矿井NLOS环境下改进UKF超宽带定位算法

由于矿井下巷道空间有限且存在弯曲,因此通信传播大多为非视距(NLOS)传播环境。传统的基于距离的无线传感网络定位技术易产生较大误差,从而导致定位精度不高。超宽带(UWB)信号具有穿透能力强、抗多径能力强的特点,能够提供较高的定位精度,因此成为NLOS环境下定位的首选。针对NLOS环境下的定位精度不高的问题,在接收信号强度(RSSI)测距和三边算法联合定位的基础上,提出以联合定位得到的初始坐标做为无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的观测值,并对UKF的测量更新方程进行修正,使该算法能适应NLOS环境下的定位跟踪。通过仿真验证并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较,在NLOS环境下改进的UKF定位算法,能够对目标进行实时跟踪并提高定位的精度。     

基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法

为解决当前移动无线传感网节点定位方案存在感知过程复杂、定位准确度不高,难以适应节点拓扑变化频繁的实际场景等不足,提出了一种基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法。首先,鉴于当前直接测序方案及间接测序方案均存在抗噪能力差的不足,设计了多点定位方案,引入多个锚节点联合定位,定位过程中采用迭代方式降低接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)误差,有效解决了定位过程中存在的圆环分布现象。随后,考虑移动无线传感网节点存在的拓扑漂移速度较快,且坐标存在随机分布的规律,将锚节点看作病毒体,将移动无线传感网节点看作子病毒体,并针对病毒体-子病毒体之间存在随机拓扑规律,引入了病毒体投射机制,并通过迭代方式设计距离定位方案,模拟移动无线传感网定位过程中定位节点与待定位节点之间的拓扑漂移关系,提高网络对定位过程的感知能力。最后,引入权重调节机制对定位坐标进行误差消除,进一步提高网络定位精度与感知性能,强化对移动状态下节点间拓扑的感知与监控,减少网络抖动对定位过程的影响。仿真实验表明,本文算法与当前常用的凸优化的无线传感网障碍环境下定位算法(location algorithm in wireless sensor network obstacle environment based on convex optimization,OECO)及基于精确定位机制的改进DV-HOP算法(on improved DV-Hop localization algorithm for accurate node localization in wireless sensor networks,AN-DV-Hop)相比,具有更高的定位收敛速度和更低的定位误差低。     

噪声不一致背景下脉冲串辐射源直接定位算法

针对无源定位过程中,由于各侦察站噪声功率不一致导致直接定位算法精度下降的问题,提出了一种噪声不一致背景下的脉冲串辐射源直接定位算法。首先利用傅里叶变换构造来波信号,再通过矩阵变换将定位解算问题转换为广义互模糊矩阵最大特征值求解问题,最终得到目标辐射源的位置,并同时推导了噪声功率不一致背景下算法的克拉美罗界。仿真结果表明,随着观测脉冲数和信噪比的增加,所提算法的定位精度均得到有效提高,与现有的噪声一致背景下的直接定位算法相比,当观测脉冲数为120、信噪比为5 dB时,所提算法的定位精度提高约50%。     

基于无线传感节点到达时间差的定位算法设计

针对无线传感器网络节点定位的问题,深入研究了基于节点信号到达时间差的定位算法,为了提高定位的精度采用基于多点的极大似然估计算法实现无线传感器节点精确定位的需求．重点对无线传感器节点定位过程中各节点的时间同步问题进行了详细设计,给出了一种基于无线传感节点到达时间差的定位算法详细设计方案,经仿真测试表明,设计的无线传感节点定位精度在96．7％以上．     

基于LO-EKF算法对矿井人员定位跟踪的优化研究

无线传感网(WSN)在矿井人员定位应用中受到多径干扰与机电噪声的影响,其定位精度不高.针对常规定位跟踪算法的抗干扰技术进行优化处理,提出了一种用于矿井中对工作人员定位跟踪的滤波优化算法(LO-EKF).结合惯性测量系统(IMU)和加权质心定位算法(WCL)来估计目标人员的状态参量,再通过经统计协方差矩阵配置过的扩展卡尔曼滤波器(EKF)对状态参量进行优化处理,得出最终的目标位置.仿真表明,对比定位误差累积分布函数图,LO-EKF算法相对于传统EKF算法在矿井定位中不仅能保障短期精度,而且能有效提高长期精度.     

