一种基于无线蜂窝网络辅以同步卫星的TDOA定位

基于蜂窝的定位与基于卫星的定位都是当今无线定位的研究热点。在分析了独立采用基站TDOA定位和同步卫星TDOA定位技术的优缺点基础之上，提出了蜂窝网无线定位辅以同步卫星TDOA的定位方法，给出了各自的TDOA定位的算法，并分别对TDOA定位性能进行了仿真和分析，表明这种定位方法弥补了独立的蜂窝网无线定位和同步卫星定位系统的不足，可以适应不同环境的定位需要     

无线定位技术的物理基础及其关键技术分析

无线定位技术受到越来越多的关注,推动了对无线定位技术的研究及测距技术的发展.研究无线定位技术的物理原理,讨论了几种常用的无线定位方案,移动通信信道特性与定位误差的关系以及基本的定位算法,并较详细地研究了基于时间的两种方案TOA及TDOA的定位算法,并指出有待进一步研究的方向.     

基于智能优化算法及其优化BP神经网络的室内定位

目前,智能优化算法成为了很多研究方向的热点,但将其应用于室内TDOA定位的研究和文章较少,因此,本文旨在研究智能优化算法在室内TDOA定位方面的应用效果。首先,分别使用WSO、CSA、SOA、WOA、GWO和SSA这六种智能优化算法进行室内的二维TDOA定位,对比分析上述算法在室内定位领域的表现,并和传统的Taylor算法的定位误差进行对比;接下来,使用SOA算法对BP神经网络进行优化,使用优化后的SOA-BP进行定位,与基础的BP神经网络的定位误差进行对比。结果表明,本文使用的六种智能优化算法在室内定位领域有着不错的表现,各智能优化算法的效果相似,平均定位误差为0.44m左右,相较于传统的Taylor算法提升约9.2%;SOA-BP的定位误差相较于基础的BP神经网络降低超过30%。     

基于TDOA的高精度无线定位算法分析与实现

文章根据移动应用需求,推导三维空间最小二乘(least square, LS)算法、Taylor级数展开法和查恩(Chan)算法3种经典到达时间差(time difference of arrival,TDOA)算法求解过程,通过仿真模拟分析3种算法的不同特点,确定移动定位场景下的最佳算法。为了进一步提高定位精度,采用Kalman滤波中递推估计思想,减小噪声干扰产生的误差,提升到达时间(time of arrival,TOA)测距精度,进而获得三维空间中性能优良的TDOA算法。测试试验表明,改进后的Chan算法有效且性能优良,定位误差最大为10～30 cm。     

基于数据融合技术的TDOA移动台定位方法

提出了一种移动网络条件下新的定位方法.该方法基于数据融合技术,对传统Chan算法的定位估计结果进行多层信息融合,使得仅利用多组到达时间差(TDOA)测量数据即可有效地提高移动定位的精度.方法简单实用,特别是在非视线路径(NLOS)干扰条件下,不仅定位精度高,而且显著地降低了定位失败的概率.计算机仿真结果表明,该方法对多种环境都是有效的.     

基于声探测的炸点坐标测量技术研究

采用小孔径立体五元阵探测弹丸爆炸声信号,提出一种基于到达时间差(TDOA)的单基阵精确定向、多基阵融合定位的炸点声定位系统。针对采集的爆炸声信号,对比互相关法及阈值法计算时延差时的定向误差;针对爆炸信号因超出传感器最大量程而被削去顶部的波形失真现象,提出一种基于多项式拟合的时延估算方法,给出算法流程图。采用总体最小二乘(TLS)算法进行多基阵定位,详细介绍了TLS算法的推导过程;并通过仿真分析对比了线阵列和环状阵列下的定位误差。通过进行多次户外定位试验,结果表明,该系统定位性能良好,在200 m×200 m范围内定位精度优于1.5 m,满足工程测量需求。     

多舰协同侦察的无源测向时差定位方法

提出改进型的无源测向时差定位方法.在测向定位基础上增加了目标到达舰载侦察雷达的时差信息,两舰之间通过测向交叉和时差计算实现对目标的定位,通过两两配对可以获得多组目标位置的测量结果.对这些结果进行简化加权最小二乘(SWLS)点估计,从而获得一个比较理想的定位结果.仿真结果表明定位结果比较理想.     

基于插值的二维能量窗同步方法及其硬件实现

提出了能应用于未来移动通信系统的基于插值二维能量窗同步算法及其硬件实现.算法通过对2倍采样信号进行插值,从而以较低的实现复杂度得到较高的同步精度;通过对多个接收通道的同步序列相关值进行非相干合并,充分利用了空间分集,从而大大减轻了衰落的影响;通过对多径分量的能量进行合并,然后在合并后的判决变量上进行判决,充分利用了宽带无线通信系统中的多径信号能量,进一步减轻了衰落的影响.仿真表明,算法具有很好的性能.该算法已应用到B3G实验系统中.实验表明,该算法能提供精确的定时,以保证实验系统的正常工作.     

