基于改进双向测距到达时间差定位算法的超宽带定位系统

针对传统无线定位技术在室内定位精度不高的问题,设计实现了一种基于超宽带（UWB）技术的室内定位系统。首先,提出了定位服务器与移动端APP实时交互的系统结构,解决室内移动人员自主定位与导航的问题。其次,在双向测距（TWR）算法中增加一条无线电信息以减小时钟偏移引起的测距误差,从而提高算法性能。最后,将通过到达时间差（TDOA）定位算法得到的双曲面方程组进行线性化处理后结合Jacobi迭代法完成求解,避免了使用标准TDOA定位算法难以直接解算的情况。经测试,该系统在楼道房间等场景中能稳定工作且定位误差控制在30 cm以内,相比基于WiFi、蓝牙等技术的定位系统在定位精度上提高了10倍左右,能够满足在复杂室内环境中的精确移动定位需求。     

适合WSN的超宽带两步TOA估计算法

结合低速率能量检测与高速率匹配滤波的两步超宽带TOA估计算法适合WSN定位。通过采样获得低速率能量序列,找出直达路径(direct path,DP)在序列中的位置,即TOA粗估计。在该能量采样周期内进行相关滤波,由相关峰确定DP位置,即TOA精确估计。能量采样周期、能量块选择门限、相关峰检测门限是TOA估计的关键参数,对它们进行讨论,并给出一种基于最大最小能量比(MMR)的归一化门限模型。在IEEE 802.15.4a信道下的仿真结果表明：算法的运算量低于单一滤波匹配算法,精度优于基于能量检测的非相干算法     

超宽带室内定位关键技术

超宽带信号的高时间分辨率特性非常适合用于室内场景下的精确定位。本文回顾了超宽带系统位置估计问题,首先介绍了UWB定位系统的特点,然后给出了定位基本原理,指出了超宽带定位系统设计中面临的两个重要挑战,分别是超宽带信号采样问题和到达时间参数估计问题,应用压缩感知理论解决这些问题并给出了最新研究成果,最后描述了一种精密实时的UWB商用定位系统。     

基于自相关算法的 TOA 估计方法研究

TOA（脉冲到达时间）估计是检测和截获非合作突发通信信号的关键,在通信对抗中至关重要。在介绍基于自相关（AC）算法 TOA 估计原理的基础上,讨论了在低信噪比情况下自相关算法的门限设置问题。采用双门限方法对门限设置进行了改进,并通过计算机进行了仿真分析和验证。     

脉冲超宽带定位技术综述

脉冲超宽带(IR-UWB,Impulse Radio Ultra-Wideband)信号具有极大的带宽和极高的时间分辨率,在定位应用中能获得较高的定位精度.针对UWB定位研究中的热点问题,对IR-UWB定位技术做了梳理.以基于测距的定位技术为主线,侧重分析TOA估计方法、误差模型、NLOS鉴别和NLOS定位等;讨论了UWB定位实际应用和仍存在的问题.最后指出了IR-UWB定位值得进一步探讨的研究方向.     

无线传感器网络中基于超宽带的TOA/AOA联合定位研究

提出一种基于超宽带(ultra wideband,UWB)信号到达时间估计(time of arrival,TOA)/到达角度估计(angle of arrival,AOA)联合估计的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)定位方案,只需要一个参考节点就可以实现对其他传感器节点的2D相对定位,并且不需要时钟同步,适合于传感器网络节点的低成本设计需求.利用往返时间(round trip time,RTT)进行TOA估计,给出了基于多径检测的TOA估计算法;利用到达时间差估计(time difference of arrival,TDOA)进行AOA估计,因而无需借助复杂的天线波束赋形技术.同时,分析了定位误差模型对定位性能的影响,并通过IEEE802.15.4a信道下的仿真实验进行了验证,结果表明了所提方案的有效性.     

一种简易的超宽带脉冲信号产生电路设计

介绍了一种只利用单一微波三极管作为电路核心来产生超宽带脉冲的简单电路。通过仿真该电路可以产生重复频率1M Hz ,幅值将近4V ,脉宽1ns的负极性高斯脉冲。测试结果表明该电路可以产生超宽带发射技术所要求的脉冲。通过比较几种超宽带信号产生技术,该电路产生的冲激脉冲幅值更大、成本低、结构简单、工程性强。     

基于Parks-McClellan算法的超宽带脉冲设计

提出一种基于Parks-McClellan算法设计超宽带脉冲的方法,将脉冲设计等效为切比雪夫函数逼近问题。设计方法简单灵活,可满足各种幅频特性要求。Matlab仿真结果表明所设计脉冲的功率谱充分满足FCC频谱掩模要求并且频带利用率较高。     

一种超宽带脉冲发生器的设计

超宽带UWB是一种利用纳秒级极窄脉冲发送信息的技术。重点讨论了一种采用级联雪崩晶体管结构的UWB极窄脉冲发生器,并对其电路及雪崩晶体管的工作原理进行了具体分析。实验获得的UWB输出脉冲宽度约为1.22ns,上升时间约为863ps。     

