二维矢量声强的误差分析

为便于识别和定位平面内噪声源,依据双传声器互谱声强法原理,建立二维矢量声强探头的物理模型,推导了二维声强的计算公式,分别在单极子和偶极子声场条件下,利用该探头测量二维声强及定位误差。结果表明：对于单板子声场,频率小于4600Hz时,x,y方向和总声强理论误差均不超过1．5dB;频率小于1600Hz时,定位误差均小于0．01m。对于偶极子声场,测点距y轴小于0．01m、频率小于1300Hz时,定位误差较大,均大于0．01m;测点距Y轴0．6～2．0m、频率小于1600Hz时,定位误差均小于0．01m,能够满足工程上的需求。     

基于ZigBee技术的井下人员定位安全监测系统

采用德州仪器(TI)公司CC2431芯片,构建了基于ZigBee协议的井下人员定位及安全监控系统.网络由网络协调器、定位参考基站、人员终端组成,通过在井下建立线状和网状ZigBee无线网络,实现井下人员定位、环境监测和通信等功能.通过人员终端测定附近定位基站的信号强度,可以用监控系统上位机软件实时观测井下人员的活动,并进行数据采集和传输.通过对天线的近场效应进行补偿性修正,定位误差降低了约50%.模拟井下环境的性能测试结果表明,该系统可以达到0.25 m的测量分辨率,定位误差小于2 m,可以支持4 kbps的数据传输,满足井下人员定位和事故发生时的疏散调度要求.     

矿井非视距环境下UWB人员定位算法

为建立实时、高精度定位系统,减少弯曲巷道对矿井人员定位产生的NLOS误差,基于超宽带UWB技术和井下复合衰落信道模型,提出一种矿井NLOS环境下的改进算法。利用面积形心算法,将未知节点的空间位置约束在一个较小的区域内,然后利用Taylor和Chan氏算法进行定位,从而提高UWB井下人员定位系统的精度。仿真结果表明：该算法在井下NLOS环境下具有较高的定位精度,综合性能优于Chan氏算法和Taylor算法。     

基于超宽带信号到达时间的室内人员被动式定位算法及仿真

针对超宽带网络中室内人员被动式定位问题,提出了一种基于超宽带信号到达时间的定位算法,实现了单目标与双目标定位.讨论了人员存在时特有的多径传输信道,根据信道模型提出定位算法:首先,利用无人时接收信号的先验知识,提取与人有关的接收信号;其后,估计人所在信号传输路径的到达时间;最后,计算各路接收信号的传输距离,采用加权最小二乘算法对目标进行位置估计.基于时域一致性绕射理论,建立室内人员被动式定位仿真场景.仿真结果表明,所提算法单目标定位结果以90%,的概率低于0.3,m;双目标的定位结果以78%,的概率低于2,m.     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

矿山井下超宽带无线定位算法研究

针对矿山井下环境复杂,存在非视距(NLOS)传播以及多径现象,以及对人员和设备的定位精度要求高等现象,而传统的基于距离的无线传感网络定位技术,如RFID射频识别技术、WiFi定位技术等存在传输距离短、抗多径效应差、定位精度低等问题。在对现有的矿山井下目标定位技术系统分析的基础上,提出了一种基于超宽带技术的矿山井下联合无线定位方法。在发射与接收台之间采用超宽带UWB技术,采用粒子滤波算法进行位置估计,并用TDOA/RSS联合技术获得的观测信号对位置进行修正。实验结果表明,与传统单一的井下定位技术相比,基于粒子滤波的TDOA/RSS联合定位技术降低了多径和NLOS对井下目标定位精度的影响,提高了井下定位精度。本联合技术在具有更低成本、易实现的情况下,能够达到更高的定位精度。     

基于惯性导航与UWB的联合定位算法

为提高无GPS情况下的3维定位精度,提出基于惯性导航与UWB(超宽带技术)的联合定位算法.该算法将线性最小二乘法的航迹计算与定位点拟合进行融合,使用加权平均对信赖度因子进行权衡.为验证算法的有效性,设计了1套UWB与9轴惯性导航模块结合的软硬件平台.仿真和实际测试结果表明:该算法可将3维定位误差控制在20cm以内.     

一种10 kV配电网的相间短路故障定位方法

针对当配电网线路相间短路故障点前存在分支负荷时,阻抗法难以准确定位的问题,提出二次定位算法以减小相间短路故障定位的误差。首先,对阻抗法原理进行分析,对故障类型进行判别。然后,通过一次定位算法对故障点进行定位,当故障点前存在分支负荷时,结合线路拓扑结构对一次定位结果进行修正。最后,通过算例分析,对二次定位算法的可行性及准确性进行了检验。研究结果表明:故障距离在20 km内时,二次定位算法的定位误差小于1 km,误差率小于10%,定位精度高,具有良好的工程实用性。     

基于超宽带技术的矿山井下无线定位研究

矿山井下人员和机车的位置信息在安全生产中十分重要,为了获取其精确的定位信息,提出采用超宽带无线技术进行定位。介绍了超宽带技术及其特点,对其在井下应用的可行性进行了探讨,提出了一种新的矿山井下基于到达时间差TDOA的UWB无线精确定位方案,并对该方案的原理进行了分析。     

基于质心-Taylor的UWB室内定位算法研究

针对室内环境影响定位精度的非视距传播(non-line-of-sight,NLOS)问题,在对基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)的超宽带(ultra wideband,UWB)室内定位模型和算法进行分析研究的基础上,提出了质心-Taylor混合定位算法。该算法利用对测距误差不敏感的质心算法对目标进行初始粗定位,然后将其作为Taylor级数展开法的迭代初值进行二次精细定位,并动态地将前期定位完毕的节点转化为后续定位过程的参考节点,最大限度地利用不断增加的已知信息,在提高Taylor初值质量的前提下减少预设参考节点数目,降低系统硬件成本。采用MATLAB软件进行了模拟仿真。仿真结果表明,该算法定位性能优越,尤其在NLOS测距误差较大的环境下能有效地提高系统的定位精度。     

