基于卡尔曼滤波的建筑物内人员定位系统研究

在建筑物内人员定位系统中,严重的多径和非视距现象造成测距误差较大,采取措施降低测距误差对定位精度的影响是建筑物内人员定位的重要问题,本文阐述了利用ZigBee技术架构无线定位系统,以三边测量法和基于测距的RSSI值算法作为定位算法,加入卡尔曼滤波进行优化,充分利用了卡尔曼滤波的预测功能在预测方程中引入新的因子,使误差减小,最终得到更精准的定位信息.     

非视距环境下基于时域测量的刚体位姿估计

为了提升非视距环境下的刚体目标定位性能,提出了一种利用无线信号时域信息的刚体定位方法,来克服非视距误差对定位性能的影响。引入非视距误差作为辅助变量,将刚体节点位置估计转化为广义信赖域子问题;通过二分法估计出刚体节点的位置;运用奇异值分解求解非视距环境下刚体的位姿参数。计算机仿真验证了所提方法具有良好的定位性能。     

基于高斯滤波的三维水声无线传感网络节点定位算法

针对水下环境中因各类干扰源导致的三维水声无线传感网络节点定位精度偏低问题,提出一种基于高斯滤波和拟牛顿法改进的三维水声无线传感网络节点定位方法.该方法基于水下声信号传输损耗(acoustic signal transmission loss,ASTL)模型,首先对传输损耗值(transmis-sion loss,TL)进行采样,其次进行高斯滤波处理,并将处理后的数据代入改进后的测距模型进行距离估计,最后结合多边定位方法,得到最小二乘解即未知节点的估计坐标.将位置方程组求解结果代入拟牛顿算法进行最优值逼近,得到接近实际值的解.仿真结果表明:该方法降低了节点测距的误差,测距结果优于传统测距方法以及基于PF、RF和KF等滤波的测距方法;在定位精度上,与ASTL-GWO、ASTL-SAPSO和ASTL-RQ-PSO定位算法相比,分别提高了约49％,31％和9％.     

一种降低NLOS误差影响的节点定位算法

针对基于测距的节点定位算法在非视距环境下定位精度较低的问题,文章从两个方面对其进行改进:将粒子群优化算法应用于节点定位,并对其参数设置和目标函数选取进行了改进;利用NLOS(Non-Line-of-Sight)测距信息对未知节点可能存在区域进行估计,缩小粒子搜索范围。仿真结果表明,在非视距环境下,改进算法的定位精度和稳定性有明显的改善,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

能够克服局部NLOS影响的自主移动节点定位方法

针对非视距(NLOS)对无线传感器网络节点定位的影响,提出一种适用于非视距影响严重的低速自主移动节点的定位方法. 利用自主移动节点的速度和方向2个运动信息实现节点的初步定位,再利用未受非视距影响的信标节点发送的精确坐标与超声波测距信息经过比例运算得到精确的移动节点位置信息.仿真结果表明,该方法能够克服局部的非视距影响,具有定位精度高、计算工作量少等特点,适用于具有运动感知能力和硬件资源有限的低速移动节点定位．     

改进粒子滤波的军用机器人室内定位方法

针对复杂室内条件下军用机器人的超宽带(UWB)定位系统易受非视距(NLOS)影响的问题,提出一种改进粒子滤波定位模型。在原有标准算法基础上,增加优化重采样粒子与马克可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法步骤,解决在非线性系统中粒子滤波算法出现的样本贫化问题;设计UWB定位模块,通过多组实验对算法进行验证。结果表明,在非视距的环境中使用该改进算法能够有效提高UWB系统定位精度,满足军用机器人的室内定位需求。     

山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法

针对在山区地形上非测距三维基于距离向量的定位算法存在定位误差较大的问题,提出了山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法（NLA-MT）.该算法有效地利用了山区地形环境的特点,用局部平面拟合山区地形表面,并将三维空间定位运算降为二维平面的定位运算来进行节点定位,有效提高了节点的定位精度.不同通信半径、不同锚节点比例、不同节点总数的多角度仿真实验结果显示,NLA-MT定位算法在山区地形场景中表现良好,有效提高了无线传感器网络非测距定位算法精度.     

