一种基于Voronoi图和朴素贝叶斯的室内定位无线地图构建方法

室内无线定位以其低成本、高普适性等优点成为用户定位研究领域的热点,针对现有基于位置指纹数据库的室内无线定位算法,因室内环境复杂存在定位精度低、数据通信能耗大等问题,提出一种Voronoi图和朴素贝叶斯定位相结合进行无线地图(指纹数据库)构造的算法模型。首先,建立两级校准点模型,一级校准点为预先选择且进行收集RSSI(Received signal strength indicator)样本,在此基础上通过无线传播模型计算得到二级校准点;然后,对无线地图进行Voronoi区域生成,每个Voronoi图包含一个一级校准点和多个二级校准点;最后,在匹配得到的Voronoi区域内运行朴素贝叶斯算法,获得定位目标的估计位置。实验结果表明,提出的算法模型能降低收集RSSI数据的成本,同时提高目标定位精度,具有一定的应用价值。     

微地震观测系统及震源定位目标函数研究

通过模型试验,分别讨论地面、井下观测系统以及二者的组合对于定位结果的影响。试验结果表明,联合采用地面与井下观测系统能够有效提高震源定位精度。在采用井下观测系统的基础上,对比几种常用目标函数的应用效果,并在更有效的走时残差计算方法基础上,提出一种新的目标函数。模型数据及实际资料的处理结果表明,提出的目标函数在水平方向以及垂向上均具有较好的收敛性,其震源定位结果也更准确、可靠。     

基于WiFi指纹的高精度室内定位融合算法

针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型,对在线接收的信号强度数据进行特征分类判别,实现位置的初步估计;随着目标的运动,进一步结合粒子滤波方法,迭代地实现动态目标位置的精确预测;另外,将定位轨迹与实际轨迹进行对比,以验证该算法的稳定性。实验仿真结果表明:累积分布函数在80%的百分位处,提出算法的定位精度控制在1.19 m以内,明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法;同时较基于梯度提升决策树算法的定位精度提升了34.9%;所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。     

多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法. 首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型. 其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化. 最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.     

矿山井下超宽带无线定位算法研究

针对矿山井下环境复杂,存在非视距(NLOS)传播以及多径现象,以及对人员和设备的定位精度要求高等现象,而传统的基于距离的无线传感网络定位技术,如RFID射频识别技术、WiFi定位技术等存在传输距离短、抗多径效应差、定位精度低等问题。在对现有的矿山井下目标定位技术系统分析的基础上,提出了一种基于超宽带技术的矿山井下联合无线定位方法。在发射与接收台之间采用超宽带UWB技术,采用粒子滤波算法进行位置估计,并用TDOA/RSS联合技术获得的观测信号对位置进行修正。实验结果表明,与传统单一的井下定位技术相比,基于粒子滤波的TDOA/RSS联合定位技术降低了多径和NLOS对井下目标定位精度的影响,提高了井下定位精度。本联合技术在具有更低成本、易实现的情况下,能够达到更高的定位精度。     

基于KNN-SVM算法的室内定位系统设计

以室内的用户定位需求为应用背景,提高定位精度为目标,针对室内中复杂的环境,基于最近邻法(KNN)和支持向量机(SVM),提出了新的室内定位算法.先采用KNN去除训练样本中的奇异点,再采用支持向量机进行定位.与KNN法、朴素贝叶斯法、SVM回归法等室内定位算法比较,结果表明该定位算法有效提高了定位精度和定位速度.进一步提出了基于Android平台的室内定位系统的设计方案,采用Java语言编程实现了该系统,并进行了系统测试.实验数据表明:该室内定位系统的平均误差为1.7m,最大误差为4.9m,该系统在满足速度要求的前提下,有效提高了室内定位精度.     