一种基于快速噪声估计的MMSE语音增强算法

提出一种基于快速噪声估计的MMSE语音增强算法,实验表明这种算法比起谱相减法和基于语音短时对数谱的最小均方误差（MMSE-LSA）算法能更显著地提高算法的客观性能,在非平稳噪声环境中能快速估计出变化的噪声功率谱。     

超声波测距信号小波阈值去噪参数的选定方法

讨论了超声波测距信号小波阈值去噪参数的选定方法和最优选取原则.在超声波测距回波信号中加入10 dB的噪声信号,在MATLAB仿真环境下,用硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数,分别对超声波回波信号进行处理,通过实验分析得出,在选取2层分解、消失矩阶数为5时,选择Sym7小波基、半软阈值函数降噪时,信号SNR改善较大,为5.35 dB,RMSE最小,为0.094 dB,说明在有效去除信号噪声的同时,重构后的失真最小.     

图像阈值选取的一种快速算法

根据在灰度图像中,存在一些像素数为零的灰度级,提出一种改进的最大类间方差法。实验结果表明,该方法对于不同的图像,原最大类间方差法的执行效率均有不同程度的提高。     

基于亲和力阈值的静态克隆选择算法

静态克隆选择算法用于产生检测特定“非我”的检测器。该文通过引入亲和力阈值参数改进静态克隆选择算法,使其匹配规则能够灵活表示“或”关系,且只须部分匹配即可高效提取能识别“非我”的部分样本特征。自我/非我区别的模拟实验结果表明,与静态克隆选择算法相比,该算法能更有效地产生部分分类规则。     

自适应阈值AVS帧间模式快速选择算法

为降低AVS视频编码标准中帧间模式选择算法的复杂度,提出自适应阈值帧间模式快速选择算法。利用相邻宏块模式之间的相关性和预测模式统计分布规律预测当前宏块最可能预测模式,根据相邻宏块率失真代价的相关性自适应地调整判决阈值,如果帧间最可能预测模式率失真代价满足阈值判决准则,则最可能预测模式为最佳模式,提前退出模式搜索。实验结果表明,该算法在基本保持AVS原有编码性能的前提下编码速度得到较大提高。     

H.264帧间编码可变块阈值选择算法

为有效预测运动矢量,降低运动估计复杂度,提出一种阈值选择算法。设定阈值以确定当前块是否为预测运动矢量块,对最佳运动矢量块做出判定,以提前终止运动估计。在JM10.2平台上与UMHexagonS算法进行对比测试,验证该算法的性能。实验结果表明,该算法缩短了约84%的编码时间,提高了编码效率,而视频质量无明显下降,满足实时应用的需求。     

动态抢占阈值调度中的快速任务选择算法

基于动态抢占阈值的实时调度算法集非抢占调度和纯抢占调度的特点,既减少了由于过多的随意抢占造成的CPU资源浪费,又保证了较高的CPU资源利用率。然而,现有的任务选择算法运行时的额外代价严重影响了系统的整体性能。针对这个问题,本文提出一种使用“选择树”作为任务队列结构的、时间复杂度为O（｜log2n｜）的快速任务选择算法。本文从理论上证明该算法正确性的同时,在使用ARM9芯片的Nokia智能手机上验证了该算法在嵌入式实时系统中的有效性。实验表明,该算法在充分利用处理器的同时能够有效降低动态阈值调度算法的额外代价。     

用最大熵原则作多阈值选择的条件迭代算法

最大熵原则是图像处理中阈值选择的最常用方法之一.很多研究者针对最大熵原则作了各种研究,但一般都回避了用最大熵原则进行多阈值选择时运算量太大的问题.该文提出了解决这一问题的条件迭代ICM(iterated conditional modes)算法.通过实验比较了ICM算法与H.D.Cheng等人提出的模拟退火算法,充分显示了ICM算法的有效性.     

基于散装仓粮食图像分割阈值选取算法改进

文中针对复杂背景条件下的散装仓粮食图像二值化分割问题,将遗传算法引入改进的最大类间方差法中,利用遗传算法具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,提高了分割算法的时间效率,克服了采用传统最大类间方差法在散装仓粮食图像分割中的速度慢的局限性。     

优良模式自学习遗传算法在阈值选取中的应用

针对现有图像处理过程中阀值选取优化方法中存在的计算效率低，易陷入局部最优等不足，研究采用优良模式学习算法，求取图像阈值，通过对类间方差的优化，表明该文算法优越性，实验结果进一步证实了该文算法优良，高效，针对图像特点，利用优良模式自学习遗传算法，提出了一种阈值自动选取的策略，提高了阈值选取的准确性及寻优速度。实验结果表明了该文提出算法的可行性。     

小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应选择

小波阚值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法．针对加性高斯白噪声的情况,提出一种自适应小波降噪算法,用于语音信号的增强．它能根据带噪信号的特点,自适应选择小波变换的最优分解层数．实验结果表明,该算法比经典的小波降噪算法具有更好的降噪效果,能有效提高算法的实用性能．