NLOS环境中的线性回归最小二乘三维定位算法

针对室内非视距无线环境中移动终端的三维定位问题,提出了一种非视距无线环境中基于线性回归与最小二乘法的三维定位算法。首先,基于无线通信环境中波达时间(TOA)的测量误差具有正偏置的特性,运用线性回归估计测试终端到基站之间的非视距测量距离误差与真实距离之间的线性关系;然后,根据该线性关系运用最小二乘原理对移动终端进行三维几何定位。实验结果表明,算法具有较高的定位精度,最大定位误差不超过2 m,且在非视距环境下,所提出的定位算法不仅不需要TOA的时延分布先验知识,而且定位精度优于其他基于TOA的两阶段最小二乘定位算法的定位精度。     

基于正交多项式拟合的非视距定位优化算法

提出一种非视距环境中基于到达时间的移动定位优化算法。首先在基站端利用系统测量误差的先验知识判断到达时间测量值中是否存在非视距误差;然后通过加权正交多项式拟合对含有非视距误差的测量值进行修正,并利用有约束的加权优化算法对移动用户进行位置估计;最后对算法的定位误差性能进行仿真分析,并与视距环境中的最小二乘算法和有约束加权最小二乘算法的平均定位误差以及定位误差的克拉默·劳下界进行了比较。计算结果表明,提出的算法在非视距环境中能够得到较好的定位精度。     

基于秩滤波和裴波那契树的信号强度定位算法

针对接收信号强度指示（RSSI）测距定位精度和鲁棒性差的问题,提出了一种基于秩滤波和裴波那契树的信号强度定位（RF-RSSI-FTO）算法.采用秩滤波方法对RSSI值进行去干扰滤波处理,可提高测距精度及鲁棒性;引入裴波那契树优化算法对定位坐标进行全局和局部搜索寻优处理,可减小定位误差.仿真结果表明,RF-RSSI-FTO算法能有效改善测距精度和鲁棒性,增强全局和局部搜索能力,提高定位精度.     

基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合

针对无线传感器网络节点能量有限并且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题,提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法.该算法将均匀分布或非均匀的整个网络中的节点分成多个簇,并根据节点的位置、分布密度和剩余能量等信息选择传输数据的方式,从而形成传输数据的最短路径.根据集中式TDMA（时分多址）调度模型并运用基于微粒群的Pareto优化方法,使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最优.仿真结果表明,该算法不但可以最大化网络的生存时间,还可以有效地降低数据融合时间,减少网络延时.     

管道地理坐标测量中低精度IMU初始对准技术

针对管道地理坐标测量系统低精度惯性测量单元（inertial measurment unit,IMU）初始对准问题,提出一种管道定位的初始对准方法.针对大角度情况进行粗对准,然后在小角度范围内再进行精对准.在精对准过程中,对测量信号采用一阶马尔科夫模型,提取出符合kalman滤波模型的白噪声分量,随后建立13维状态量的kalman状态方程以及观测方程.对于较大方位误差角引起的非线性,采用Cubature Kalman滤波（Cubature Kalman filtering,CKF）算法对非线性模型进行状态估计,解决了滤波模型的非线性问题并进行了静态对准实验.实验结果表明,设计的算法在计算时间上优于Unscented粒子滤波（Unsented particle filtering,UPF）算法,适于作为管道地理坐标测量的初始对准算法.     

管道地理位置测量系统的动态初始对准方法

针对长输油气管道地理位置测量系统的初始对准问题,提出了一种新的动态初始对准方法.建立了管道地理位置测量系统状态误差模型和以基准点之间的航向角误差、速度误差和位置误差为观测量的观测模型,设计了变尺度无迹卡尔曼滤波动态初始对准算法.结果表明,该算法所得初始对准俯仰角、航向角和横滚角的稳态误差分别为18.9'、6'和5',解决了姿态角周期性变化引起的初始对准精度差的问题,满足了管道地理位置测量系统的工程应用要求.     

基于信号可信度的高性能快速图像滤波

为了快速、准确地检测出噪声并寻求可靠的替代信号,提出一种以对滤波窗口中的信号进行全面分类并赋予可信度等级为基础、根据可信度由高到低的顺序控制噪声检测和滤波行为的图像滤波方法.该方法从整体上加强对高可信度信号的优先检测和选用,在噪声污染较小的窗口中,当前信号的检测优先于对中值的检测;在噪声污染较大的窗口中,仅检测当前信号,此方法具有自适应调整窗口的能力,并在最近的有效信号内选择噪声点的替代值.分析和实验表明,该方法从噪声检测的准确性、噪声滤除的有效性和滤波速度3个方面都较现存算法有较大幅度提高,能够有效地对各种密度脉冲噪声污染后的图像进行滤波.     

