一种改进型无线传感器网络HCRL定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的基础,是其关键技术之一.随着无线传感器网络应用的不断发展.改善定位算法成为最急迫和最具挑战性的工作.笔者详细地分析了HCRL定位算法的原理和过程,在继承了HCRL低系统通信开销优点的基础上,针对其在计算复杂度和定位精度方面的不足,应用四种改进策略,提出了一种改进算法IMP-HCRL.仿真实验表明:IMP-HCRL定位算法不仅保持了HCRL在节省系统通信量上的优势,同时提高了定位精度,降低了系统的计算复杂度.     

基于跳段距离优化的改进DV-Hop定位算法

系统介绍无线传感器网络DV-Hop分布式定位算法的工作机理,并指出该算法的不足.为了减小原算法的定位误差,基于加权原则改进了计算全网平均每跳距离的公式.仿真结果表明,改进算法与原DV-Hop定位算法及已有的改进算法相比,能够更好地提高节点定位精度.     

激光光斑中心高精度定位算法研究

为提高测风激光雷达系统光学结构能量接收效率,需要对激光雷达系统中的激光光斑中心进行准确定位. 通过对常用亚像素定位算法的分析,利用高斯拟合和矩形区域来对灰度重心定位算法进行优化,提出了激光光斑定位的改进算法,并与已有的算法进行了对比分析,设计并开展了验证试验. 试验结果表明改进算法比已有传统算法对激光光斑的定位准确性大幅提高,最大限度地减小光斑形状的不对称所导致的误差,对于光能量分布中心的估计也更为准确,是一种切实可行的光斑中心定位算法.      

交通数据的地图匹配算法研究

城市智能交通引导系统为用户提供最准确的道路交通信息。在分析地图匹配问题产生原因的基础上,阐述了地图匹配算法解决车辆在地图上位置定位的基本思想和判断依据,设计了交通引导系统中便于实现的地图匹配算法,通过引入行驶方向和驾车轨迹,地图匹配算法改进后提高了车辆定位的准确性。系统实验证明,改进后的地图匹配算法能够很好的完成交通引导系统中车辆位置在地图显示中的定位匹配任务。     

竹类种质资源图像采集实时定位方法

针对目前竹类种质资源数据采集方式单一、费时费力等采集方式落后的问题,提出了基于Android平台的竹类种质资源图像采集实时定位模型和方法.选择将COO定位与GPS定位结合的移动定位方法,研究了实时定位算法—利用最小平方法消除无损Kalman滤波法中的异常值从而产生一种新的改进算法,最后探讨了数据与图像的整合方法的实现,采用EXIF格式实现图像、GPS信息、方位、文本等一体的图像表达.结果表明,该改进算法能有效去除异常值,为更加准确有效地对竹类种质资源数据进行采集提供了技术支持.     

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.      

无线传感网络DV-Hop定位改进算法

针对DV-hop定位算法定位精度不高的问题,提出了一种改进的DV-hop算法,并详细介绍了改进的基本原理.在算法第二阶段融入了RSSI算法修正平均每跳距离,第三阶段采用先减后平方的方法对极大似然估计法计算步骤进行了改进,减小了计算误差.并利用matlab对改进算法进行了仿真分析.仿真结果表明:与传统的dv-hop定位算法相比,改进算法定位误差降低了21.8%,使定位精度有了较大的提高,且不需要增加额外的硬件开销.     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

基于改进YOLOv3算法的水面漂浮物检测方法

针对人工湖中的水面漂浮物检测问题,提出了一种基于改进YOLOv3的水面漂浮物目标检测算法,目标检测包括目标识别与目标定位.首先通过改进的k-means聚类算法获取先验框,以提高定位框与数据集标注框的匹配度,其次在YOLOv3算法框架的3个预测支路中添加类别激活映射(CAM),将原基于边界框的定位方式替换成基于像素点进行定位.实验结果表明:改进的YOLOv3算法提高了识别精度,降低了定位误差.识别精度为97.49％,比YOLOv3算法提高5.14％,平均定位误差为2.60个像素点,比YOLOv3算法减小了1.36.     

基于Android的室内定位系统的研究与实现

为满足定位市场的服务需求,改进传统的定位技术在室内使用存在着定位精确度低、耗电量大等缺点,作者对基于WiFi位置特征匹配的室内定位技术进行了深入研究,分析了各种因素对WiFi信号的影响以及一些常用定位算法的对比,通过在特征库建立阶段采用高斯过滤法剔除误差较大的信号强度值,提高了数据库中采集值的数据精度.在定位阶段采用改进的K加权近邻法,将改进后的算法作为在线匹配算法,有效地避免定位过程中偶然的信号波动给定位带来误差,设计与实现了一个基于Android系统的WiFi室内定位系统.     

结构监测系统中传感器故障判别方法

为了解决结构监测过程中,对传感器故障所引起异常测值难以准确识别的问题,基于灰色理论和模糊聚类方法提出了判别异常测值出现成因的方法,其原理是通过分析测值序列之间的相互联系来判断监测系统中传感器是否出现故障,通过构造灰色绝对关联度矩阵并将其作为模糊关系矩阵进行聚类分析.分析结果表明,当异常测值序列与其他测值序列的关联度有明显降低时,可初步判定该异常是由传感器故障引起.最后通过对润扬大桥北锚碇基底孔隙水压力测值的分析说明该方法可有效应用于实际工程.     

