Chan-IDW算法在信号干扰下的UWB精确定位研究

随着人们对室内定位需求不断增加,具有良好通信功能以及定位性能的超宽带(UWB)技术在室内定位领域发挥着重要作用。针对UWB通信信号在室内复杂环境中容易受到干扰,造成定位误差的问题,本文建立K-means算法对采集数据进行聚类分析,剔除有信号干扰时产生的错误测距数值,并在经典Chan算法的基础上进行改进创建出Chan-IDW模型来确定靶点位置的实际坐标,再通过均方差误差(RMSE)来衡量出该定位模型的精度。实验结果计算出在信号干扰下定位的靶点二维坐标平均误差为5.67 cm,三维坐标平均误差为11.34 cm,误差均在厘米级别,表明该模型求解靶点坐标与其真实坐标非常接近。因此得出结论,Chan-IDW模型可有效解决室内信号干扰下的UWB精确定位问题。     

室内复杂环境处理及泰勒公式改进定位算法研究

室内环境具有复杂性和多变性等特点,为了实现室内精准定位,需要对室内环境进行建模处理,进而对目标实现定位估计.针对现有的室内定位算法定位精度不高等问题,根据室内环境的特点,采用对数正态分布模型,用泰勒公式改进传统最小二乘算法,实现了更加精准的室内目标定位.该算法中,首先使用均值卡尔曼滤波(KF)对室内环境建模处理,消除随...     

基于最小二乘法和聚类的用电数据异常分析算法

针对智能配用电大数据中数据质量差,造成用电异常分析结果不准确的问题,提出基于最小二乘法和聚类的用电数据异常分析算法,首先,对用户用电数据进行分析,并将数据特征进行规范化,其次,通过对已有聚类算法特点分析,采用K-means算法实现数据分析,并利用最小二乘法对数据点进行拟合,计算离心点数据的阈值,并将离心点数据加入噪声集进行隔离,从而提高K-means算法的效率,最后,将传统的K-means聚类算法与该算法进行比较,验证了该算法在准确率和误报率方面都取得了较好效果。     

基于WLS-KF的UWB室内定位滤波算法研究

针对室内超宽带(UWB)定位过程中受到非视距误差(NLOS)干扰而导致定位精度下降的问题,提出了基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法对测距信息解算得到定位坐标。在通视环境下进行测距,利用测得的数据计算新息向量和协方差,并基于此构建阈值信息,对NLOS环境产生的量测异常值进行判别,在此基础上利用Sage-Husa滤波对系统噪声协方差进行估计。采用加权最小二乘法对测距信息进行处理,得到标签解算坐标的最优估计。通过MATLAB仿真验证算法的可行性和有效性并在室内环境下进行测距、定位试验验证。仿真和实验结果表明,基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法能有效识别NLOS误差,且对定位过程中发生的状态突变能有效进行跟踪,解算得到的标签坐标x方向误差1 cm左右,y方向误差2 cm左右,提高了UWB室内定位的精度。     

基于参数自修正的配电网故障定位数字孪生技术研究

配电网参数受天气条件和负载条件等因素影响会发生变化。由于传感装置安装有限、数据延时传输等因素,无法实时获得配电网准确参数,进而给传统故障定位方法的精度带来影响。针对以上问题,通过建立配电网数字孪生模型,基于配电网数字孪生模型的参数自修正技术,提出了一种定位模型随参数变化动态校正的配电网故障定位方法。同时,搭建了基于数字孪生服务器和实时数字仿真系统(real time digital system, RTDS)的数字孪生平台,实现了配电网实时的物理模型和数字孪生模型的同步运行。在算例仿真中,利用该数字孪生平台,验证了基于数字孪生技术的配电网故障定法方法。结果表明,该方法可在各类系统运行条件下实时修正配电网参数,显著提高配电网故障定位的速度和精度。     

基于树莓派嵌入式平台的车道线检测算法

本文设计了一种基于树莓派嵌入式平台的多道路场景车道线检测算法。在图像预处理阶段,设计了一种车道线的自适应二值化提取算法,通过将待测像素点与其所在菱形空间的顶点进行比较,完整地提取了二值化后的车道线信息;同时与最大类间方差法（OTSU）结合,以图像融合的方式有效滤除了干扰信息。在车道线拟合阶段,对概率霍夫变换进行了斜率约束与限定距离的改进,进行二次滤除干扰信息后准确计算出车道线边缘点。最后使用最小二乘法拟合出车道线。测试结果表明,算法抗干扰能力较强,对多种道路场景的检测准确率可达90.24%,并且在树莓派平台上运行速度为25fps,满足实时的要求。     

用于变压器局部放电定位的复数域牛顿迭代算法

非线性时间差方程组的求解方法是发展电力变压器局部放电特高频定位技术的重要研究内容之一。对时延误差敏感、局部收敛或发散、运算时间长是现有定位算法中面临的主要难点。为了克服这3个难点,提出了复数域内牛顿迭代算法。给出了特高频定位计算模型和基于最小二乘原理的约束条件表达式;阐明了复数域内牛顿迭代算法的原理,并给出了公式;在真...     

