Robust location algorithm for NLOS environments

One of the main problems facing accurate location in wireless communication systems is non-line-of-sight(NLOS)propagation.Traditional location algorithms are based on classical techniques under minimizing a least-squares objective function and it loses optimality when the NLOS error distribution deviates from Gaussian distribution.An effective location algorithm based on a robust objective function is proposed to mitigate NLOS errors.The proposed method does not require the prior knowledge of the NLOS error distribution and can give a closed-form solution.A comparison is performed in different NLOS environments between the proposed algorithm and two additional ones(LS method and Chan's method with an NLOS correction).The proposed algorithm clearly outperforms the other two.     

一种混合定位算法线性化处理的抗NLOS的WLS算法

针对到达时间差(TDOA)/到达角(AOA)混合定位算法中出现的非线性问题,提出了一种将混合定位算法中的非线性部分进行线性化处理的算法。同时针对该算法在实际信道中受非视距(NLOS)误差影响较大的情况,采用了利用测量值中含有的关于NLOS的信息,对算法进行加权处理的改进方法,有效的降低了NLOS的影响,同时减少了由于非线性造成的误差过大的情况,最后给出了该算法的仿真结果和性能分析。     

一种新的非视距环境下移动台定位算法

非视距传播已经成为制约蜂窝网络定位的主要障碍。为了抑制和减少非视距传播引起的位置估计误差,提出了一种稳健估计的移动台定位算法———基于最大似然估计的位置估计算法,不需要先验NLOS误差统计特性和时序测量等前提条件,抑制NLOS误差的影响。通过跟传统的最小-均方算法(ordinaryleastsquare)比较,仿真结果表明这种算法有效地提高了在非视距环境下的定位精度。     

基于概率累积的非通视无源定位方法

着眼解决复杂城市环境中非通视条件下的无源定位问题,提出了一种基于概率累积的无源定位方法,将多个三点测量系统得出的辐射源位置分布概率进行累加,取累加后概率的极大值处作为对辐射源位置的最终估计.仿真结果表明,此方法中接收机本身的定位精度对定位结果的影响不大,仿真区域内几乎所有辐射源的定位误差均小于30 m,平均测量偏差为1...     

基于反双曲正切函数的跟踪微分器设计与应用

通过引入反双曲函数与终端吸引子函数,构造了一种新型跟踪微分器。反双曲正切函数在平衡点较近处优异的线性特性可以保证系统收敛的平滑性,远离平衡点处的非线性特性能保证收敛的快速性。通过引入终端吸引子函数,降低了高频信号引起的抖振,增强了噪声抑制能力。通过扫频测试总结得出了参数整定规则后,与典型的跟踪微分器进行对比仿真,测试了所设计新型跟踪微分器的性能。最后,在控制器设计时,基于所提出的新型跟踪微分器构造了干扰观测器。通过仿真对比,证明所构造的干扰观测器实现了对模型不确定项的有效估计。     

改进的非完全约束加权最小二乘TDOA/FDOA无源定位方法

针对目前时差定位/频差定位混合无源定位算法存在的定位均方根误差(root mean square error,RMSE)和定位偏差适应测量噪声能力差的问题,提出一种基于泰勒级数展开的非完全约束加权最小二乘法。首先将无源定位问题转化为二次规划问题,简化约束条件,应用拉格朗日乘子法求解目标定位的值。然后将得到的解在原约束条件下进行泰勒级数展开,利用获得的结果进一步优化解析解。计算机仿真对比了所提方法和两步加权最小二乘法(two-stage weighted least squares,TSWLS)、改进的约束加权最小二乘法(constrained weighted least squares,CWLS)、基于定位误差修正方法的定位性能,所提算法在兼顾实时性的同时,RMSE和定位偏差均低于TSWLS、CWLS、基于定位误差修正方法。     

基于高斯混合模型的光纤罗经误差概率分布建模

针对船用光纤罗经误差的概率分布不完全符合高斯分布的情况, 提出了一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)的光纤罗经误差概率分布函数(probability distribution function, PDF)建模方法。该方法使用多个高斯分布的线性叠加来拟合光纤罗经误差的概率分布, 并结合一种鲁棒性的期望最大化(expectation maximization, EM)算法来估计GMM中的参数。仿真分析和实测数据验证, 相比于使用单一的高斯分布, 基于所提方法建立的光纤罗经误差概率分布更加符合该导航设备误差的实际概率分布。     

