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。     

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．     

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...     

基于波速衰减的混凝土损伤声发射定位优化算法试验研究

为研究声波在混凝土内部的衰减规律并提高声发射定位精度,对混凝土梁进行波速衰减试验,计算波速随距离的变化并给出波速随距离的衰减公式,建立基于波速衰减的声发射源定位穷举算法,进行了三点加载模式下的水泥混凝土小梁损伤断裂试验,采用声发射采集仪采集各项声发射参数,利用基于波速衰减的穷举定位算法对加载过程中损伤点进行定位,并与原有恒定波速的损伤点定位算法进行对比.研究结果表明:标准声发射信号波速在混凝土内部随距离增大衰减现象较为严重,初始的基准速度为4745 m/s,在传播600 mm时已降至2124 m/s;在脆性破坏阶段,声发射优化算法定位点数量由4个上升至16个,占比由17.4％上升至70.0％,精度较时差定位法明显提高,对混凝土损伤的定位与检测具有重要意义.     

基于波速衰减的混凝土损伤声发射定位优化算法试验研究

为研究声波在混凝土内部的衰减规律并提高声发射定位精度,对混凝土梁进行波速衰减试验,计算波速随距离的变化并给出波速随距离的衰减公式,建立基于波速衰减的声发射源定位穷举算法,进行了三点加载模式下的水泥混凝土小梁损伤断裂试验,采用声发射采集仪采集各项声发射参数,利用基于波速衰减的穷举定位算法对加载过程中损伤点进行定位,并与原有恒定波速的损伤点定位算法进行对比.研究结果表明:标准声发射信号波速在混凝土内部随距离增大衰减现象较为严重,初始的基准速度为4745 m/s,在传播600 mm时已降至2124 m/s;在脆性破坏阶段,声发射优化算法定位点数量由4个上升至16个,占比由17.4％上升至70.0％,精度较时差定位法明显提高,对混凝土损伤的定位与检测具有重要意义.     

基于半监督极限学习机的隧道内车辆RSSI定位方法

为了提高公路隧道突发事件的判别效率，实现道路交通状态全天候监测，以智能公路上泛在无线传感网络为基础，研究了基于信号强度指示值(RSSI)的网联车辆定位问题；考虑到隧道内车辆的连续运动特性，提出了一种带有局部线性嵌入(LLE)算法的半监督极限学习机(SSELM)实现RSSI指纹定位；离线阶段利用LLE对少量已标记位置的RSSI样本和大量无标记样本进行降维处理，辨识表征目标位置信息的高维数据对应的低维流形，再基于改进的半监督学习拟合降维后的RSSI与位置的映射关系；在线阶段将实时采集的RSSI数据进行流形降维后，输入校准好的SSELM中估计目标位置；采用无迹卡尔曼滤波平滑估计位置。试验结果表明:相比于已有半监督学习算法，提出的方法在不同车辆行驶速度和部署间距下均能取得较优的定位性能；当已标记数据占比(减少了50%~90%)、未标记数据数量(0~1 000个)和检测器部署间距(10~25 m)等关键指标变化后，本文方法的定位性能仍然保持最佳，其平均误差最低为3.09 m；计算复杂度上，当已标记数据为30%，即仅采集96个参考点样本时，其平均定位误差为3.8 m，训练时间低至8.7 s。可见，带有局部线性嵌入算法的半监督极限学习机在稀疏或密集传感器部署环境中，对不同行驶速度的车辆均能提供理想的定位性能，且训练时间短、样本依赖性低，是进行隧道内网联车辆辅助定位的一种有效方法。      

基于EDV-Hop的免测距定位算法研究

为了更好地提高无线传感器网络节点定位精度,降低定位成本,针对APS算法存在的不足,提出一种新的免测距定位算法EDV-Hop,通过限制跳数实现局部范围内的定位信息提取,同时调整平均每跳距离,以此提高定位精度。在网络随机部署和任意节点密度的条件下估算节点位置,并从精度和有效性两个方面进行度量。仿真结果表明,EDV-Hop算法比DV-Hop具有更好的定位性能,它能够减少节点间通信量,降低通信成本,提高定位精度。     

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针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.     

基于GPS与图像融合的智能车辆高精度定位算法

车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本.     

基于粒子滤波联合算法的地磁室内定位

室内地磁场受钢结构与其它铁磁材料的影响,造成磁场区域局部异常,使室内地磁场具有特异性. 受益于此种现象,室内地磁定位技术得以实现. 然而在大型建筑中地磁场的特异性会减弱,这导致定位结果出现模糊现象. 针对这一现象,文中提出了基于路径匹配的室内地磁定位技术,通过增加匹配特征数量来解决此问题. 使用基于动态时间规整（dynamic time warp,DTW）算法与粒子滤波（particle filter,PF）算法的新型联合算法,并以路径匹配的模式对目标进行追踪. 在匹配过程中又通过计算斯皮尔曼等级（Spearman）相关系数确定路径之间的相似度,使之作为辅助定位. 最后用装载了磁传感器的测量机器人进行实验验证,结果表明:路径匹配具有足够的地磁特征数量,能够解决特异性减弱情况下定位结果模糊现象,且定位精度优于1 m.      