基于MCMC稳态模拟的Weibull共享异质性模型及其可靠性应用

针对传统假设中个体寿命独立同分布的不足，构建了贝叶斯Weibull共享异质性模型，提出了对寿命服从Weibull分布的产品，运用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)方法动态模拟出参数后验分布的马尔可夫链，在异质性因子的先验分布为Gamma分布时，给出随机截尾条件下，参数在Weibull共享异质性模型中的贝叶斯估计，提高了计算的精度。借助数据仿真说明了利用WinBUGS (Bayesian inference using Gibbs samp     

基于RSSI测距的井下人员区域定位算法

在煤矿井下人员定位系统中,常用的是基于无线传感器网络的定位方法,其中最适合实际应用的是基于接收信号强度指示(RSSI)的定位方法.为了进一步提高定位精度,针对煤矿井下特殊的巷道结构和复杂的电波传播环境,首先提出信标节点均匀间隔交叉分布模型.然后根据已知信标节点精确位置求得定位区域内RSSI测距误差的权值,通过引入比例调整因子、距离修正因子和差分平均因子,对目标节点的测距误差进行修正,获得区域内信标节点与目标节点之间较精确的距离量,最后利用加权质心定位算法对目标节点进行定位.仿真结果表明,该算法能够有效的提高目标节点的定位精度,尤其在沿巷道走向的水平方向上比其竖直方向的精度更高,该方法更适合煤矿井下特定的线型结构环境.     

基于DV-Hop误差修正的煤矿井下人员定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,提出了基于DV-Hop误差修正的质心定位算法.针对煤矿井下巷道的线型结构,首先提出信标节点以均匀间隔交叉分布的模型,再根据各个信标节点平均每跳的距离误差以及平均每跳的单位距离误差,对离未知节点最近的3个信标节点之间的距离进行2次修正,最后利用3圆交点的质心定位算法进行定位.仿真结果表明,该算法比目前的定位精度提高1m左右,比较适合煤矿井下这种特定的线型结构.     

基于DV-Hop误差修正的煤矿井下人员定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,提出了基于DV-Hop误差修正的质心定位算法.针对煤矿井下巷道的线型结构,首先提出信标节点以均匀间隔交叉分布的模型,再根据各个信标节点平均每跳的距离误差以及平均每跳的单位距离误差,对离未知节点最近的3个信标节点之间的距离进行2次修正,最后利用3圆交点的质心定位算法进行定位.仿真结果表明,该算法比目前的定位精度提高1m左右,比较适合煤矿井下这种特定的线型结构.     

基于Bayesian-MCMC方法的水体污染识别反问题

针对具有不适定性的环境水力学反问题,基于贝叶斯推理和二维水质模型建立水体污染识别反演模型,运用马尔科夫链蒙特卡罗法抽样获得污染源源强、污染源位置和污染泄漏时间等模型参数的后验概率分布和统计结果.实例研究结果表明,基于马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法的贝叶斯推理可以较好地用来实现水体污染识别,具有识别精度高,误差小的特点,其可靠性和稳定性高于混合遗传模式搜索优化算法.     

基于GPC的环肋耐压圆柱壳结构失稳概率分析

为评估具有小失效概率特性的深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率，提出了一种新的基于高斯过程分类和重要抽样的自适应分析方法.该方法通过引入马尔科夫链蒙特卡洛法和欧式距离，开发了一种新的考虑预测不确定性和取样均匀性的自适应试验设计策略，以便更高效地构造高斯过程分类器；采用核密度估计构造准最优重要抽样密度函数；基于失效概率估计的稳定性，提出了一种更精确的迭代停止准则.通过某一分段函数验证了所提分析方法的准确性及高效性.应用所提方法得到某深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率约为8.242×10^-5.     

施工现场设施布局优化问题的新型启发式算法

施工现场设施布局的合理性直接关系到项目成本等目标的实现.针对涉及设施较多的施工现场布局优化问题,首先将该离散变量优化问题转换为高维空间的随机抽样问题,进而利用过渡马尔可夫链蒙特卡罗方法的思想,提出一种高效的全局优化启发式算法.与针对连续型高维概率密度分布函数进行随机取样的过渡马尔可夫链蒙特卡罗方法相比,本文提出的启发式算法的框架基础需从概率密度分布函数转变为概率分布函数,进而需在马尔可夫链状态点的产生方法上进行修正,以适应离散型变量优化问题的不同特性.通过实例验证,与目前应用较广的遗传算法相比,本文提出的新型启发式算法在全局最优解的获取稳定性上有较大改进.     

