DV-HOP定位算法改进研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一．基于无线传感器网络中DV-HOP定位算法分析的基础上,提出了一种改进算法．该算法通过RSSI测距技术测量点到点的距离,并在多跳网络中对累加距离进行广播,最后在节点位置估计过程中引入了加权质心算法进行定位．实验结果表明,改进后算法复杂度低,定位精度有明显的提高．     

基于RSSI与ZigBee技术的公交车定位方法研究

采用无线传感技术搭建基于ZigBee的智能公交网络,并在此基础上针对公交车载节点的定位问题提出一种带修正的三角形加权质心定位算法.改进的算法中利用高斯滤波器来提高RSSI测距精度,将RSSI与质心算法相结合确定出车载节点所在的定位三角形范围,以测距和的倒数作为权值系数估算出车载节点位置,并通过引入4个参考节点来进一步修正车载节点坐标以减小定位过程中单个参考节点产生的影响.经Matlab仿真实验表明,改进后的算法相较于传统算法误差更小,稳定性更高.     

基于RSSI的无线传感器网络加权质心定位算法

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一．文中通过对无线电传播路径损耗模型的分析，提出了加权质心定位算法，用信标节点对未知节点的不同影响力来确定加权因子，以提高定位精度．并且在理论分析的基础上，提出了优选信标节点进行节点定位计算的规则，以此进一步提高节点定位精度．加权质心定位算法计算简单，定位过程中节点问无通信开销．节点定位精度较常用的极大似然估计算法高，具有较普遍的应用意义．     

基于GRNN神经网络的ZigBee室内定位算法研究

基于固定参数的无线信号传播损耗模型的定位算法,不能很好解决由于多径传播效应和环境复杂性所带来的测距误差问题。提出使用GRNN神经网络来拟合室内RSSI值与距离值之间的映射关系,得到RSSI值与距离值的映射模型,再将定位实验中实测的RSSI值作为训练好的GRNN神经网络的输入层,在输出层得到与RSSI值相对应的距离值,最后使用加权质心算法来进行待测节点的定位。该算法不仅简单而且性能良好,并且不需要额外的硬件。经过Matlab和ZigBee实验仿真验证,与路径损耗模型和基于BP神经网络的定位算法相比,所提出的算法可以提供较好的定位结果。     

基于"北斗"导航系统的无线传感器网络定位算法研究

对无线传感器网络的定位算法AHLOS以及中国“北斗”卫星系统的定位算法进行了分析，指出了不足，提出了一种改进方案，即利用“北斗”接收机作为信标节点，实施综合定位算法，快速实现了较高精度的相对定位和绝对定位。     

智能汽车两阶段UWB定位算法

为了提高智能汽车行驶的可靠性，以超宽带(UWB)为研究对象，研究了智能汽车两阶段UWB定位算法；分析了智能汽车UWB定位算法的基本原理与误差来源；建立了测距值筛选与加权位置解算两阶段UWB定位算法，在测距值筛选阶段，采用高斯筛选剔除小概率、大干扰事件，在加权位置解算过程中，根据多测距点的位置坐标加权计算得到最终的位置坐标，以有效减小非视距、多径效应所带来的误差，通过使用抗多径天线以有效减小多径效应所带来的误差，并分别建立了静态补偿和运动补偿策略，以有效减小设备晶振偏差等硬件问题造成的误差；在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建一定测距方差约束下的UWB随机测距值仿真环境，对算法进行了仿真测试并与三边定位算法、三边质心定位算法进行仿真比较，分析基站数量对定位精度的影响；搭建实物UWB测试系统，对UWB设备定位精度进行了评估与误差补偿，并对两阶段UWB定位算法进行了实车测试。仿真结果表明:东向和北向的定位误差均值最小分别可达0.382 3、0.447 0 m；补偿后的UWB定位轨迹更接近RT3002所示的轨迹，东向和北向轨迹误差的平均值分别为0.049 2、0.017 8 m，均方根误差分别为0.069 8、0.0264 m。可见，提出的智能汽车两阶段UWB定位算法能够满足智能汽车的定位需求，具有高精度、低成本、稳定性好等优点。      

基于引导滤波和积分投影算法的轨道扣件定位

精确定位是实现轨道扣件缺陷计算机自动检测的基础,为此提出了一种改进引导滤波去噪和灰度积分投影结合模板匹配算法的轨道扣件定位方法.首先,通过具有良好边缘保持能力的改进引导滤波算法对轨道扣件图像进行去噪;其次,利用改进Canny算法在Opencv平台对扣件图像进行边缘检测,实现轨道扣件图像边缘检测的自适应性;再次,采用灰度积分投影算法结合先验知识粗定位扣件区域;最后,通过模板匹配算法精确定位轨道扣件.仿真实验表明:所采用的算法具有较好的定位能力,可以准确地定位轨道扣件区域,为进一步的扣件识别提供了可靠的基础.     

