基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法

蜂窝车联网（cellular-V2X，C-V2X）中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案，在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题，文章对已有栅格定位算法进行优化，提出一种基于统计信息网格（statistical information grid，STING）的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升（extreme gradient boosting decision tree，XGBoost）进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发，相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化，使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。     

基于成像算子优化的微震逆时定位方法

针对目前微震逆时定位成像存在的问题,提出一种优化后的成像算子,对模型数据进行抗噪性、误差速度以及检波器分布和数量进行测试,并提出采用峰度值作为定位成像结果的评价标准。结果表明,优化后的成像条件在定位能量聚焦程度和成像分辨率上都得到了提升,对含速度误差和含噪微震数据都有较好的成像结果,并且对检波器的分布和数量有较好的适应性,取得了较为理想的定位效果。     

基于CSI离散指纹的轨迹跟踪方法

针对从Wi-Fi设备中获取的接收信号强度(RSSI)在定位过程中误差较大的问题，设计了一种基于信道状 态信息(CSI) 离散指纹的轨迹跟踪方法．首先经过汉佩尔滤波，巴特沃斯低通滤波去除了CSI异常值和噪声的影响， 然后利用线性回归算法去除相位的频移误差，继而采用协方差矩阵特征值法进行特征提取，最后通过基于CSI子 载波权重的主成分分析法进行了无源定位和轨迹跟踪．实验结果表明: 离散指纹点定位的平均正确率在 90%以上， 所设计的算法能有效实现对室内人员的定位和轨迹跟踪．     

基于散射区模型与参数聚类的室外NLOS单站定位算法

室外非视距(non line of sight， NLOS)环境中障碍物会阻碍终端电磁波信号直接传播到基站，而且该条件下单基站收集的定位信息不足，导致定位精度不高。针对上述问题，提出一种基于空间布局的散射区模型和基于参数聚类的定位算法。根据固定基站附近的空间布局确定散射区并构建散射区模型，该算法基于该模型收集多径信号的测量参数，将k-means聚类(k-means clustering)和均值漂移聚类(means shift clustering)算法有效结合对参数聚类处理，再根据聚类结果和单站定位系统的几何结构建立方程组，将方程组的求解问题转化为非线性优化问题并利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt， LM)算法求解优化问题估计目标位置。仿真结果表明，在室外NLOS环境中，且仅提供单个基站的条件下，该算法可以有效提高定位结果的精度。     

基于GPS的物联网智能终端定位技术研究与应用

对基于GPS全球定位系统及其地面接收模块的终端节点定位技术进行了研究,并将其用于物联网智能终端定位系统的开发与应用。该技术实现对物联网终端节点所处位置实时定位,并且还提供各智能终端定位所需的统一基准时间,可用于实现物联网中任何两个智能终端节点之间任何时间、任何地点的连接。此外,它还可以应用于动态组建大范围无线传感器网络。     

一种改进Mask R-CNN的运动目标定位方法

针对在复杂场景下传统算法对运动目标分类精度不高且无法直接输出关键点空间坐标这一问题，本文提出了一种基于改进Mask R-CNN的运动目标定位方法。该方法在TensorFlow 框架下采用自制数据集预训练提取多尺度的卷积，将采集到的网络视频流通过RoIAlign算法处理获得像素级的特征并匹配SIFT特征点建立空间坐标系统，在空间约束下结合Kalman filtering补偿运动轨迹，通过投影变换矩阵将像素坐标转换为世界坐标。实验表明该方法提高了模型在干扰背景下的鲁棒性，平均误差在8cm以内，实现了在复杂场景下可以获得实时高精度的定位信息。     

基于BIM技术的室内照明仿真模拟软件计算精度解析

建筑照明专业参与BIM （building information modeling）技术的同平台作业还处于起步阶段。DIALux evo 8.2和ElumTools 2019.07是目前仅有的参与BIM技术的室内照明仿真模拟软件。采用CIE （Commission Internationale de i''Eclairage）发布的CIE 171：2006—test cases to assess the accuracy of lighting computer programs的5.2至5.8测试用例，通过验证这2款软件的计算精度，分析得出软件性能的优缺点。结果表明：在计算点光源直接照度、面光源直接照度以及光通量守恒性能这3个方面，2款软件均具有较高精度；计算大面积漫反射、遇遮挡和不同反射率这3种情况的间接照度时，DIALux evo 8.2计算精度优于ElumTools 2019.07；计算小面积漫反射的间接照度精度时，ElumTools 2019.07计算精度优于DIALux evo 8.2；计算定向透射性能时，这2款软件精度均比较低。进一步分析得出：核心算法是产生误差的主要原因，2款软件信息交换均存在一定缺陷。因此，采用光子映射算法，创建建筑与照明全信息交换接口将成为未来基于BIM技术的室内照明仿真模拟软件的研发方向。     

基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法

利用太阳射电暴影响全球定位系统(global positioning system, GPS)性能这一特征,提出一种基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法。首先计算观测地的太阳高度角,接着筛选出“降点”和“升点”用于确定单个观测地单颗卫星的波谷时间区间,最后综合多颗卫星和多个观测地得到太阳射电暴的检测结果。实验结果表明:太阳射电暴检出率随太阳入射角的增大而增大,在L2频段对600太阳流量单位(solar flux unit, SFU)以上的太阳射电暴检出率达到80%以上,在L2频段检出效果优于L1。该检测方法识别率高,成本低,不依赖于射电望远镜,能进行全天候实时的监测。     

GPS/GLONASS/BDS/Galileo数据质量的对比分析

论文采用MGEX（Multi-GNSS Experiment, MGEX）80个观测站点数据，选择数据利用率、周跳比和多路径效应等运用Anubis软件研究了定位性能的定量评价方法。结果表明，GPS、GLONASS和Galileo数据利用率的平均值均大于设置的阈值（80%），而BDS数据利用率的平均值较低，仅为58.04%；周跳比平均值从大到小依次为Galileo、BDS、GPS和GLONASS；所有频点中，Galileo系统E5频点多路径效应平均值最小，GLONASS系统G1频点多路径效应平均值最大。以定位精度和收敛时间作为定量评价指标，分别选取数据质量不同的观测站进行静态模拟动态单系统精密单点定位解算，分析表明周跳比对定位精度的影响程度更为显著，数据利用率和多路径效应与收敛时长无显著关联，周跳比大的数据收敛快。     

基于启发式搜索算法的无人机航迹快速规划

基于无人机导航系统的自身特点，无人机在导航过程中会出现无法精确定位的情况，从而产生定位误差。如果不能及时校正随时间累积的定位误差，会使无人机无法到达预定目的地，从而导致飞行任务失败。为避免这种情况的发生，本文研究了考虑定位误差的无人机航迹快速规划问题。以航迹距离最短为目标，考虑定位误差校正约束与航迹约束，建立了混合整数规划模型。根据深度优先搜索算法与回溯算法的特点，设计了启发式深度优先搜索+回溯算法来求解问题，并在此算法基础上加入模拟退火机制对解的质量进行优化。以某飞行区域的数据为例进行仿真实验，结果表明启发式深度优先搜索+回溯算法可以快速有效地求解考虑定位误差的无人机航迹规划问题。