一种基于UWB的高精度室内定位系统设计

传统的室内定位方法精度低、稳定性差.为降低多效应和非视距误差等情况的影响,设计了一种基于超宽带的高精度室内定位系统,主要由定位基站、定位标签、无线通信系统及上位机等组成.首先采用中值均值滤波算法对超宽带距离观测量进行预处理,然后结合泰勒定位算法求解标签的位置信息,最后利用卡尔曼滤波算法对标签的位置信息进行平滑处理.结果...     

基于最近邻居的区域定位改进算法

在分析基于RSSI的LANDMARC定位系统及算法的基础上,提出了一种改进三角区域定位方法,消除了远距离不良参考标签对定位精度的影响。同时,在布置有大量阅读器的场合,该法可有效减少计算量。Matlab仿真结果表明,该算法具有更高的定位精度。     

一种基于TOA的UWB直接-Taylor复合定位算法

通过比较直接算法和Chan算法的优缺点,针对Chan算法作为Taylor初值算法运算比较复杂的问题,分析了基于TOA到达时间的UWB(超宽带)定位算法,即直接-Taylor复合定位算法,将直接算法作为Taylor序列展开法的初值算法,并根据初值判断定位基站是否为视距(LOS)传播及修正基站到定位体的距离测量值,有利于Taylor序列展开法的收敛.仿真表明该算法定位性能优越,在非视距传播(NLOS)的影响下有效地提高定位精度,定位误差达到厘米级,计算速度也有较大的提高.     

一种基于TOA的UWB直接-Taylor复合定位算法

通过比较直接算法和Chan算法的优缺点，针对Chan算法作为Taylor初值算法运算比较复杂的问题，分析了基于TOA到达时间的UWB（超宽带）定位算法，即直接一Taylor复合定位算法，将直接算法作为Taylor序列展开法的初值算法，并根据初值判断定位基站是否为视距（LOS）传播及修正基站到定位体的距离测量值，有利于Taylor序列展开法的收敛。仿真表明该算法定位性能优越，在非视距传播（NLOS）的影响下有效地提高定位精度，定位误差达到厘米级，计算速度也有较大的提高。     

基于D型行波原理的配电网故障定位方法

对配电网故障N-的行波过程进行了分析,提出了一种基于D型行波原理的故障定位方法。该方法首先选择故障初始行波最先到达的测量点为参考测量点,然后利用参考测量点和其他接收到故障行波信号的测量点计算出多个故障点到参考测量点的距离,最后从计算出的多个故障点到参考测量点的距离中选择最大值作为配电网中最终故障点的位置。并用ATP仿真软件和MATLAB软件对该方法进行了仿真分析。仿真结果表明,在配电网内发生故阵时,此方法能够利用故障初期很短时间内的行波信号实现快速、准确的故障定位。     

基于改进MSCKF的无人机室内定位方法

针对无人机室内定位容易出现漂移的问题,提出基于改进多状态约束卡尔曼滤波器（MSCKF）的无人机（UAV）室内定位方法. 该方法在MSCKF的框架下,提出高鲁棒性、低时延的标志点检测方法. 利用在世界坐标系下坐标已知的标志点计算得到无人机位姿,实现惯性测量单元(IMU)信息与单目视觉信息融合以及无人机位姿修正. 对提出的定位方法进行测试. 测试结果表明,该方法的定位误差小于0.266 m,与OpenVins和LARVIO开源算法相比,定位精度提高了54.6%以上.     

基于可见光通信的室内定位方法

可见光通信是利用白光LED（lighting emitting diode）固态光源在照明同时实现通信的新型绿色通信技术,基于可见光通信的新型室内定位方法具有室内传统无线定位方法难以替代的优势.文章介绍了基于可见光通信的室内定位方法研究现状,归纳总结了基于LED标签、接收光信号强度检测以及图像传感器成像3类可见光定位方法,详细分析了3种方法的基本原理,并对可见光定位方法的研究趋势进行了阐述.     