基于环正交腔体噪声消除的OFDM网络信号误差限制算法

为解决当前OFDM网络信号误差限制算法难以消除窄带莱斯噪声干扰,且单纯采用一次发射机制存在精度较低等问题,提出了一种基于环正交腔体噪声消除机制的OFDM网络信号误差限制算法.首先,对OFDM信号进行离散化,并依据信号投影矢量及窄带莱斯噪声投影矢量在全频谱上的投影,按极坐标旋转方式构建了环正交腔体噪声消除结构,实现了信号投影矢量与窄带莱斯噪声投影矢量的正交分离,提高了信号投影矢量的投影效率,减少信号投影矢量与噪声投影矢量的重叠现象,降低了信号发射过程中出现的信号衰落水平;随后,依据信源信号投影矢量与信道状态投影矢量的夹角误差,采取极大似然估计,构建矢量角度误差控制机制,并通过拉普拉斯窗函数估计方法,进一步改善了信道传输过程中的角度衰落,降低了传输误码率.仿真实验表明:与当前常用的矢量线性积分误差消除机制(Vector Integral Error Elimination Mechanism,VIEE机制)及预发射累计误差控制机制(Prelaunch Accumulative Error Control Mechanism,PAEC机制)相比,本文算法具有更低的传输误码率与更强的抗衰落性能.     

基于并行分层时间间隔测量的TDOA定位算法研究

基于到达时间差(TDOA)定位算法要求精确地时间同步技术作为支撑.由于传统时间同步技术精度低导致TDOA定位结果有偏差,提出一种基于并行分层次时间间隔测量的到达时间差(TDOA)和到达信号增益比(GROA)联合定位算法.基于TDOA与GROA联合定位模型,构造含拉格朗日系数的优化函数,然后采用约束加权最小二乘算法(TSWLS)来进行求解;同时,采用并行分层时间间隔测量法来控制定位算法的时间同步.实验分析表明,该算法相比较传统的TDOA定位算法而言,定位精度提高了25 d B,并且具有相对较高和较稳定的定位精度.     

基于改进WKNN的室内定位算法

针对经典的NN算法,K近邻算法,加权K近邻算法中度量相似距离多为简单的欧氏距离,提出了将曼哈顿距离替代欧氏距离作为定位匹配的度量距离改进定位算法。其相比于之前的算法定位精度更高,响应速度更快,适合应用到室内定位相关研究当中。考虑到Wi-Fi信号易受噪声等外界不确定因素的影响以及移动终端接收信号强度指示与真实值存在偏差而导致定位精度不高的问题,引入卡尔曼滤波算法对高斯拟合后的接收信号强度指示数据进行误差修正,结合加权K近邻匹配算法进行定位有很好的效果。     

基于改进的RSSI的车间移动节点MCL算法

针对蒙特卡罗定位（MCL）算法在无线传感网络定位精度和取样效率中存在的不足,提出了一种基于接收信号强度指示（RSSI）改进的MCL算法（R-MCL算法）,并对车间移动节点进行定位.通过分析车间移动资源的移动规律,引入RSSI模型测距预测,减少取样区域,从而提高了取样效率和定位精度.仿真结果表明,R-MCL算法在定位精度、收敛速度和计算量等方面的性能均有提升.     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位算法

针对移动锚节点的定位问题,提出一种基于3个移动锚节点的与距离无关的定位算法,该算法具有避开因测量距离的需要而导致的高硬件成本和高能耗等的功能.主要思想是3个锚节点规则移动遍历整个传感区域,移动过程中实现未知节点的定位.仿真实验结果表明,该算法能够提高节点的定位精度.     

RSSI-神经网络在无线传感网络定位中的应用

在传统RSSI(接收信号强度)定位方法中,由于RSSI值对于不同的环境适应能力比较差,测量距离往往存在误差,这就直接影响了无线传感网络定位的精度。针对这种不足,提出了一种RSSI-神经网络定位方法,即前期建立起未知节点的RS-SI值与坐标的映射关系,后期用神经网络进行定位。从而减小了不同环境对RSSI的影响,使该算法具有一定的鲁棒性。通过实验证明,该算法较传统的RSSI定位方法,在定位精度上有一定的提高。     

基于改进LightGBM的室内指纹定位算法

针对室内定位算法在定位时所用时间较长和定位精度较低的问题,提出了一种基于改进LightGBM算法的室内定位算法。该算法首先针对指纹库中的数据进行预处理,通过KNN算法去除异常点和离群点,降低环境噪声干扰,提高数据可靠性。接下来,将样本集划分为训练集和测试集,使用LightGBM算法对进行建模。同时,使用遗传算法调整LightGBM算法中的参数,并根据适应度函数寻找最优参数,得到LightGBM+GA坐标预测模型。最后,根据优化后的参数建立预测模型实现坐标预测。实验结果表明,该算法在WiFi定位的精度上较与XGBoost算法提高0.1m,相较于GBDT算法提高0.19m,在定位时间上,LightGBM+GA算法比GBDT算法快5.10s,比XGBoost算法快5.97s,具有较好的实用性。     

