基于信号到达时间的UWB定位算法

首先分析讨论了两种基于信号到达时间的超宽带定位方法--最小二乘法和DFP算法,最小二乘定位方法计算简单,但在存在测距误差的情况下定位精度较低;DFP算法的定位结果通常与初值有关,还易陷入局部最优点.因此,作者提出了基于遗传算法的UWB(超宽带)定位方法,通过与前两种算法进行仿真分析和比较,表明该方法能有效提高定位精度.     

室内超宽带非视距协同定位算法

超宽带以其高分辨率和抗多径的特点,成为室内定位技术的突出代表．室内环境复杂,接收的定位信号中多径干扰和非视距NLOS传播,会产生严重的非视距NLOS效应,导致传统的定位算法出现较大偏差．为了克服NLOS误差的影响并得到满足室内定位的精度要求,提出将带校正因子的WLS算法和Taylor算法相结合,通过协同定位来抑制非视距误差．结果表明：在多种环境下,改进的算法都能够较好地抑制NLOS误差干扰,基本满足了室内定位的精度要求,具有健壮性强的特点．     

基于到达时间差的声源定位算法与实现

基于到达时间差的声源定位方法由时延估计和定位估计两部分构成,第一步的误差会带入到第二步从而造成累积误差,影响最终定位精度.针对这一问题,本文提出了一种改进的声源定位方法,采用累积互功率谱相位时延估计,并在此基础上结合球形插值算法进行定位.为了验证该算法在实际声场环境下的可行性和有效性,构建了三维麦克风阵列声源定位系统.实验结果表明,本文所提出的方法可以有效减少误差,提高最终定位精度.     

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．     

RSSI的室内人员卡尔曼滤波定位算法

RSSI定位技术的室内定位算法中,由于室内环境的复杂性及人员的随机性等因素可能会带有噪声影响,所以需要加以抑制。本次设计的室内定位算法首先根据室内特殊环境设计出定位算法流程图,建立算法模型并用卡尔曼滤波算法来抑制环境中噪声因素所引起的误差,然后结合改进的RSSI算法实现室内移动人员的定位,使得定位的结果更接近于真实值。重点研究将卡尔曼滤波算法与改进的RSSI算法相结合估算出更精确的室内人员位置信息。通过实验表明,结合卡尔曼滤波改进的室内人员定位算法的定位精确度有明显的提升,误差相比于文献9所提出的定位算法有所降低。     

一种面向位置服务的超宽带室内定位算法

超宽带技术由于较高的测距精度和穿透性能,对于位置服务有着重要的应用价值。在实际的高密度定位环境中,传统的定位算法受非视距误差和多径效应的影响,很难实时准确解算出实际位置坐标。虽然增加基站数量可以有效提高定位的精度,但是其成本也在不断提高。针对超宽带在高密度室内定位中实时性差、定位精度低的问题,提出了一种基于支持向量机的超宽带定位方法,提高了定位的精确性和鲁棒性;给出了基于到达时间差(TDOA, time difference of arrival)的支持向量机模型,重点在于将定位问题转化为分类问题的求解;通过TDOA值和坐标值来建立支持向量机分类模型,利用一对一分类模型实现了坐标值的解算,提高了坐标解算速度。仿真结果表明,在高密度实时定位中,相比于传统的Chan算法和Taylor算法,文中方法在定位精度近似的情况下,实时性要高于传统算法,满足实际定位中低功耗、快速高精度定位的要求。     

时间反转超宽带系统的空间谱定位算法

根据超宽带无线电技术的电磁波定位原理,提出了一种超宽带空间谱定位算法,结合多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法并利用超宽带信号源的频带分割获取多频下的时反算子.仿真结果有效地验证了本文所采用的方法具有良好的定位成像能力.     

基于超宽带技术的室内无线定位的研究

本文介绍了超宽带定位技术的特点和优点,在分析了无线定位基本算法和室内信道特点的基础上,研究了超宽带用于室内定位的几种技术,以及室内定位与跟踪的相关算法,进一步选出适合在室内定位的算法,以提高定位的精度并减少非视距和多径传播的影响。     

基于TS-KNN的室内定位算法

室内定位是智慧城市的硬性需求,大量智慧城市相关应用都离不开位置服务。主要室内定位技术包括:蓝牙、RFID、UWB、地磁等,但由于成本、部署便捷性等问题,限制了其应用发展。笔者提出了一种基于指纹时序特征的KNN(k-nearest neighbor)定位算法(TS-KNN,timing sequence based KNN),该算法使用当前时刻的指纹进行基准坐标选择,并利用前几个时刻的定位结果对每个基准坐标进行权值修正。在重庆市某广场进行实验测试结果表明,提出的TS-KNN方法与KNN和WKNN等其他算法相比较,具有更高准确率,可有效提高室内定位精度,降低平均定位误差。     

基于超宽带信号的穿墙雷达目标定位研究

超宽带信号在穿透墙或其它障碍物的传播过程中会发生折射的现象,给探测目标的定位造成误差.提出了一种数值逼近的计算方法来求解真实的折射路径和回波时间延迟,简化了计算过程.同时也采用多周期脉冲信号的周期累加方式来处理信号消噪问题,大大改善了信噪比.最后对不同阵元数条件下的目标探测效果进行了比较.仿真结果表明阵元数越多,信噪比越高,定位也越精确.     