基于手机传感器的车辆轨迹实时在线压缩方法

随着具有定位功能的各类便携式移动设备的普及,产生了大量的移动目标时空轨迹数据,庞大的数据规模对轨迹数据管理和分析带来了严峻的挑战.?车辆时空轨迹数据压缩算法,通过监测分析车辆在不同运动行为模式下智能手机内置线性加速度传感器和方向传感器的数据变化规律,识别车辆的转向行为和变速行为,并根据识别结果请求GPS传感器定位,记录...     

缓和曲线正交拟合的Levenberg-Marquardt算法

为了由测量点识别既有线路中的缓和曲线参数，研究了基于参数方程的缓和曲线正交拟合迭代优化方法. 首先，通过特征值分析，阐明了由于病态性的存在，在迭代过程中，常规的Gauss-Newton （GN）算法会发散. 其次，提出了双目标优化模型，将GN算法与最速下降法结合，确定了正交拟合缓和曲线的Levenberg-Marquardt （LM）算法. 同时提出了在寻优过程中，评估当前迭代位置距离最优位置的远近来动态设置LM参数. 最后以一段缓和曲线的实测点为例，随机取样了5 000例初值，采用蒙特卡罗方法对比了GN算法和LM算法拟合缓合曲线的性能. 试验结果表明:GN算法拟合缓合曲线不收敛；对于不同的初始值，LM算法都收敛到相同的最优值，体现了LM算法具有良好的稳健性；LM算法的迭代次数最少为5次，最大为50次，平均为16.8次，迭代次数和初值与最优值位置的远近相关.      

路基表面沉降视觉检测系统光斑中心定位方法研究

激光光斑中心精确定位是铁路路基表面沉降视觉测量系统的关键技术,关系沉降测量的精度.分析了铁路路基表面沉降视觉测量的基本原理,结合激光光斑图像的特点,在以光斑轮廓邻域的灰度分布进行曲面建模的基础上提出基于曲面拟合的光斑亚像素中心定位方法,并通过实验验证了该方法光斑中心定位精度优于常用的基于重心灰度分布曲线拟合法,定位精度高且鲁棒性好,达到了铁路路基沉降观测精度的要求.     

基于简化差分相干积累的北斗B1频点信号精捕获算法

北斗卫星信号的捕获速度、灵敏度及精度将直接影响接收机的性能指标.本文提出了一种提高北斗导航卫星B1频点信号检测信噪比的精捕获算法,该算法基于简化差分相干积累（SDCI）的短时匹配滤波器（STMF）和快速傅里叶变换（FFT）运算（STMF-FFT）.为了保证在降低FFT运算量和提高信号检测概率的条件下,获得更精确的多普勒频率估计,采用逼近效果较好的切比雪夫线性最小二乘曲线拟合法得到多普勒频移的精确化估计值.理论分析和仿真验证表明：本文提出的SDCI算法比非相干积累算法获得的检测信噪比高约3.2 dB.     

激光雷达距离成像精度改进方法

成像激光雷达是一种有源成像系统,使用脉冲激光发射器和面阵接收器产生3D距离图像,具有广范围精度和宽范围门等特性。文中通过静态弥散宽度对图像模糊的影响分析,提出了时间分辨信号分布模型和改进范围精度分析方法。通过激光雷达测距系统试验分析表明,利用该模型得到的最佳静态弥散宽度对距离成像精度有显著影响,能够在白天强背景环境下对室内和室外的10 m和1700 m目标进行距离成像。在室内成像中,当静态弥散宽度为43.4μm时获得的最优测距精度为0.06 m,在室外成像中,获得了测距误差为0.25 m的分米级3D图像。该方法能够有效地提高激光雷达成像距离和成像精度,从而提高交通流测距和测速的精度。     

基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛，基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值，其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法，首先构建列车卫星定位的置信区域，然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等，对列车的轨道占用状态进行识别，并综合考虑铁路线路的拓扑结构，以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知，本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上，提高了计算效率.     

基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛，基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值，其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法，首先构建列车卫星定位的置信区域，然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等，对列车的轨道占用状态进行识别，并综合考虑铁路线路的拓扑结构，以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知，本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上，提高了计算效率.     

光纤分布式布里渊传感散射谱数据分析模型

分析了当注入普通单模光纤的调制光脉冲宽度接近或小于10 ns时,由调制脉冲光和调制器泄漏连续光共同作用所产生的光纤分布式布里渊散射谱特性.在此基础上,建立了由洛伦兹(Lorentzian)型谱和高斯(Gaussian)型谱线性权重优化组合而成的光纤分布式布里渊传感散射谱数据拟合与参数估计Pseudo-Voigt(P-V)分析模型.利用该P-V模型和Levenberg-Marquardt(L-M)非线性最小二乘算法,对光纤布里渊散射谱采样数据进行了曲线拟合和最优化参数估计.结果表明,与Lorentzian型谱或Gaussian型谱相比,用P-V模型处理传感散射潜数据,数据拟合程度更好,参数估计精度更高.