一种新的基于LPMD的散射路径识别算法

NLOS（non-line-of-sight）非视距误差是地面无线定位的主要误差来源.为了从NLOS散射信号中识别出单次散射路径和多次散射路径,提出了一种新的基于LPMD（line-of-possible-mobile-device）目标可能位置线的识别算法.该算法以所有LPMD线的交点来计算初步参考点位置,并通过距离初步参考点较远的一部分交点对剩余较近的交点做负期望补偿,以修正参考点的位置,同时使用参考点到各LPMD线的直线距离来构造散射路径类型判决表达式,进行单/多次散射路径判决.在不同的仿真参数条件下,分别对普通场景和特殊场景进行了散射路径识别仿真实验,结果表明,当侦测站和目标点之间的距离达到4 km时,本文算法的虚警和漏警概率分别只有3%和9%,比原有基于LPMD算法的分别降低了21%和8%.      

多半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法

针对WSN节点定位中非测距DV-HOP算法存在较大定位误差,提出了一种多通信半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法（MEACS-D）. 采用锚节点多通信半径广播消息,在跳数计数时将跳数小数化,以减小跳数长短不一造成的误差;再用虚拟相交圆几何方法计算1跳内节点与锚节的距离;通过在未知节点选择平均跳距时,加入各个锚节点权重进行计算来减少平均跳距误差;另引入可自适应搜索步长的布谷鸟算法代替极大似然估计法来定位节点坐标,以提高定位精度. 通过仿真,在不同锚节点、通信半径、总节点条件下MEACS-D算法较DV-HOP算法和原布谷鸟DV-HOP算法（CS-D）算法定位误差平均下降39.7%、10.6%,证明MEACS-D算法能有效减少定位误差.      

多半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法

针对WSN节点定位中非测距DV-HOP算法存在较大定位误差,提出了一种多通信半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法(MEACS-D)。采用锚节点多通信半径广播消息,在跳数计数时将跳数小数化,以减小跳数长短不一造成的误差;再用虚拟相交圆几何方法计算一跳内节点与锚节的距离;通过在未知节点选择平均跳距时,加入各个锚节点权重进行计算来减少平均跳距误差;另引入可自适应搜索步长的布谷鸟算法代替极大似然估计法来定位节点坐标,以提高定位精度。通过仿真,在不同锚节点、通信半径、总节点条件下MEACS-D算法较DV-HOP算法和原布谷鸟DV-HOP算法(CS-D)算法定位误差平均下降39.7%、10.6%,证明MEACS-D算法能有效减少定位误差。     

约束下考虑坐标分量误差相关性的直线拟合

直线拟合在曲线拟合研究及工程实践中受到广泛关注,常用的普通最小二乘和正交最小二乘忽略了坐标分量误差相关性的存在. 基于此,首先论证了在铁路线路整正中全站仪测量坐标点的纵横坐标间存在误差相关性,同时线路中直线的拟合受到相邻线元的约束;然后,基于极大似然估计及拉格朗日条件极值原理,推导出了顾及约束和坐标分量误差相关性的直线拟合通用模型,并给出了高斯-牛顿迭代算法搜索最优解;最后,采用了实测的数据进行了验证及测试. 试验结果表明:该方法能在任何误差分布情况下考虑约束估计直线参数及其精度;考虑坐标相关误差时,参数估计精度在约束及无约束下分别提高了9.2%和2.7%;高斯-牛顿算法在约束及无约束情况下分别仅6次及3次迭代就搜索出最优直线.      

蜂窝定位系统GDOP性能分析

分别推导了考虑及不考虑各TDOA测量值相关性条件下多边形中心位置的GDOP与BS数目之间的关系.给出了NLOS环境下采用TDOA和TDOA/AOA定位法的GDOP计算方法.理论分析和仿真结果表明,TDOA测量值之间存在的相关性对GDOP有不利影响;在AOA测量值标准差小于5°时,采用TDOA/AOA定位法能有效改进GDOP,提高对MS的定位性能.     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

DV-Hop定位误差模型研究

DV-Hop是无线传感器网络中典型的定位技术,建立DV-Hop的定位误差模型有助于定量分析定位误差,进一步提高WSN的定位精度。首先从理论的角度分析了定位误差与覆盖度的关系,然后通过仿真实验讨论了一定通信半径下局部范围内相对定位误差与覆盖度的关系,并给出相应的数学模型。实验表明:该模型可有效估计基于局部区域定位算法的定位误差。     

一种基于移动台位置的动态定位算法

根据检测电波到达时间（TOA）的定位法提出了一种基于移动台位置的动态定位算法。该算法利用蜂窝网络系统中多个基站检测到的移动台电波TOA信息对移动台进行定位估计,参与定位估计的基站数目及其定位算法中相应的权值随移动台与服务基站的距离自动动态改变。计算机模拟结果表明,该算法在3种典型移动通信信道环境中都能得到较好的定位效果。     

多径环境下多终端协作高精度定位算法

为抑制非视距误差对定位精度的影响,提出了一种异构网络环境下利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法.该算法根据测量的TOA(time of arrival)与基于GIS定义的SF(sentinel function)之间的关系,对移动终端与基站间的传播进行非视距识别.仿真分析结果表明,在多径环境下,提出的多终端协作定位算法的定位精度比现有算法大为提高.在协作终端数为8,其中处于视距传播的终端数为5时,提出的算法将定位误差小于90 m的概率从53%提高到98%.     