基于小样本的高精度室内停车场指纹定位算法

针对传统指纹定位算法在离线阶段采集样本工作量较大的问题,该文利用一种分区拟合值近似法（P-FP）来建立离线指纹库。为了解决在线阶段由于WiFi信号的波动导致的定位精度较低的问题,提出一种基于P-FP的设定阈值的序贯重要性采样（SIR）粒子滤波算法（PS-FP）来优化定位坐标。首先建立了路径的损耗模型,并对室内停车场进行分区拟合,得到每个分区的环境系数;然后用拟合值与实际测量值的差值来建立误差特性矩阵,并重新部署虚拟的参考节点（RP）;最后对离线指纹库进行C均值聚类。通过比较平均定位误差（MLE）寻找PS-FP算法的最优阈值,并采用PS-FP算法来优化在线定位坐标。实验结果表明,在部署很少的RP即获取样本比较少的条件下,PS-FP算法依然能达到较高的定位精度,其平均定位误差约为0.7 m。累积分布函数（CDF）的分析结果表明,采用PS-FP算法在2 m以内的定位误差能达到98%。     

一种改进的室内指纹定位算法

针对指纹定位算法在建立离线指纹库时需要部署较多参考节点(RP)的问题,提出一种分区拟合近似算法(PFAM)。为减少指纹定位算法在离线阶段的工作量,对整个目标环境进行分区,并在每个分区内重新部署虚拟RP;采用三阶多项式对数距离路径损耗模型拟合得到每个分区的环境系数,并建立每个分区的误差向量;利用拟合模型和误差向量逆推得到虚拟RP的信号强度,并采用C均值聚类算法对离线指纹库聚类来减少在线阶段的计算量;在在线阶段采用加权K近邻算法(WKNN)对目标进行定位。实验结果表明,在RP部署较少的条件下,PFAM算法依然能达到较高的定位精度,平均定位误差约为1.2 m。累积分布函数(CDF)分析结果表明,有86%的定位误差分布在2 m以内。     

基于UWB技术的隧道无线定位方法研究

针对目前常用的隧道下人员定位技术存在传输距离短、抗多径效应差和定位精度低等问题,设计一种基于脉冲超宽带技术(Impulse Radio-Ultra Wideband,IR-UWB)的地铁隧道人员定位系统。该系统根据隧道复杂的环境特点,采用双向双边测距方法(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging,SDS-TWR)计算人员位置信息,在此基础上提出一种基于TOA(Time of Arrival)的自校验三角形定位算法提高定位精度,实测验证有效地满足隧道人员的定位需求。     

基于改进GIPF和形态学滤波的快速人眼定位方法

针对传统积分投影方法易受眉毛、睫毛、阴影、遮挡及噪声等干扰的问题,提出了一种改进梯度积分投影(GIPF)和形态学滤波相结合的快速人眼定位算法.该算法首先采用二维梯度算子计算人脸图像的行列积分投影,完成人眼粗定位,减少眉毛和光照等的干扰;其次,利用形态学滤波平滑图像边界的特点,准确分离出瞳孔区域;最后采用不规则矩求质心的方法精确定位人眼.该方法在耶鲁大学的Yale B图像库、ORL及日本表情库(JAFFE)上表现优异.实验结果表明,本方法不易受眉毛及噪声干扰,对不同光照条件及头部姿态都有良好的鲁棒性,并且运算速度更快.     