基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度传播的立体匹配算法

针对立体匹配时视差不连续区、倾斜平面及非前向平行平面误匹配较高的问题,提出了一种基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度的立体匹配算法.定义了具有边缘特性的Patchmatch相似性函数,并建立基于Patchmatch的非前向平行平面视差平面估计模型.利用粒子置信度传播代替原有的最近邻搜索,使用较少的粒子近似目标分布,并采用切片采样马尔可夫链蒙特卡罗方法解决传播过程中粒子重采样更新问题.Middlebury图像数据集测试表明,该算法能够降低视差不连续区域的误匹配,有效地提高了倾斜平面及非前向平行平面图像的匹配精度.     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.     

基于3DCNN的CSI-cluster室内指纹定位算法

针对室内环境中复杂的多径效应影响定位精度问题,提出一种基于3维卷积神经网络(3 dimensional convolutional neural network,3DCNN)多径程度划分的自校准指纹定位算法。该算法利用MeanShift方法分析定位区域内每一个采样点的信道状态信息数据分布特性,得到其可代表多径效应程度的簇类数量,结合阈值原则将指纹库划分为2种不同多径程度的子库,从而减少多径程度差异较大的指纹点对后续定位影响利用3DCNN深度学习2类指纹子库。在定位阶段,根据校准算法判断待测数据所属子库,并采用相应的3DCNN模型估计位置。通过仿真实验验证,该方法在保证指纹库构建合理性和高效性的同时,在定位精度方面实现了明显的提升,优于与之对比的相关算法。     

基于隐马尔可夫模型和遗传算法的地图匹配算法

综合采用隐马尔可夫模型(HMM)和遗传算法,提出了一种新的地图匹配算法.首先初始化HMM概率矩阵,然后使用前向后向算法进行参数学习,用Viterbi算法预测一组路段序列,最后将路段序列作为种群,通过遗传算法得到最优的路段序列.采用北京市2012年出租车GPS定位数据分别对传统的基于隐马尔可夫模型的算法和新算法进行测试,实验结果表明,传统的基于隐马尔可夫模型的算法的匹配精确度低于90%,新算法的匹配精确度高达90%以上.     

基于Markov链模型的被动测试错误检测算法

通过分析如何将概率统计的思想应用到基于有限状态机的协议被动测试上,在Markov链模型基础上,提出了一种新的被动测试错误检测算法,并给出了与已有算法的比较.从比较结果可知,新算法只需要知道有限状态机中转换的概率分布和最终观察到的输入/输出对的概率分布,就可以解决已有算法存在的问题,因此适用范围更广,同时还探讨了单个错误定位问题.     

基于核函数与卡尔曼滤波的室内定位方法

针对室内定位中存在的定位精度不高、定位稳定性较差的问题,提出了一种基于核函数与卡尔曼滤波结合的室内定位算法.首先利用核函数作为匹配算法进行初步定位,高斯核函数可以充分捕获参考点指纹与测试点RSS之间的非线性相关性,取得比K最近邻算法更好的匹配效果,再利用卡尔曼滤波对核函数的定位结果作滤波处理.实验结果表明,在真实无线局域网环境下,对核函数定位的结果作卡尔曼滤波处理后,均方根误差降低了25%,2m以内的定位准确度由75%提高到90%,定位稳定性提高了29%.     

基于LDA模型的网络刊物主题发现与聚类

随着智能终端的普及,文本的主题挖掘需求也越来越广泛,主题建模是文本主题挖掘的核心,LDA生成模型是基于贝叶斯框架的概率模型,它以语义关联为基础,很好地解决了文本潜在主题的提取问题。对文本聚类过程的核心技术LDA生成模型、数据采样、模型评价等作了较为深入的阐述和解析,结合网络教育平台的2 794篇学习刊物进行了主题发现和聚类实验,建立了包含3 800个词项的词库,通过kmeans算法和合并向量算法(UVM)分两步解决了主题聚类问题。提出了文本挖掘实验的一般方法,并对层次聚类中文本距离的算法提出了改进。实验结果表明,该平台刊物的主题整体相似度比较好,但主题过于集中使得许多刊物的内容不具有辨识度,影响用户对主题的定位。