矿山微震定位计算与应用研究

非理性购买行为现象非常普遍,但关于非理性购买决策的定义目前并没有一个统一的说法。行为经济学是一门介于经济学和心理学之间的边缘科学,它从心理学的角度揭示了人类非理性决策的现实,对规范经济学的“经济人”假设提出了挑战,动摇了效用最大化公理,它用实验方法证明现实生活中的人如何做出经济决策,使经济学恢复它本来的面目。基于规范经济学和行为经济学中关于“人性”假说的对比研究,发现非理性购买决策是指人们在购买过程中依靠直觉或情感、违反效用最大化、偏好不一致和非完全自利的判断与选择行为。     

削减NLOS误差的UWB室内定位算法

为了解决非视距（non-line of sight，NLOS）环境下超宽带（ultra-wideband，UWB）室内定位精度低的问题，提出一种基于到达时间差（time difference of arrival，TDOA）的UWB室内定位算法来削减NLOS误差，提高定位精度。利用卡尔曼滤波算法，初次估计移动标签节点与各锚节点间的TDOA值；基于TDOA差值进行NLOS误差判别，依据判别结果对受NLOS误差影响的测量值进行视距（line of sight，LOS）重构，并利用仅受LOS误差影响的历史值更新卡尔曼滤波的协方差阵；利用Chan-Taylor算法进行迭代计算，得到最终精确的定位结果。实验结果表明，在LOS环境下，提出的算法能达到分米级的定位精度；在受NLOS影响的环境下，该算法能有效提高定位精度，减小定位误差，具有更好的稳定性。     

矿井下分布式光纤定位精度及感测距离研究

煤矿井下分布式光纤定位系统通常采用双Mach-Zehnder 干涉仪分布式光纤振动传感技术,针对该技术存在感测距离短、系统空间分辨率低等问题,采用两个分布反馈( DFB: Distributed Feedback) 激光束和密集波分复用( DWDM: Dense Wavelength Division Multiplexing) 的非对称双Mach-Zehnder 干涉仪的分布式光纤振动传感技术,通过奇异值分解( SVD: Singular Value Decomposition) 算法进行降噪处理,并提出基于SVD 的互相关时延算法。实验证明,该算法能有效提高定位精度和感测距离,当感测距离为61 km 时,定位误差为51． 2 m。当矿井灾难发生时,能对被困人员精准定位,保障了有效救援时间。     

基于改进强跟踪滤波器的UWB/AHRS紧组合定位方法

针对遮挡环境下的车辆定位问题,提出一种基于改进强跟踪滤波（ISTF）算法的超宽带（UWB）与航姿参考系统（AHRS）紧组合定位方法.该方法使用阈值鉴别UWB测距异常值并消除其影响,将强跟踪滤波（STF）算法应用到紧组合系统的数据融合中,并结合定位模型对算法进行改进,以提高算法的稳定性和对观测噪声的估计精度.仿真与实验结果表明,该方法能在复杂工况下提供车辆精确的定位信息,与UWB单独定位及采用几种非线性滤波算法相比,系统的鲁棒性更强、定位精度更高,具有很强的实用性.      

三维无线传感器网络中基于格概率的目标定位算法研究

提出一种基于格概率的目标定位算法,不仅可以有效消除单个传感器节点测量信号强度时存在的不确定性,还可解决检测到目标的节点数目小于4时其他方法无法解决的定位问题.同时还提出一种自学习修正方法,通过实时地修正信号衰减模型中的相关参数,可避免环境动态变化带来的定位失真.仿真结果显示,所提定位算法具有良好的定位精度和较强的抗干扰...     

基于Halcon的蒸汽发生器堵板操作机器人视觉定位算法

蒸汽发生器的工作环境复杂、危险,施工人员在完成堵板螺栓紧固时存在一定的风险。介绍了一种基于图像识别的螺栓紧固方法。机器人自主作业平台主要包括机器人系统和图像采集系统两个部分,采用图像处理软件Halcon,实现基于灰度值的图像阈值分割,利用圆形曲线算法得到圆后,最终得到圆的几何中心。此外,还显示了采用扭矩和时间控制方法的紧固螺栓方法。最后通过螺栓实验和精度验证了图像识别和螺栓紧固的过程。结果表明针对堵板机器人螺栓定位问题采用的基于阈值分割的定位算法识别率为100%,定位最大误差为1.10mm,最小误差为0.92mm,满足堵板机器人螺栓自主定位的精度要求。     

激光雷达和行人航迹推算融合的室内目标定位方法

激光雷达(LiDAR)在室内定位中具有抗干扰能力强,速度、角和距离分辨率高等优点,但在定位过程中其精度易受环境因素干扰影响。本文提出一种LiDAR和PDR融合的室内定位方法,以扩展卡尔曼滤波(EKF)为基础,通过对LiDAR的位移增量、角度观测值以及PDR的位姿信息等量测值进行解算,令二者互补融合,有效抑制非视距影响和误差累积的问题,并对单一类组合算法和融合类组合算法的定位精度进行对比分析。实验结果表明：当室内人员为行走状态时,LiDAR和PDR融合定位算法较单一定位方法在精度和稳定性均有效提高,PDR定位误差为0.98m,LiDAR定位误差为0.6m,EKF滤波融合后定位误差可以下降到0.32m。