基于INS定位和WIFI指纹定位技术的无人机室内定位方法研究

针对无人机室内定位问题,提出了一种基于惯性导航系统（INS）和WIFI指纹定位技术的四旋翼无人机的室内定位方法。该方法首先利用WIFI模块测量的信号接收强度信息,根据WIFI指纹定位原理求出该定位时刻下的无人机位置;同时,利用惯性传感器信息计算出INS定位下的无人机位置,结合两种定位结果得出更为精确的位置。最后,通过实验验证了INS定位和WIFI指纹定位相结合的无人机室内定位方法的有效性,且该方法较两种单独定位方法的定位精度更高。     

基于权值平滑的改良FastSLAM算法

针对FastSLAM算法中频繁重采样会导致粒子快速坍塌,从而破化路标估计的多样性并最终影响估计结果的问题,提出一种基于权值平滑的改良算法.该方法采用平滑方式计算粒子权值,不仅考虑机器人当前的运动和观测结果,并且综合一定长度滑动窗口内的历史权值信息,可抑制由噪声和归一化等因素引起的权值过度波动,以及由此引发的频繁重采样和估计性能降低.蒙特卡罗仿真结果表明,选取合适的滑动窗口大小,改良算法能有效减少重采样次数,保持粒子多样性,显著提高估计精度.     

基于球麦克风阵列的语音增强方法

当期望源与干扰噪声源同向时,常规波束形成方法对干扰噪声的抑制会受到一定的影响。在已知声源方位信息的前提下,将球麦克风阵列波束形成和径向滤波相结合,提出一种用切比雪夫径向滤波实现语音增强的方法。仿真实验结果表明,该方法实现了对期望声源增强的目的,从一定程度上验证了该方法的有效性。     

基于RSSI的改进泰勒级数室内定位算法

室内定位算法的定位范围有限,对定位精度的要求比较严格.泰勒级数展开的定位算法,在研究分析基于信号接收强度(RSSI)的测量距离时,计算接收信号强度转换为距离并不可靠,影响最终定位精度.通过对节点接收信号强度进行采样并分析,滤除过大误差,来进一步减小测量误差以达到提高定位精度.泰勒级数展开的初值可以通过传统加权质心定位算法获得.通过MATLAB仿真实验结果验证了该改进型算法的可行性和有效性,复杂度低且提高了泰勒级数定位算法的定位精度.     

基于三步法的磁悬浮球系统控制研究

针对磁悬浮球系统存在的非线性、不确定性和和外界干扰问题,为使系统输出在跟踪期望位置轨迹变化时具有良好的动态品质,设计了三步非线性控制器。该控制器由类稳态控制、可变参考前馈控制和误差反馈控制组成,按固定顺序分步骤推导完成。三步非线性控制器推导过程简单明确,所获得的控制律结构层次清晰,并且避免了高阶非线性带来的多次微分问题。仿真实验结果表明,三步非线性控制器的跟踪速度快,超调量小,跟踪效果好,不存在抖振现象。     

浅谈编译原理课程的定位

人才培养目标的多样性导致编译原理课程在课程体系中的核心地位变得越来越模糊,影响到课程体系的有效性。结合课程教学实践和对典型教学大纲的分析,从原理、算法、实现三个有关联的视觉,分析了课程相关性、人才类型、学科层次等因素对编译原理课程教学的作用,提出了该课程大纲的设计原则,初步设计了针对拔尖型、学术型和工程型人才的方案。经初步评估表明该方案能够适应学科现状对人才培养的要求。     

基于尺度优化IUKF滤波的室内定位估计方法

为了改善以往室内接收信号强度指示定位方法精度不高的问题,提出了一种运用单形采样和协方差修正策略的尺度优化迭代无迹卡尔曼滤波器(SIUKF),对节点坐标和信道衰减参数进行联合估计解算,从而实现对目标位置获取的改进定位方法.该方法针对室内环境复杂、干扰因素较多、接收RSSI信号存在较大的噪声的情况,使用kernel平滑法对原始数据进行预处理校正,并将定位问题转换为非线性状态最优化估计问题.实验和仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准无迹卡尔曼滤波法(UKF)相比,采用具有更高非线性近似精度的SIUKF解决接收信号强度指示室内定位估计问题,可以较好地提高目标位置估计精度,且计算复杂度适中,稳定性更好,平均定位精度可达0.65 m,能满足室内定位的需求.