基于改进高斯滤波与加权环境参数自适应估计的定位方法

基于接收信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距的定位技术是一种成本比较低廉的定位技术.为了能够有效降低RSSI值因环境因素的影响而产生的误差,提出了一种改进的加权高斯滤波算法对RSSI值进行处理;并建立了一种加权环境参数自适应估计算法对当前待定位的移动节点所处位置的环境参数进行估计;然后根据估计所得的环境参数确定移动节点所在位置的路径损耗模型;最后根据该模型估计移动节点的位置.实验结果表明,该方法能够有效提高系统的定位精度.     

基于相对观测量的机器人合作FastSLAM算法

提出了一种基于相对观测量的合作快速同时定位与建图(FastSLAM)算法,即合作FastSLAM算法.给出了机器人合作定位的系统模型,假设每个机器人装配上能够测量与附近机器人之间相对位置和识别附近机器人的外部传感器.仅用机器人自身当作路标来对多机器人系统中每一个成员进行相对定位,分析了多机器人合作定位中相对观测量的约束关系.将多机器人运动信息和相对观测量与FastSLAM相结合,估计出机器人路径轨迹的后验概率分布,从而生成预测粒子,并计算每个粒子的权重,最后进行重采样使其能够递归估计修正机器人组中每个机器人的位置.仿真结果证明了该算法的有效性.     

一种用于NLOS环境基于MIMO模型的单站定位方法

在无线定位中,信号的非视距传播成为高精度定位的主要障碍,它严重制约了移动台的定位精度.在该领域中,大多数研究都把焦点集中在NLOS的鉴别与抑制上.在基于MIMO模型下,给出一种新的定位方法.该方法可以充分利用NLOS传播路径而不是去抑制它,其定位模型由只利用2条NLOS路径扩展到利用多条NLOS路径来估计MS位置并实现单基站定位.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法

针对距离误差对定位结果的影响, 提出一种基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法. 该算法将高斯混合模型方法引入到无线传感器网络的定位问题中, 通过高斯混合模型分析找出误差较大的距离信息并将其剔除, 对剩余距离信息使用三边测量定位法进行定位求解, 同时结合加权定位算法进行位置估计. 仿真实验结果表明, 改进算法能提高定位精度, 且定位结果更稳定.     

社交网络信息源快速定位方法

针对在线社交网络中普遍存在的信息传播部分路径,在现有的基于观察点的信息源定位方法的基础上,提出一种基于部分路径的信息源点快速定位方法.该方法分析了利用观察点记录的部分传播路径对候选传播源点进行筛选的4种情况.通过筛选候选源点,达到了减小计算量,提高源点定位效率的目的.在模型网络上对改进算法进行实验,验证了该方法的有效性.     

结构方程模型的偏最小二乘算法及其几何意义

对含两个潜变量结构方程模型的偏最小二乘（PLS）建模技术进行了研究,给出了相应的路径图、模型设定步骤和求解算法,指出该方法本质上是一种迭代收敛算法.通过引入一种新的算符,给出了PLS算法命令图.并且基于命令图详细讨论了该算法在多维向量空间中的几何意义,在此基础上分析了不同权重关系（A型与B型）对算法的影响,得到了与其对应的各种几何图形.最后指出在算法已收敛与尚未收敛两种情况下,潜变量估计值的投影位置是不同的.     

二维桁架路径模型的自动生成算法

针对传统的基于工件CAD模型或建筑CAD图纸的路径模型生成和规划方法不适用于复杂桁架结构的问题,提出了一种基于桁架结构CAD图纸的二维桁架路径模型的自动生成算法.该算法首先使用图像处理算法(如图像膨胀、面积滤波、腐蚀和细化)结合特征点提取算法对输入的图像进行处理,并获得桁架图像的特征点集,通过求取特征点间的连接关系得到邻接矩阵,然后利用特征点集和邻接矩阵重构出二维桁架路径模型.以输电线路铁塔路径模型的生成为例,阐述了算法的具体实现过程,并利用Floyd算法实现了机器人的全局路径规划.该算法只需输入桁架结构CAD图纸,程序即能自动生成路径模型.利用Floyd算法完成了机器人的全局路径规划,其结果可以应用于桁架攀爬机器人的智能导航领域.     

一种用于NLOS环境基于MIMO模型的单站定位方法

在无线定位中,信号的非视距传播成为高精度定位的主要障碍,它严重制约了移动台的定位精度。在该领域中,大多数研究都把焦点集中在NLOS的鉴别与抑制上。在基于MIMO模型下,给出一种新的定位方法。该方法可以充分利用NLOS传播路径而不是去抑制它,其定位模型由只利用2条NLOS路径扩展到利用多条NLOS路径来估计MS位置并实现单基站定位。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

无线传感器网络中的分布式节点定位方法

提出一种基于流形学习的分布式Hessian局部线性嵌入（DHLLE）定位方法,给出了基于流形学习算法的定位框架.DHLLE方法采用同情最邻近算法来选择节点邻居列表,并应用Hessian局部线性嵌入（HLLE）算法获取传感器网络节点的局部映射,再通过对局部映射合并获得所有节点的全局映射,最后通过对参考节点进行坐标匹配以取得所有节点的全局坐标.仿真结果表明,DHLLE方法能够快速、准确地对节点进行定位,且复杂度低,节点能耗小,其性能超过了分布式加权多维定标等算法.     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.