基于模糊多目标规划的防空反导火力分配

针对现有多目标火力分配(weapon target assignment,WTA)方法很难适用于不确定情况下防空反导作战的问题,提出了基于模糊多目标规划的防空反导WTA方法。首先,采用三角模糊数刻画不确定的目标威胁度,在考虑防空反导作战特点的基础上,基于模糊多目标规划建立了WTA模型;然后,根据必要性测度原理将含有模糊参数的目标函数进行了等价清晰化;接着,提出了具有单/双势阱的多目标量子行为粒子群算法用于求解WTA模型,该算法采用了单/双势阱位置更新方式、粒子混合随机变异方法、领导粒子两阶段选取方法;最后,通过实例仿真验证了模型的合理性和算法的有效性。     

包络相位联合自聚焦高分辨SAR运动补偿

提出了一种包络相位联合自聚焦运动补偿算法,解决了机载高分辨合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像过程中复杂的运动误差问题。该方法不但可以实现对高阶运动误差的估计,而且可以同时补偿包络和相位误差。通过对运动误差进行归一化多项式拟合建立关于运动误差多项式系数的最小熵优化方程,同时利用阻尼牛顿法对其进行求解,实现高效精确的多项式系数估计。另外,设计了交替联合自聚焦算法,以实现对较大运动误差的精确估计。最后,应用实测机载聚束SAR数据验证该方法的有效性和优越性。     

基于传感器网络的气体源定位方法研究

提出一种分层结构的自组织无线传感器网络(WSN)用于气体污染源的定位研究,可以广泛应用于反恐、环境监控等场景。在修正的气体污染源浓度衰减模型基础上,提出一种改进的非线性最小二乘算法(I-NLS)以及极大似然算法(MLE)用于气体污染源定位。仿真试验对比研究了两种算法在不同的传感器节点以及背景噪声情况下对预估定位误差的影响。试验结果表明了这种分层结构的WSN用于气体污染源定位是可行的,同时验证了I-NLS、MLE两种算法定位的有效性。     

基于HEVC的亚像素运动估计快速算法

利用在亚像素搜索区域内误差匹配函数以单峰曲面分布的特点,提出了一种改进的亚像素的快速搜索算法。根据整像素搜索的结果建立5点的误差曲面模型,估计1/2像素最佳点的位置,并确定1/2像素点搜索范围和搜索模板;再根据1/2像素搜索结果确定1/4像素点的搜索方式,完成亚像素搜索。实验表明,算法在峰值信噪比平均下降0.043 dB的条件下,减少了亚像素搜索部分近60%的计算量,在保证重建图像的主观质量和客观质量的同时,提高了编码效率。     

基于水声通信延迟的多UUV协同定位算法

针对多水下自治机器人(unmanned underwater vehicle, UUV)协同定位过程中水声通信延迟造成的定位失效问题,提出了一种基于状态估计均方误差最小的延时扩展卡尔曼滤波(delayed extended Kalman filter, DEKF)定位误差修正方法。首先建立考虑水声通信延迟的系统状态方程,利用状态转移矩阵推导系统等效量测方程,然后给出多UUV 考虑水声通信延迟的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)定位方法并分析其不足;最后在EKF方法的基础上,分析量测信息延迟对状态估计的影响,建立系统真实量测模型,设计基于状态估计均方误差最小的DEKF 算法。仿真结果表明,该方法能够有效地修正多UUV 协同定位中由于水声通信延迟造成的定位误差,在工程实践中具有一定参考意义。     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题,分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵,推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).为了解决目标位置在任意高斯分布时,协方差矩阵为非对角阵的问题,提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法,将协方...     

