基于空间分集和轨迹连续的实时Fingerprint定位算法

在室外复杂环境下,接收信号强度的浮动是制约Fingerprint定位精度的一个主要问题。传统的方法利用时间分集和平均滤波器来减小信号的浮动,这增加了定位的延迟,无法满足室外实时定位的需求。为了解决信号浮动和定位延迟问题,在分析接收信号强度空间相关性的基础上,提出了一种实时的Fingerprint定位算法,利用空间分集减小信号的浮动和定位延迟,同时根据运动物体轨迹的连续性提高定位精度。室外环境下的实验结果表明了所提算法能显著提高Fingerprint定位系统的性能。     

基于数据融合的WLAN/MARG组合定位系统

接收信号强度（received signal strength, RSS）浮动和无线接入点缺失是制约无线局域网（wireless local area network, WLAN）定位精度的主要问题。利用智能终端已有的MARG（magnetic,angular rate,and gravity）传感器,设计了基于粒子滤波和卡尔曼滤波的数据融合算法,实现了一个低成本高精度的WLAN/MARG组合定位系统。该系统利用WLAN和MARG定位技术的互补特性,有效校正了由RSS浮动引起的定位误差和由传感器噪声引起的累积误差。室内WLAN环境下的实验结果表明,本文所提系统,相比WLAN和MARG定位系统,定位均方根误差分布减少了62%和91%,并且有效扩大了系统应用范围。     

基于四元数的MARG传感器姿态测量算法

陀螺仪的漂移、载体的线性加速度和周围局部磁场的干扰是制约MARG传感器姿态测量精度的主要问题,传统的方法利用滤波算法和零速修正技术来减小姿态测量误差。该文基于已有的惯性测量单元,设计了一个基于四元数的扩展Kalman滤波器,通过建立MARG传感器模型,引入传感器偏差补偿和自适应的测量噪声协方差矩阵构造方法来提高姿态测量精度,减小载体线性加速度和周围局部磁场的干扰,实现三自由度的姿态测量。基于惯性测量单元(IMU)的实验结果表明了本文所提算法能显著提高姿态测量精度。     

异构多跳无线传感器网络容错性拓扑控制算法

异构无线传感器网络(heterogeneous wireless sensor works, HWSN)能有效降低数据转发延迟、网络能量消耗,是一种更现实的网络模型,基于HWSN的k容错性拓扑控制是一类NP难问题。在综合分析HWSN网络模型的基础上,本文设计了简化网络图构建方法,通过构造有序邻集来约束节点的最大发射功率,以网络总功耗与容错性双优化为目标,实现了一个k容错性分布式拓扑控制算法(k-fault tolerant distributed topology control, k-FTDTC)。实验结果表明,相比分布式拓扑控制(distributed adaptive topology control, DATC)方法,k-FTDTC算法有效降低了网络总功耗和最大发射功率,且具有较好的容错性和较低算法复杂度。