强跟踪滤波在车辆组合定位系统中的应用

介绍了强跟踪滤波理论,研究了强跟踪滤波在车辆GPS/DR组合定位系统中的应用,通过仿真实验,比较和分析了强跟踪滤波和扩展Kalman滤波在车辆GPS/DR组合定位系统中的定位误差,从定位误差可以看出强跟踪滤波比扩展Kalman滤波有更好的滤波性能.     

GPS车载导航定位服务系统的实现

阐述了GPS导航定位服务系统的基本组成模块、工作原理。对导航服务中存在的问题提出了解决的途径，并介绍了伪距差分技术和地图匹配方法。     

一种改进的基于代价函数的地图匹配算法

为了提高基于代价函数的地图匹配算法的效率,提出了一种减少算法计算量的方法.该方法结合地图匹配算法中的数据滤波等判决法则,合理利用已有的匹配信息,能在更小的范围内选择待匹配路段,达到减少计算量的目的.该方法在导航定位系统中具有实用意义.     

基于DV-Distance的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,而节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一.由于无线传感器的节点数量非常大,致使利用GPS定位装置收集节点位置信息的代价将会很大.因此,研究能够适应无线传感器网络节点位置信息的算法是极其重要的.本文重点对距离无关的定位算法中的DV-Distance算法进行了研究,通过MATLAB软件平台对DV-Distance算法进行了仿真实现,结果表明不同信标节点密度时,定位算法的定位误差不同,而当存在障碍物及GPS误差也会影响定位误差.     

机器视觉辅助的无人机空中加油相对导航

为准确获取无人机空中加油对接阶段的相对位姿信息,提出了一种机器视觉辅助的INS/GPS/MV 组合导航方案,研究了机器视觉图像的特征点提取与匹配算法. 引入相对惯导误差,建立了全局滤波器的增广状态方程,并根据杆臂矢量推导了GPS和机器视觉量测方程. 设计了基于联邦滤波器结构的全局多速率扩展卡尔曼滤波算法,以融合多速率传感器信息,并与标准EKF算法进行对比. 仿真结果表明,所提出的算法能有效融合惯导、GPS和机器视觉的测量信息,使导航参数的精度和输出带宽均满足导航系统的设计要求,有利于改善无人机的飞行品质,放宽对飞控系统的性能要求.     

基于伪码相位/伪距组合的AGPS定位算法研究

针对GPS接收机在微弱信号环境仅能正常获取1～3颗卫星的伪距,其余卫星仅能测量其伪码相位情况下传统GPS算法无法定位的问题,结合AGPS接收机能够接收辅助数据的特点,探讨了一种基于伪码相位/伪距组合的AGPS定位算法,推导了使用伪码相位与伪距组合的AGPS定位算法模型,详细阐述了基于伪码相位/伪距组合的AGPS算法定位流程。通过计算与分析,结果表明在使用传统GPS算法无法定位的情况下,基于伪码相位/伪距组合的AGPS定位算法可以得到所需的位置信息,是一种对现存定位方法的有效补充。     

一种基于神经网络的RSSI定位算法

针对商场、地下室等室内环境GPS室内信号较弱、定位误差较大的问题,本文提出了一种基于神经网络的RSSI定位算法,通过对基本的BP算法加以改进,优化其功能,最后进行实验验证。     

应用聚类进行移动机器人定位

提出一种基于激光测距雷达的移动机器人定位新方法. 对每帧扫描数据进行聚类,对前后帧扫描数据按类进行匹配,获得两种匹配类,即完整匹配类和非完整匹配类. 对完整匹配类,取它们的两对端点以及质心作为匹配点;而对非完整匹配类,只取两对端点作为匹配点. 采用随机采样一致性算法剔除匹配点集中的外点,用非线性最小二乘法估计机器人运动参数,从而确定出机器人的当前位姿. 在静态和动态室内环境下进行的实验验证了该文提出方法的有效性.     

一种优化黑洞覆盖的阴性选择算法

引入集成学习算法,采用可变匹配阀值策略,从训练样本来源、自体耐受学习过程、匹配规则等三个方面进行改进,提出了一个E-NSA模型.仿真实验证明本模型提高了检测率,优化了黑洞覆盖空间,并具备较强的自适应能力.     

结合免疫机制的并发定位与建图多目标进化算法

由于基于进化算法的移动机器人并发定位与建图问题本质上具有多目标特性,因此将该问题转化成为多目标优化问题进行处理.为了有效地提高基于多目标进化算法的移动机器人并发定位与建图方法的效率,提出了结合免疫机制的局部搜索方法.为此,构造了称之为关键点栅格吸引操作的局部搜索方法,它运用了所针对问题的领域知识.通过移动机器人物理实验证实了所构造算法的计算代价比其他基于进化算法的单目标优化方法少,获取的地图准确性更高.     