基于二阶锥规划的自适应均衡算法

提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差（minimum mean square error, MMSE）准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差（least mean squares, LMS）和递归最小二乘（recursive least squares, RLS）自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。     

基于贝叶斯算法的天线端到端优化

在确定天线的拓扑结构以后, 通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标, 快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上, 同时考虑天线的多个优化目标和限制条件, 使用贝叶斯优化算法对天线进行端到端优化。基于在线更新的数据集, 高斯过程估计出目标函数的后验分布, 进而使用获得函数进行迭代。通过两种天线模型对提出的优化算法进行仿真验证, 结果表明, 由于建立了天线参数到综合目标函数的映射关系, 整个优化过程以端到端的方式实现, 与传统的优化方法相比, 所提算法的优化结果和优化速度都具有明显的优势。     

基于信标漂移误差识别的长基线定位算法

针对长基线水声定位系统中信标位置漂移误差难以识别和估计的问题,分析了长基线水声定位系统中同步式测距系统时钟同步误差和应答式测距系统信标漂移误差的等效性,提出一种对有效声速系统误差进行修正的单信标测距定位算法。在此基础上提出一种在不掌握声场环境信息时可以有效识别信标漂移误差的长基线定位算法,利用有效声速分布范围对信标漂移误差进行识别,基于航迹融合后轨迹对固定信标位置漂移误差进行估计和修正。试验结果表明算法提高了长基线系统的定位精度和鲁棒性。     

基于级差格式的GM(2,1)模型参数估计优化研究

参数估计的优化是提高灰色模型精度的一个重要途径,级差格式的提出避免了背景值的复杂构造.现有的GM(2,1)模型计算较为复杂,且参数估计基于目标函数是原始序列一次差分序列的拟合误差平方和最小化来确定,同时,参数估计中微分到差分的转换以及背景值构造存在较大误差.针对这些问题,本文基于GM(2,1)模型微分方程的时间响应函数推导了级差格式,给出了最小二乘法的参数估计方法,然后基于原始序列误差平方和最小的目标函数,优化了模型的两个初始条件,同时,推导出GM(1,1)回归模型和GM(1,1,exp)模型是该模型的特殊情况,最后通过实例比较本文优化方法与现有方法估计的GM(2,1)模型拟合精度与预测精度.实例结果显示,本文的优化方法估计的GM(2,1)模型具有较好的效果.     

基于MQNM的双基地雷达目标定位改进算法

针对求解双基地雷达目标定位问题常用的Gauss-Newton法自身固有的缺点,如收敛精度和收敛速度依赖于迭代初值与真实值的接近程度和函数的非线性程度,进一步考虑了目标函数Hessian阵的二阶信息,结合MQNM法(修正拟牛顿法)提出了一种双基地雷达目标定位问题的优化改进算法。计算机仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

不确定条件下无人作战飞机在线攻击轨迹决策

针对无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)对地攻击过程中存在的诸多不确定性因素问题,提出基于滚动时域策略和Gauss伪谱法(Gauss pseudospectral method, GPM)的在线实时攻击轨迹决策算法。算法采用滚动时域的优化策略,将全局优化问题转化为一系列相互叠加但不断向前推进的优化区间,通过滚动更新和反馈校正消除不确定误差,同时降低了所提算法的计算复杂度和对计算资源的需求;综合飞行包线约束,武器投射约束和威胁规避约束,采用GPM完成高精度攻击轨迹求解;采用实时迭代策略提供优化初值,通过自适应目标函数切换引导UCAV迅速规避近距突发威胁。仿真结果表明,所提算法能够有效消除不确定误差,同时以较高的精度和速度生成可行的攻击轨迹。     

灰熵并行分析引导PSO求解多目标优化问题

提出采用灰熵并行分析法引导粒子群算法求解多目标优化问题。灰熵并行分析法综合灰色关联分析法与信息熵的特点,对数据序列计算灰关联系数,同时并行地对数据序列计算信息熵及熵值权重,将灰关联系数与熵值权重结合求得灰熵并行关联度。〖JP2〗通过粒子群算法对优化问题的多个目标构建与粒子数相同数量的目标值序列,计算每个序列的灰熵并行关联度值,利用该值作为算法适应度值的分配策略引导粒子进化。以10个典型作业车间调度问题为例进行实验,结果与差分进化算法及遗传算法进行比较,表明灰熵并行分析法可以有效引导各算法进化,使算法在收敛性和分布均匀性方面表现良好,且粒子群算法的优化结果要好于其他两种算法的结果。