基于移动锚节点的粒子群优化定位算法

在无线传感器网络的一些应用环境中,无线信道损耗模型参数未知,无法直接基于RSSI测距定位。本文针对这类应用环境,研究并提出基于移动锚节点的粒子群优化定位算法,利用移动锚节点代替传统典型算法中的静态锚节点,并将节点定位问题抽象为非线性约束优化问题,利用粒子群优化技术求解定位。仿真、分析结果证明,该算法定位精度较高,对环境噪声变化具有较强的适应能力。     

一种基于航迹推算与RSSI相结合的移动传感器网络节点定位方法

航迹推算不需要外部传感器信息,并具有定位精度高的优点,因此广泛应用在移动机器人的定位领域,但在移动无线传感器网络节点定位中,航迹推算难以避免误差的累积,且需要设定初始坐标。本文提出了一种基于航迹推算与RSSI相结合的移动传感器网络节点定位方法,该方法将二者的优缺点互补,具有不需要信标节点、计算量小、对硬件要求低等特点,且可以解决误差累积的问题。本文利用Matlab进行了仿真,仿真结果表明该方法明显地提高了定位精度,可以有效地应用在移动无线传感器网络中。     

基于数据融合技术的TDOA移动台定位方法

提出了一种移动网络条件下新的定位方法.该方法基于数据融合技术,对传统Chan算法的定位估计结果进行多层信息融合,使得仅利用多组到达时间差(TDOA)测量数据即可有效地提高移动定位的精度.方法简单实用,特别是在非视线路径(NLOS)干扰条件下,不仅定位精度高,而且显著地降低了定位失败的概率.计算机仿真结果表明,该方法对多种环境都是有效的.     

基于信标节点间距离的改进RSSI定位算法

针对无线传感器网络应用于室内定位时,传统RSSI平均值算法精度较低的问题,提出了一种改进的RSSI算法。该算法利用RSSI平均值对所测量的每个RSSI值进行估量,消除波动大、严重失真数据,从而使所保留的RSSI值能更好的与距离关系对应。并根据室内不同位置的节点环境参数差别大的特征,提出了把信标节点间的固定距离及其测量得到的对应RSSI值带入信号传输模型,从而消除环境因素对距离估计的影响。仿真结果表明:改进RSSI算法与传统的平均值距离估计算法比较,距离估计误差明显降低,可以满足室内定位精度的要求。     

基于ZigBee网络的室内定位系统的设计与实现

针对当前室内定位系统成本高、精度低、可靠性差的缺点,设计出了一种基于ZigBee无线传感网络的无线室内定位系统.系统硬件以德州仪器公司CC2530片上系统为核心,软件基于德州仪器公司Z-Stack协议栈将测距标定与完整定位流程结合起来,通过测量接收信号强度计算待定位节点到参考节点的距离,然后利用三角形质心算法进行定位,确定待定位节点坐标.实际测试表明:该室内定位系统操作简单,可靠性高,定位精度达到95 cm以内,定位误差期望为9.76 cm.     

基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法

针对当前传感器网络数据压缩算法存在压缩比率低、 数据变形严重等缺陷, 为提高传感器网络数据传输的实时性, 提出一种基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法. 首先采集传感器网络原始数据, 采用空间变换技术从空间上分析传感器网络数据之间的相关性, 进行去噪处理, 减少噪声所占的空间资源; 然后根据传感器网络数据的时间相关性, 引入压缩感知算法对空间系数进行压缩处理, 减少传感器网络数据冗余; 最后通过仿真实验分析传感器网络数据压缩算法的性能. 仿真实验结果表明, 相对于其他传感器网络数据压缩算法, 该算法可在不损失传感器网络数据信息的条件下, 提高传感器网络数据压缩比率, 同时获得更快的传感器网络数据压缩速度, 减少传感器网络通信压力.     

基于超空泡混沌预测机制的移动传感网高速传输算法

为解决当前移动传感网高速传输算法中存在跳板节点性能不强及链路抖动频繁等难题,提出了一种基于超空泡混沌预测机制的移动传感网高速传输算法。首先,针对传感节点处于移动状态时拓扑结构难以稳定的问题,采取三角定位方式,构建了能量-惯性修正方法,以完成拓扑结构预测的精确化,实现了节点高速移动状态下的传输链路稳定,减缓了移动传感网的链路抖动;随后,针对移动传感网拓扑形态中存在的超空泡区域,设计角度映射方法,以改善区域内跳板节点寻址状况,从而稳定超空泡区域内链路建立的准确度,提高数据上传稳定性能。仿真实验表明:与当前移动传感网高速传输中常用的启发式高带宽传输(heuristic high bandwidth transmission algorithm,HHBT)算法及拓扑空洞修正传输(topological cavity modified transmission algorithm,TCMT)算法相比,本文算法具有更高的上传带能力与数据传输质量,以及更低的节点平均能耗小和丢包频率低。