超宽带信号模型的仿真研究

描述了超宽带信号的原理,讨论了几种用于产生超宽带脉冲信号的波形,分析了脉冲位置调制的特性,介绍了超宽带信号仿真原理,并在时域上实现了对超宽带脉冲信号的仿真.     

基于室内照明区域人员定位的探讨

首先根据照明灯的照明光路构建照明模型确定定位区域并且建立定位向量,然后通过对室内照明灯场景的分析,将定位场景分为三大类,在第一类和第二类中分别采用定位向量的方法实现目标的区域定位,在第三类中采用常见的三边定位方法实现对目标的定位,最后针对实际环境对实验结果产生的误差,尝试采用线性最小二乘法精确计算方法进一步优化定位结果。     

基于改进樽海鞘群算法的到达时间差定位

针对室内到达时间差(time difference of arrival, TDOA)位置估计中的非线性最优化问题, 提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置. 通过选择最优主基站构造改进的适应度函数, 使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度, 提高了搜索精度. 在初始樽海鞘种群中引入近似解, 使全局搜索的步骤得到简化, 加快了算法前期收敛速度. 采用自适应跟随策略更新追随者位置, 解决局部开发低效问题, 加快了算法后期收敛速度. 仿真结果表明, 基于改进樽海鞘群算法的 TDOA 定位技术相比其他元启发式算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.     

基于被动式移动架构的室内机器人二维定位方法

针对目前室内定位系统技术成本高、使用环境要求高和算法复杂等问题,设计了一种基于被动式移动架构(passive mobile architecture,PMA)的定位系统.在同一平面内共安装5个超声波节点,机器人充电桩安装2个发送节点(2 transmitting nodes,2T),机器人安装3个接收节点(3 receiving nodes,3R),建立2T3R-PMA测量模型,利用到达时间差(time difference of arrival,TDOA)方法测量各发送节点与接收节点间距离,通过测量模型计算得到机器人在机器人充电桩二维坐标系中的位置信息(x,y,θ)T.分析了定位系统的误差来源,并采用分段抛物线插值与温度补偿算法对误差进行了修正.实验结果表明,测量平均定位误差不超过2 cm,验证了系统的实用性.     

基于信道特征的超宽带非视距鉴别及定位算法

脉冲超宽带(impulse radio ultra wide band,IR-UWB)测距定位系统中,信号的非视距(non-line-of-sight,NLOS)传播检测及在定位算法中给予误差矫正是提升定位性能的主要方法。为此提出了一种基于信道统计量(channel statistic information,CSI)——峭度(kurtosis,K)和均方根时延扩展(root mean square delay spread,RMS)联合似然比检验(Likelihood ratio test,LRT)区分NLOS状态的算法。该算法首先对IEEE802.15.4a信道的K和RMS的概率分布进行建模,作为标准信道分布;然后对信道的瞬间分布和标准分布的KL散度做LRT检测信道状态。最后利用信道检测结果,提出了一种基于LRT的Taylor(LRT-Taylor)定位算法。仿真结果表明:K和RMS联合的LRT检测法鉴别所有UWB信道环境都有较高的准确率;在移动端(mobile terminal,MT)与锚点(anchor node,AN)间为较复杂的NLOS环境时,LRT-Taylor算法也能获得较高的定位精度。     

基于神经网络的UWB室内定位算法

定位技术的迅速发展,使它渗透到了人们的生产生活中,因此,对定位技术的完善和提升变得尤为重要.一些传统定位技术,如红外线、超声波、蓝牙、RFID等,由于室内环境的复杂性,导致定位精度有所损失.UWB作为一种无载波通信技术,其诸多优点可以使它在视距传输中获得良好的定位效果,但是实际环境中的非视距传输,会使其受到影响而产生误差.采用TOA定位方法,辅以神经网络算法,可在寻求优化解的过程中不断减小误差,实验仿真表明,该算法在复杂的室内传输中具有较高的定位精度.     

基于三角定位算法的WiFi室内定位系统设计

【目的】改善室内定位系统的质量,提高室内定位的准确率和效率。【方法】利用无线WiFi信号自身的特点,在Android平台的基础上设计一种基于三角定位算法的WiFi室内定位系统。【结果】实验测试结果表明该WiFi室内定位系统能准确地进行室内定位。【结论】基于三角定位算法的WiFi室内定位系统定位准确率高,具有很高的商业使用价值。     

基于RSSI的室内定位算法研究

无线传感网络是无线通信技术、传感器技术和微处理技术相集成的产物.随着信息技术的不断发展,WSN已经成为我们日常生活不可或缺的一部分.定位技术作为无线传感网络研究的热点,也受到了各领域的极大关注.本文通过对传统的室内定位算法的研究,综合考虑影响定位精度的因素,提出了改进的定位算法,并进行了仿真验证.     

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...