基于T型麦克风阵列的近场三维声源定位

基于麦克风阵列的声源定位技术在视频会议、声音检测、助听器、车载免提电话等领域有重要的应用价值,成为当前语音信号处理的热点。本课题根据阵列信号处理中的MUSIC算法为原型,根据语音信号的特点,将其进行改进,改进后的算法可以应用于近场的声源定位,并介绍了一种基于T型阵的三维定位方法,提高了定位精度且降低了计算复杂度。     

基于GPRS技术的北斗卫星定位算法研究

随着5G通信系统的发展，卫星定位导航系统中出现了许多新的机遇和挑战。为了消除或减弱北斗定位中各种误差的影响，提出了一种基于GPRS技术的北斗卫星定位算法。该算法根据北斗卫星导航系统原理，获取导航定位数据，提取有用信息，根据误差消除结果，改进北斗卫星定位算法，修正定位误差。实验结果表明，该算法的定位精度和效率能够满足实时动态定位系统的实际需要。     

导航电子地图中GPS坐标定位的改进算法

将GPS坐标定位的改进算法与传统的Gauss—Kmger投影公式进行比较分析,得出改进算法的误差精度和适用范围,并借助VB编程,通过具体算例,证明在满足精度条件和适用范围的情况下,改进算法比Gauss—Kmger投影算法更方便快捷。该算法可应用于导航电子地图的测量与绘制。     

含特殊负荷的配电网分层故障定位方法

特殊负荷接入配电网，增强了电源、负荷与电网之间的互动性，对故障定位提出了更高的要求，为此，提出了一种快速定位故障点的分层定位方法. 首先分析基于遗传算法的单层含特殊负荷配电网故障定位的不完备性；其次在单层模型的理论基础上，提出改进量子免疫算法的区域定位方法和隐枚举法的区段定位方法；最后对所提模型和基于单一智能算法的单层模型进行了对比仿真实验. 结果表明:与遗传算法、免疫算法和改进量子免疫算法构建的单层定位模型相比，所提分层定位方法大大简化了故障辨识模型的复杂度，在提高定位效率的同时保证了定位的容错性和稳定性，可将故障搜索维度降低69%，故障定位耗时在1 s以内，故障辨识率达到100%.      

基于改进UKF的BDS/IMU组合列车定位方法

为提高列车定位的精确性和连续性，采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统. 针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求，将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter，UKF）算法，构造了一种改进的UKF算法，通过对标准UKF算法的噪声协方差进行等价替换，从而起到调节滤波增益的作用，使得滤波算法对传感器观测粗差具有较强的抑制能力. 将改进的UKF算法与标准UKF算法应用于列车组合定位进行仿真比较，结果表明:传感器无观测异常时，改进UKF算法的滤波精度总体上略优于标准UKF算法；当传感器观测值含有随机粗差时，改进UKF算法的滤波精度及稳定性明显优于标准UKF算法，北向、东向位置平均估计误差分别降低了48.5%、48.8%，北向、东向速度平均估计误差分别降低了43.7%、48.9%.      

自行小车悬挂输送系统无线定位算法

针对WKNN算法中未知节点的定位中邻近参考点参数固定、定位不灵活且误差较大的问题,提出了基于RSSI的加权近邻改进算法.首先对RSSI值进行高斯滤波处理,通过FCM聚类确定未知节点所属类别,采用隶属度阈值对聚类结果进行修正.然后根据FCM的聚类子样本数设定WKNN算法的近邻值,实现了WKNN算法的自适应计算.实验结果表...     

