pneumatic cylinder, and the final positioning accuracy of 10 nm with respect to the terminated position of the first‐stage control is obtained in 1.479 s due to the actuations of IDM. It is shown that the pneumatic positioning device coupled with IDM has attractive practical applications in the field of precision industry.