视频监控中多视角目标智能定位追踪方法研究

在视频监控中对目标进行定位追踪时,容易出现遮挡情况。当前定位追踪方法需预先检测出遮挡状况,再对目标位置进行校正,计算量大,且追踪结果不可靠。为此,提出一种新的视频监控中多视角目标智能定位追踪方法,针对每个摄像头采集到的图像,对其进行二值化处理,通过稀疏表示方法对目标进行定位。构建了视频监控中多视角目标跟踪的概率框架,针对每个智能摄像机,建立视频监控中多视角目标追踪模型。通过不同视角中的视频数据求出本地似然函数。为了避免维度灾难问题,对联合后验概率进行分解获取边缘概率乘积的形式,通过边缘概率求出被追踪目标在摄像机视角下的位置。依据消息传递机制实现信息融合,达到目标追踪的目的。实验结果表明,所提方法有很高的定位和追踪精度。     

基于WMMP协议的危险品运输车定位系统开发

采用WMMP协议,设计了一套危险品运输车实时定位系统.该定位系统由车载定位终端和车辆监控中心服务器组成,车载定位终端对车辆实时信息进行采集和发送,监控中心服务器接收车辆定位信息并进行处理.通过监控中心GIS监控系统,可实时了解所监控车辆的运行情况.提高危险品运输的安全性.     

一种配电网故障区段定位的改进矩阵算法

分析了现有配电网故障定位矩阵算法存在的问题,提出一种配电网故障区段定位改进矩阵算法。该方法以网络关联矩阵描述馈线区段和测控点的拓扑联接关系,根据故障发生时与故障馈线区段相连测控点的故障过电流特征,形成一种适用于各类型馈线区段故障判定的统一判据。该算法判据形式统一、计算量小,省去了规格化处理与多次设定正方向的过程,能够解决环网故障、馈线末端故障、多电源网络多重故障定位等问题。     

基于用户水质投诉信息的供水管网污染源追踪定位

突发性水污染事故事发突然,污染物扩散迅速,对供水管网水质安全危害巨大.在缺乏足够水质监测设备的城市,用户对管网的水质投诉信息可及时反映管网水质情况.根据用户水质投诉的位置信息,利用改进的污染矩阵法查找管网候选污染源节点,再通过概率理论分析各候选污染源节点中是污染源的可能性,最后采用波达法则和数据标准化法两种方法评价最具可能性污染源.该方法的可行性和有效性通过某市管网实例进行了验证.     

微型GPRS无线数字通讯管道泄漏检测系统

介绍了一种新型的管道泄漏检测定位报警系统,该系统应用了掌上电脑数据采集分析系统、GPRS无线数字通讯系统等数字化、信息化技术,使得检测单元具有体积小,安装简便和数据传输快捷并且占用通讯资源少等特点,这种新型的管道泄漏检测定位报警系统可以广泛应用于输水、输油和输气的管道。     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在传统概率感知模型中加入节点剩余能量因素进而得到改进的概率感知模型C（S_i,p）{=0,ifd（S_i,p）≥r—r_e E_ir/E_i0-e-λσ,if d（S_i,p）≤r＋r_e 1,ifr—r_e≤d（S_i,p）≤r＋r_e,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法（即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解）。仿真实验结果表明：文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。     

基于长期监测数据的桥梁局部时变可靠度分析

本研究提出了一个基于长期监测数据的桥梁局部时变可靠度分析方法。首先,对原始监测应变数据进行预处理,滤掉电磁干扰导致的异常数据;然后,考虑到季度温度效应对监测应变数据统计特征的影响,基于年温度监测数据,采用聚类分析法,对桥梁局部位置的监测数据进行统计时间段划分,实现了统计时间段内荷载效应数据对应统计特征的提取;进而,结合结构抗力经时变化模型,对桥梁结构考虑抗力衰减的抗力时变概率分布进行分析;最后,对在役桥梁局部监测点位置进行了全期局部时变可靠度分析。通过实桥数据分析,验证了所提方法的合理性和有效性,为桥梁结构局部时变可靠度分析提供了理论基础和应用方法。     

机载火控系统多传感器航迹数据融合

为研究机载火控系统多传感器数据融合的方法。采用了多用于多目标多传感器航迹数据融事的改进的卡尔曼滤波算法，运用假设检验理论，充分考虑了位置互联的正确性和目标信号的历史信息，使其性能不随目标数目的增大而变差。计算机仿真表明：所建立的系统运行可靠；所采用的算法具有处理速度快、精度高等优点。     

人体运动目标检测与跟踪系统设计及算法仿真实现

在人体运动目标检测部分,根据室内监控的特点,提出了先采用统计平均法获取室内背景,然后选用背景减除法对运动目标进行检测,接着利用改进的区域增长法对属于同一目标的像素区域进行合并,判断并提取人体目标。在人体跟踪部分,使用卡尔曼滤波器预测目标参数,再根据预测参数跟踪人体目标,得到行人的运动轨迹。利用Matlab/Simulink对整个系统进行建模仿真,并不断修正算法的参数。通过室内实际采集的几个视频序列进行试验,该算法能够正确地检测并且跟踪运动的人体。