可量测序列影像的加权整体最小二乘导航

提出顾及观测方程系数矩阵误差的可量测影像定位定姿算法及其权值确定方法,实现了利用可量测序列视觉影像与DGPS/IMU 融合导航计算. 计算结果表明：采用加权最小二乘算法可较好地克服可量测序列影像定位定姿算法中系数矩阵误差的影响,精度高于最小二乘法,当GPS 失锁2.5 km 时可达到优于13 m的定位精度和
0.1m 的定姿精度.     

GPS软件接收机并行处理的实现

针对传统GPS软件接收机实时性差的问题,深入研究了基于双核处理器的并行信号搜索、跟踪以及伪距定位等关键技术, 提出GPS软件接收机并行处理方法. 在搜索过程中,采取并行处理技术并实时优化搜索范围,利用相位关系进行解算,有效克服了相关法求解精频速度慢的缺点. 在跟踪环路中,研究载波/码相位跟踪环路并行独立处理技术,通过深入分析二阶跟踪环路性能,优化设计参数,使接收机具备较好的动态性能的同时,能够将噪声的影响降到最低. 最后在Matlab环境下设计了算法应用程序,将实测数据对算法进行验证. 结果表明：与传统的串行处理算法相比,该方法可使信号处理效率提高30%以上,各项输出指标均达到单点伪距定位要求.     

基于光频域反射和互相关算法的分布式振动传感系统

基于光纤中瑞利散射的特性，在光频域反射（optical frequency domain reflectometry，OFDR）系统中通过对信号进行互相关分析可以实现振动信号的分布式测量.在基于互相关算法的OFDR分布式光纤振动传感系统中，采用了重叠的移动窗对信号进行分段，并通过实验对比选取了合适的广义互相关算法的加权函数.实验表明，所提方法提高了系统的定位精度，降低了虚警率.系统的定位精度可达0.247 m，可测振动频率范围为5～50 kHz.     

星座双频测距测速自主定位与守时

传统星座自主导航主要以星间相对测距为主. 该技术定位精度有限,同时缺乏有效的手段克服星座的整体旋转. 该文在测距模型的基础上,将测速信息、传播延时和时钟误差纳入模型中,分析了电离层对测距的影响,推导了星间测距位置与时间的解耦模型. 提出利用GPS辅助测量来固定星座的位置基准和时间基准. 通过Matlab仿真实验表明：测速信息的引入能够进一步提高卫星的位置估计精度,同时GPS辅助测量可有效克服星座的整体旋转.     

GPS空时自适应滤波矩阵重构抗干扰算法

小快拍数、干扰移动及天线平台震动引起协方差矩阵估计误差增加,导致现有的全球定位系统(global positioning system,GPS)空时自适应滤波抗干扰算法的性能急剧下降,为此提出了一种基于矩阵重构的GPS空时自适应滤波抗干扰算法.该算法利用Capon空间谱估计方法重构干扰加噪声协方差矩阵,并对矩阵进行时域平滑得到空时滤波权值.仿真结果表明,该算法在多干扰、低信噪比、小快拍数情况下降低了阵列误差的影响,提高了阵列天线输出信干噪比,与对角加载算法和矩阵锐化算法相比提升5dB左右.     

一种用于全景影像的测量方案

提出了一种从全景影像中还原目标三维信息的测量方案. 通过全景相机所获取的影像只有GPS 坐标,而没有姿态信息,需要运用影像匹配技术以及光束法准确算出拍摄时刻全景影像的姿态,然后通过前方交会计算全景影像中目标的三维坐标. 针对全景影像畸变较大的特点,采用仿射不变特征匹配算法进行影像匹配,同时使用随机抽样一致算法剔除粗差点,以保证匹配点的数量及准确度. 根据全景影像的透视投影几何模型,能改进常规摄影测量中的光束法,可用来求解全景影像姿态. 提出一种针对全景摄影测量的前方交会算法,将空间直线方程变换后建立法方程,并进行平差解算. 实验表明,该方法相比于传统方法有更高的精度,可准确测算全景影像上的物点坐标.     

利用GSM短消息业务实现GPS车辆监控

GPS技术和GSM网络通信技术相结合传送车辆定位信息是目前车辆监控系统最为关注的一项技术，文中针对GSM网络的SMS(短消息)应用于120急救车辆监控系统的优点和缺点，以及如何结合移动车辆进行监控与定位进行了讨论．     

聚类的文档碎片边缘灰度匹配算法

针对矩形文档碎片的拼接提出了一种聚类的碎片边缘灰度匹配算法,这种算法主要涉及碎片的预处理、边缘灰度的提取、碎片的聚类以及匹配,其中碎片聚类和匹配是碎片拼接中最关键的组成部分.碎片聚类可以使计算机搜索待匹配碎片的数量减少,提高匹配的正确率.碎片的匹配算法选取了碎片的左、右(或上、下)两边界的部分边缘灰度值,大大压缩了信息量,它不仅可以提高计算机处理速度,而且匹配精度高、效果好.实验证明,此算法适用于矩形碎片的拼接,具有高效、快速、稳定的特点.