无线传感器网络中基于二次估计的被动式目标定位方法

针对无线网络环境中目标被动式定位问题,提出二次估计的定位方法,并予以验证。重点研究了独立空间与连续空间估计方法,以及均值估计方法中的位置均值估计与时间均值估计定位方法,将这些方法分层、有机地集成于一个定位模型之中,建立二次估计定位模型。通过实际实验,证明了二次估计定位方法的可行性,并与其他传统方法进行比较,表明该方法能够实现室外环境下目标被动式定位,且定位精度较其他方法有所提升,可以满足实际应用的需求。     

基于定向二维插值的逆投影变换方法

为了研究逆投影变换方法在智能车驾驶环境信息采集中的应用,提出了一种反向求解逆投影的方法,即根据用户感兴趣的道路区域规划逆投影变换后的图像,并考虑了车道线的方向特性,提出分段的定向二维插值方法求解逆投影变换后图像各个像素点的灰度值。理论分析和标定试验表明,使用该方法进行逆投影变换后的图像能够较好地反映客观路面情况,并且可以降低逆投影变换的计算量,强化车道线信息。     

基于直线检测的室内移动机器人视觉定位方法

针对室内移动机器人定位问题,提出了基于直线检测的室内移动机器人视觉定位方法.该算法通过Canny算子对图像进行边缘检测,设计自适应霍夫变换检测边缘中的直线,对直线进行平移和旋转变换,求取视场中心点到直线的距离,使用证据推理判断视场中心点是否穿越直线,从而获得机器人的实时坐标.实验结果表明:该算法切实可行,实时性好,定位精度高,具有很强的鲁棒性,很好地解决了室内移动机器人的定位问题.     

基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

基于异构Agent的移动机器人体系结构设计

采用Agent技术设计并实现了一个移动机器人的分布式控制系统. 移动机器人的体系结构包含了慎思层、控制层与协调层, 由多个异构Agent完成相应功能. 动态局部规划根据激光雷达的环境"快照"信息来确定局部反应行为. 慎思规划采用逆向D*算法, 通过搜索脱离点来避免在复杂环境下陷入局部势能陷阱. 慎思层与控制层分别由低工耗工控机实现, 组成异构分布控制系统. 该体系结构综合了控制的实时性与复杂环境下的适应性. 开放的硬件平台与软件Agent结构提供了一种具有良好扩展性的智能移动机器人设计范式.     

基于改进IMM-UKF算法的一种融合航迹推演的红外路标室内定位方法

在结构化环境中,针对室内机器人导航对精度和实时性的要求,在一种新型红外路标定位方法的基础上,为满足全局导航的需要并简化硬件结构,提出一种融合航迹推演的红外路标室内定位方法,将单个大功率红外发射管作为路标,移动机器人上的红外摄像头作为接收传感器,融合采用改进的交互多模型无迹卡尔曼滤波(interacting multiple models unscented Kalman filter,IMM-UKF)算法.将融合航迹推演的红外路标室内定位方法和一般的定位方法做了比较,并将融合所采用改进的IMM-UKF算法与一般的融合算法做了比较.实验结果表明,提出的基于改进IMM-UKF算法的融合航迹推演的红外路标室内定位方法获得了比一般的定位方法更快的定位速度和更高的定位精度,且改进IMM-UKF算法比一般融合算法获得的定位精度更高.     

Monocular vision based navigation method of mobile robot

A trajectory tracking method is presented for the visual navigation of the monocular mobile robot.The robot move along line trajectory drawn beforehand,recognized and stop on the stop-sign to finish special task.The robot uses a forward looking colorful digital camera to capture information in front of the robot,and by the use of HSI model partition the trajectory and the stop-sign out.Then the "sampling estimate" method was used to calculate the navigation parameters.The stop-sign is easily recognized and ...     

Monocular vision based navigation method of mobile robot

A trajectory tracking method is presented for the visual navigation of the monocular mobile robot. The robot move along line trajectory drawn beforehand, recognized and stop on the stopsign to finish special task. The robot uses a forward looking colorful digital camera to capture information in front of the robot, and by the use of HSI model partition the trajectory and the stopsign out. Then the “sampling estimate” method was used to calculate the navigation parameters. The stopsign is easily recognized and can identify 256 different signs. Tests indicate that the method can fit largescale intensity of brightness and has more robustness and better realtime character.     

一种基于几何精度因子的三维室内定位方案

提出了一种基于几何精度因子(GDOP)的三维室内定位方案来解决室内定位系统中的锚节点布置问题.通过该方案可以得到锚节点的双圆锥构型.利用两种测距误差模型来对该方案的性能进行评估,仿真结果表明该方案可以应用于大小不同的场景,而且在相同的定位场景下,该方案的定位精度优于现有的布置方法.     

基于EMA_UKF的移动机器人传感器故障诊断

针对移动机器人多传感器单个或组合故障的情况,提出一种基于EMA_UKF(expected mode augmentation-unscented Kalman filter)方法,用于解决传统固定结构交互多模型算法(FSMM)因模型数量多而造成实时性较差,以及扩展卡尔曼滤波(EKF)计算复杂且精度不高的问题。EMA_UKF方法将期望模型扩张算法(EMA)与无味卡尔曼滤波方法(UKF)相结合,首先利用模型集合自适应来确定期望模型;然后用期望模型扩张初始模型集,通过UKF滤波得到接近真实模型状态的估计结果,判断传感器故障类型。最后,通过与传统的FSMM方法的实验对比,表明该方法能够有效地判断出移动机器人单个或组合传感器故障类型,并且明显地提高了诊断精度。