基于多模型软测量技术的扭矩在线测量方法

为改善扭矩间接测量过程中因物理量间的线性关系导致单个物理量变化对最终结果影响过大的问题,本文提出了一种基于加权K-means聚类与LSSVM融合的非线性多模型软测量方法。该方法首先选择多个易测变量作为辅助参数,利用主客观综合加权理论对数据预处理。其次利用K-means聚类算法将物理特性相似的数据构成集群,最后基于最小二乘支持向量机算法对数据集群建立多模型并进行测量。基于实际采集数据对所提出方法进行了验证,结果表明,相同实验条件下本文所提出的模型较传统LSSVM软测量模型和K-means-LSSVM模型的测量均方根误差分别降低了0.484和0.263,平均绝对百分误差分别下降了1.003和0.292,有效提升了测量的精度与稳定性。     

信号指纹测量下双度量协同的室内定位方法

针对室内WiFi定位中指纹信息冗余、空间边界划分困难和RP集获取精准度缺失的问题,提出一种信号指纹测量下双度量协同的室内定位方法。通过S度量和欧氏度量下指纹矩阵融合,精简形成低维指纹信息,考量指纹间“点 类”关联度和“类 类”相似度,兼顾子区域边界新增指纹数目的可控性,确立子区域边界模糊深度调整机制,形成边界模糊泛化能力,以区域稀疏度判定插值方法完成指纹库扩充,以构建高密度离线指纹库。在优选子区域中,结合信号空间和位置空间,对比两类度量的差异度,实现对高价值指纹点的定向筛选,削弱在线指纹匹配集合的误差影响。在全局实验场景中,分区结果规整有序,较为符合实际空间构造。指纹库构建效果较其他方案至少提升11%,定位精度相对同类型算法提升了12%以上,论文所提方案定位精度优势显著,在具备高扰动特点下的复杂室内环境中,具有较好的场景适应性。     

基于有限PMU配置的配电网故障定位

提出一种仅需要有限的相量测量单元(PMU)便能实现单故障和多重故障定位的配电网故障定位方法.首先通过叠加原理和等效变换推导故障网络节点电压方程,基于此建立压缩感知模型.然后利用l1正则化最小二乘法求解近似故障电流并进行归一化处理,确定疑似故障区间.通过电压残差公式和故障测距公式依次计算可能故障数目下对应的电压残差和故障...     

一种结合快速L_1范数最小化算法的柱面匀场线圈目标场设计方法

目标场方法由Turner于1986年提出,到目前为止该方法已成为核磁共振成像系统中匀场、梯度线圈设计的一种主流方法。各种改进的目标场方法纷纷涌现。为解决线圈设计中的有限尺寸问题,Forbes和Crozier提出了一种新方法,该方法预先通过三角函数来约束线圈面上的电流密度分布,为克服方程求解过程中的病态问题,对电流密度表达式中的待定系数采用最小均方差(least square,LS)和L2范数相结合的方法来进行估计,成功得到了有限长匀场线圈的设计结果。该文采用最小均方差和L1范数结合的方法来对面电流密度分解表达式中的未知系数进行估计,并将该方法应用于核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)系统的匀场线圈设计中。系统主磁体长度为3 m,室温孔直径为1.6 m,目标区域(region of interest,ROI)直径为0.4 m。算例采用Matlab仿真平台,结果表明该文提出的LS-L1目标场方法相比于传统的LS-L2目标场方法磁场偏差更小、效果更好。     

用于动态条件下同步相量测量的复带通滤波算法

为使同步相量测量在动态情况下满足精度要求,设计了一种基于高斯窗解耦调制函数的复带通滤波算法。给出了对应于不同相量上传速率的测量带宽和滤波延迟,使该方法能输出不失真的幅值调制分量、抑制带外干扰并具有快速动态响应速度。获取基波相位后,利用基于权重最小二乘的频率估计方法代替传统的对相位求导测频方法,提高了频率估计的鲁棒性。仿真和实例分析结果表明:稳态时,所提出的方法符合IEEE标准C37.118-2005中的1级性能要求;动态时,该方法在幅值调制、斜线变化频率和阶跃变化情形下均具有较好的相量和频率测量精度。此外,该方法运算量较小,能满足在线应用要求。