直接驱动XY平台的零相位自适应鲁棒控制

为了提高直接驱动XY平台的跟踪性能,提出了将零相位误差跟踪控制器(ZPETC)与自适应鲁棒控制器(ARC)相结合的控制策略对跟踪误差进行控制,并且采用基于时间序列预测技术的轮廓误差实时补偿方法对两轴运动进行协调控制.ZPETC作为前馈跟踪控制器,可以有效提高系统带宽及跟踪性能,使位置能够无静差地跟踪二阶指令输入;ARC能够克服系统参数变化、负载扰动等不确定性,增强系统的稳定性与鲁棒性;采用基于时间序列预测技术的轮廓误差实时补偿方法能够动态控制插补过程,以有效减小轮廓误差.仿真结果表明,所提出的控制方案具有良好的跟踪性和鲁棒性,可以有效提高跟踪精度和轮廓精度.     

SNCK通信系统解调方案及性能分析

为了进一步完善SNCK无线通信系统,针对SNCK调制技术的实现模型,提出了SNCK信号的相干解调方案和Fr FT非相干解调方案.通过理论推导和MATLAB软件仿真分析,对两种不同解调方案下基于SNCK调制的无线通信系统的技术性能进行了对比.实验结果表明,相干解调技术在高斯白噪声信道下的误码率性能优于非相干解调技术,但非相干解调技术的信道适应能力要优于相干解调技术,并且这两种解调方案均具有良好的多普勒频移抑制能力和一定程度的抗多径衰落能力,可应用于高速率运动场景下的无线通信系统.     

非等间距新息GM（1，1）模型及其应用

针对非等间距GM（1,1）模型建模精度低、适应性不强等问题,应用新信息优化原理及灰色系统建模方法,采用原始数据序列的第n个分量作为灰色微分方程的初始条件,提出了非等间距新息GM（1,1）模型.基于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一,对非等间距新息GM（1,1）模型的背景值构造进行了研究,根据灰色模型的指数特性和积分特点,利用非齐次指数函数来拟合一次累加生成序列,重构非等间距新息GM（1,1）模型的背景值,并给出了背景值构造公式.该背景值不仅适用于等间距新息建模型,也适合于非等间距新息建模型,具有精度高、适应性强等特点.实例表明,所建模型具有良好的实用性和可靠性.     

拉压变形对B(N)掺杂碳纳米管Al吸附性能的影响

为了研究(5,5)碳纳米管的B(N)环状掺杂效应,以及拉压变形对B(N)环状掺杂碳纳米管Al吸附性能的影响,采用基于密度泛函理论的平面波赝势和广义梯度近似方法,对B(N)环状掺杂碳纳米管Al吸附模型进行了几何优化,计算了B(N)环状掺杂碳纳米管的形成能,并确定了Al原子的最稳定吸附位置.结果表明,B(N)环状掺杂(5,5)碳纳米管的结构较为稳定.B(N)环状掺杂可以增加碳纳米管与Al之间的吸附能;一定范围内的拉伸和压缩变形则会降低碳纳米管与Al之间的大部分吸附能.     

三轴运动平台改进型交叉耦合轮廓控制

为了削弱负载扰动及复杂轮廓误差模型对轮廓精度的影响,在单轴中采用比例控制作为位置环控制器,采用PDFF控制作为速度环控制器,以保证单轴跟踪精度.三轴间采用一种轮廓误差估算法来建立轮廓误差模型,运算更为简单.通过改进的交叉耦合控制结构进行轮廓控制器的设计,将轮廓误差的补偿量置于位置控制器前,能够实现跟踪误差与轮廓误差同时减小,以满足三轴运动平台的高精度加工要求.结果表明,改进后的三轴运动平台控制系统具有较高的轮廓精度和较强的抗扰性.     

基于粒子群优化的同步定位与地图构建

针对基本FastSLAM算法的样本枯竭、估计精度下降等问题,提出了一种基于多样性启发因子的粒子群优化FastSLAM算法.利用粒子群搜索寻优重新分配粒子,使粒子的表示更加接近于真实的后验概率分布,并且采用粒子集多样性测度作为启发因子,引导粒子优化搜索过程,确保群体多样性水平最优,减轻粒子退化现象,驱动粒子集向后验概率较高的区域运动.对所提出的算法进行了仿真实验,验证了算法的可行性和有效性.仿真结果表明,该算法能够改进样本枯竭问题,并能够获得较高的定位精度、地图构建精度及较好的滤波估计稳定性.