编组站静态配流的约束传播和启发式回溯算法

为了提高阶段计划的编制效率,针对编组站静态配流字典序多目标累积调度模型,设计了迭代、约束传播和启发式回溯的混合算法.该算法根据多目标的字典序将模型分为3层:第1层为配流成功的出发列车优先级总和最大化,第2层为出发列车车流来源总数最少化,第3层为车辆平均停留时间最短化.每层先通过约束传播算法化简模型、缩小解空间,再通过启发式回溯算法和约束传播技术联合快速求解.上一层的最优解作为下一层的初始解,并动态增加避免上一层目标退化的约束,迭代求解每层的最优解.通过某编组站实际数据验证表明,本算法耗时小于20 s,满足现场对阶段计划编制的实时性要求,且求得的配流方案优于其他算法.      

基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化算法

在总结对微粒群优化(PSO)算法本质的主要研究成果的基础上,提出了基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化(CPSO)算法.该算法用混沌搜索方法代替随机数产生器在较好的区域搜索最优解.为了提高粒子群的多样性,用由粒子邻域内若干个个体最优位置依其适应值加权平均得到的中心位置代替标准PSO算法的全局历史最优位置.然后,根据粒子个体最优位置与上述中心位置间的距离自适应地调整混沌搜索区域半径.用几个经典测试函数的仿真结果及与其它几种PSO算法的比较结果验证了新算法的有效性.     

Constrained submap algorithm for simultaneous localization and mapping

When solving the problem of simultaneous localization and mapping (SLAM), a standard extended Kalman filter (EKF) is subject to linearization errors and causes optimistic estimation. This paper proposes a submap algorithm, which builds a weighted least squares (WLS) constraint between two adjacent submaps according to the different estimations of the common features and the relationship between the vehicle poses in the corresponding submaps. By establishing the constraint equation after loop closing, re-linearization is implemented and each submap’s reference frame tends to its equilibrium position quickly. Experimental results demonstrate that the algorithm could get a globally consistent map and linearization errors are limited in local regions.     

既定列车作业计划下高铁站可用能力算法研究

高铁站可用能力计算对确定列车开行方案的可行性有重要意义.首先分析了高铁站可用能力的影响因素,然后构建了基于股道空闲时段的高铁站可用能力数学模型,提出了先验性优化策略与智能优化算法相结合的双阶段算法对模型求解.其中,第一阶段是综合运用最小股道空闲时段优先、最大平行进路优先、股道空闲时间段内出发时间最小的列车类型优先等策略规则求出模型可行初始解,第二阶段是在初始解基础上运用禁忌搜索算法寻找模型优化满意解,最后用实例对算法的有效性进行验证.     

公交司机排班问题的混合元启发算法研究

针对我国公交企业中司机在1 个工作日内驾驶同一辆车的“人车绑定”管理模式, 提出混合元启发算法求解司机排班问题.首先建立以车辆数为目标的车辆调度模型,获得仅 满足司机休息时间的非可行解;接着迭代地使用局部搜索算子、破坏重建扰动等方法对解进 行调整,使其满足司机工作时间和吃饭时间等约束,并尽可能地降低排班成本;在迭代搜索 过程中记录发现的可行排班链集合,迭代结束后构建集合覆盖问题(SCP)模型对其进行改 进,以获得最佳的司机排班方案.在13 条公交线路案例上进行测试,实验结果验证了本文算 法的有效性.     

Geometric calibration algorithm of polarization camera using planar patterns

Polarization pattern provides additional information besides spectral signatures. It can be used in many applications, such as navigation, defect detection and object identification. A novel polarization camera composed of four synchronized cameras is proposed, and it can realize real-time polarization measurement. This study particularly concentrates on the geometric calibration of the system. The projection model is analyzed and the multi-camera calibration algorithm is proposed. Firstly, each camera is calibrated separately using planar patterns, and then the geometric calibration algorithms are performed. Due to the geometrical constraint, a global optimization method results in smaller estimation uncertainties. A mean rotation error of 0.025° and a mean translation error of 0.26mm are achieved after geometric calibration. The images are rectified to establish a correspondence among cameras and are combined to acquire the polarization measurement. The polarization pattern of the skylight is measured by the system and the results are consistent with the previous studies.