低可见度环境下基于同步定位与构图的无人驾驶汽车定位算法

为在大范围低可见度环境下实现无人驾驶汽车的高精度定位，基于VINS-Mono算法的系统框架，在系统的前端与后端分别增添了RFAST弱光图像增强模块与VG融合定位模块，提出了一种融合定位算法LVG_SLAM; RFAST弱光图像增强模块采用小波变换将原始输入图像的细节信息与亮度信息分离，对于包含原始图像噪声的细节信息通过统一阈值和均值滤波2种方式实现噪声抑制，并利用双边纹理滤波算法进行细节增强，在此基础上，根据多尺度Retinex算法增强图像的对比度，提高低可见度环境下角点提取的成功率，从而保证图像跟踪的稳定性，改善定位算法的鲁棒性; 基于无迹卡尔曼滤波算法，VG融合定位模块将GNSS定位信息与惯性导航测量信息进行松耦合，融合定位结果作为约束引入VI-SLAM后端，通过联合非线性优化的方式减少累积误差对算法定位精度的影响。计算结果表明:相较于VINS-Mono算法，改进的LVG_SLAM融合定位算法在EuRoC与Kitti公开数据集上表现更加出色，均方根误差分别降低了38.76%与58.39%，运动轨迹更贴近真实轨迹; 在实际夜晚道路场景下，LVG_SLAM算法将定位误差控制在一定范围内，顺利检测到闭环使得定位表现得到大幅改善，均方根误差、平均误差、最大误差、中位数误差分别降低了79.61%、82.50%、71.31%、83.77%，与VINS-Mono算法相比，在定位精度与鲁棒性方面具有明显的优势。      

用于检测疲劳驾驶的自适应脸部定位方法

针对疲劳驾驶视觉检测技术中驾驶员脸部定位快速性与准确性难以同时满足的情况,提出了一种将肤色和面部几何特征相结合的自适应脸部定位方法。该方法对YCbCr空间肤色相似度和传统Otsu闾值分割算法进行改进,降低了计算复杂度,采用新的区域连通和区域标记算法定位出脸部位置。最后,根据人脸几何特征对脸部区域做进一步确认：试验结果表明,该方法能对驾驶员图像脸部进行快速、准确定位。     

Adaboost人眼定位方法改进与实现

提出了基于改进的Adaboost方法来实现人脸图片中人眼的精确定位.首先在待检测的图片中利用人脸分类器定位出人脸,然后在所得人脸图像上进一步利用人眼分类器精确定位人眼.改进后的Adaboost算法与传统方法相比,具有构建分双层分类器所需要的特征数目降低、算法精确性提高和实时性的特点.     

基于改进DV-Hop算法的无线定位技术

为提高传统DV-Hop定位算法定位精度,分析算法执行过程中计算信标节点平均跳距产生偏小误差导致节点定位精度不高的原因,引入信标节点比例系数、信标节点平均跳距的最大值和所有信标节点平均跳距的平均值三个因子对算法平均跳距进行修正。通过Matlab软件比较节点通信半径和信标节点比例对定位精度的影响,选取一组合适参数,并基于平均跳距修正的DV-Hop算法进行仿真验证。结果表明,改进后的DV-Hop定位算法能有效降低节点定位误差,提高定位精度。     

基于Zigbee技术的车辆监控信息的无线传输系统研究

车辆监控信息在车辆内部通讯时主要是利用Zigbee技术,本项目提出基于嵌入式Web技术、3G网络技术以及Zig Bee技术,系统将采集的状态参量通过3G网络发送到远程的监控中心,主要面对车辆安全重要参数进行监控,主要包括车速、胎压、水温3个参数,从而达到对车辆状态的无线监控。     

Taylor级数展开法定位及其性能分析

讨论适合于TDOA定位的信道模型，分析1种典型TDOA定位算法－Taylor级数展开法，并针对其收敛问题提出改进方法。结合不同信道环境和蜂窝基站位置分布，对Taylor级数展开法的性能进行仿真，并就各种环境参数对算法性能的影响，与其它算法进行分析比较。     

移动无线传感器网络节点定位算法研究

文章针对移动无线传感器网络中节点定位的问题,提出利用一个移动锚节点结合DV-Hop算法来对节点进行定位的方法,该算法与静态网络中DV-Hop定位算法相比节约了网络成本,仿真实验表明,该算法的定位误差和定位覆盖率可以满足大多数应用。