基于差分双向测距协议的两飞行体相对定位算法

对于运动节点(如飞行体)而言,相对运动导致基于差分双向测距协议(DTWR)的测距结果存在较大误差,进而影响相对定位的精度.为了消除相对运动对DTWR性能的影响,首先对飞行体间基于差分双向测距协议的测距误差进行分析和建模,然后建立测距的有偏误差与两飞行体相对坐标间的约束关系,利用拉格朗日乘子法和泰勒级数法获取飞行体间相对坐标的最小二乘估计.该方法扩展了DTWR的应用范围,实现了飞行体间的精确相对定位.仿真表明,提出的定位算法具有较高的精度和稳定性.     

水下无线传感器网络定位算法分析与研究

位置对于水下无线传感器网络来说十分重要,但由于水下独特的环境和水下通信方式,使得原有的定位算法已不适应,为了研究水下无线传感器网络定位算法.分析了水下无线传感器网络的特点,介绍了已有的水下无线传感器网络定位算法和测距方法,提出新的算法应主要考虑在节能方式下的迅速定位.     

基于令牌和测距的网络化弹药定位方法

针对网络化弹药节点组网自定位的需求,提出了基于令牌的信道接入方法,该方法采用令牌传递控制网络化弹药节点的信道接入,可以解决网络化弹药所关注的信道利用率低的问题,且各节点间不需要时钟同步,有效地提高了组网速度. 提出采用双边对等的信号传播时延测距方法为原理的网络化弹药自定位方法,该测距方法原理简单且同样不需要时钟同步,并消除了内部时间基准漂移对测距造成的影响,较高的测距精度保证了节点的自定位精度. 实验结果表明,此方法可有效地提高网络化弹药的组网速度,相对定位精度满足网络化弹药定位需求.      

基于TOA测距的目标跟踪系统

本文分析现有无线传感器网络TOA定位技术,针对其缺陷提出了一种改进算法,提高了定位精度。并设计了一个使用该算法的目标跟踪系统。实验证明该算法定位精度高,稳定度高,实用性好。     

基于RSSI的改进四边测距机器人定位算法

基于接收信号指示强度的测距特性和三边测距定位原理,提出了应用于机器人定位的改进四边测距定位算法,引入加权质心定位算法的思想,通过距离因子控制各个锚节点对定位精度的影响,并将锚节点之间的距离和信号强度作为修正RSSI的参考值。仿真结果表明,该算法不仅可靠性高,有效避免了信息淹没现象,而且在不增加通信成本的基础上提高了机器人的定位精度。     

水下目标定位中的声线折射修正方法

研究了提高水下目标定位精度的一种误差修正方法-声线折射修正方法.首先根据水下声线传播环境和声速变化规律建立了海水的折射率球面分层模型.然后基于Snell定理,利用射线描迹方法得到从声源到水下目标的声线传播轨迹,从而建立声线的真实传播距离和角度模型.经与声纳测量系统的测量参数比对,建立了水下目标定位中的声线折射误差修正模型.根据实测的海水声速剖面,利用折射率球面分层模型和声线折射修正模型进行了水下目标定位的数值计算.实验证实,采用声线折射修正方法可以有效地提高水下目标的定位精度.     

基于单幅图像目标空间定位的算法研究

在照相机、摄像机内部参数未知的情况下,提出了一种新的由单幅二雏投影图像来进行空间定位的方法,即采用目标上共面四线与其在二维图像上投影相匹配的策略,来实现目标的定位.其基本步骤包括:图像预处理;用Prewitt算子提取边缘;通过基于轮廓特征和拓扑关系的区域分割方法来确定要处理的图像区域;对相机内参数进行标定;实现二维图像...     

基于RSSI测距的井下人员定位算法改进

针对矿井下基于RSSI算法的定位系统容易受到其他节点信号干扰,以及在井下测量节点距离时,因受到井下环境影响出现的测距误差,进而影响三边定位算法的精确度和稳定性。论文利用接收到的已知节点角度信息,把在井下定位分割成各个定位小区来过滤其他节点的信号干扰,以解决因信号干扰造成的定位小区混乱。在确定定位小区之后,利用对重叠区域进行标记缩小定位范围,对标记最多次区域采用质心算法,以此来提高定位精确度和稳定性。仿真表明:该方法在井下人员定位过程中精确度高、稳定性强,比传统传统RSSI定位算法在井下更为优越。     

一种水下电磁测距的新方法

基于电磁波在海水中传播时产生的传播衰竭和传播相移随距离变化的对应关系,提出了将接收的电磁信号的幅度与相位分离处理后利用相位特征量进行比相测距的新方法,还进一步讲座了预先确知信号条件下采用直接比相测距,任意信号条件下采用间接比相测距的两种方式,通过推算与水池试验的验证,利用电磁辐射源在水下运行时伴随的传播相移不仅可以实现单站被动测距,并且可以获得较高的距离分辨率与测距精度。     

基于视觉系统的双介质下目标定位

针对传统的摄像机三角测量原理无法实现光线折射情况下物体位置准确测量的问题,本文在双目定位原理和折射定理的基础上,提出了一种双介质下目标定位的理论方法,运用安装在空气介质中的双目相机对玻璃水缸中实验体进行测量定位,考虑了光线通过不同介质在临界面发生一次折射的情况,建立物点多介质成像数学模型,并用该方法完成水中实验体的定位解算,求得物体质心坐标。试验结果表明该方法可用于双介质下的视觉定位测量,具有较高的测量精度和良好的稳定性     

基于单信标的水声定位信号设计及捕获算法研究

基于单信标水声定位方法,提出了线性调频（linear frequency modulation,LFM）信号和扩频码组合的新型信号的设计方案,并针对 LMF 信号提出了基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform,FRFT）的信道估计和检测算法。结果表明,所提出的信号设计方案结构简单,检测方法直接有效,可直接确定多途径数,能量在最佳阶数时聚集,抗噪性良好,且利用调频斜率不变的性质,对接收信号无需再进行一维或二维搜索,较大降低了计算量。     

利用水平多波束形成实现海底目标定位的方法

通常来讲,利用水平多波束形成只能得到目标的水平方位和距离信息,无法确定目标的深度．根据水下机器人导航定位功能可以获得不同时刻水下机器人的精确位置及姿态角,文中利用空间几何关系将这些信息结合水平多波束形成技术,可以实现海底目标的定位,获得海底目标的深度信息,并给出仿真结果,证明方法可行．     

基于ARM的水下目标定位系统的通信模拟系统设计

水下目标定位系统被广泛应用于水下目标的定位和跟踪、水声对抗等水声领域,其系统主要由水声浮标阵、中继站和基站等构成,浮标与基站的通信通过无线网桥进行传输。为了提高该系统的通信可靠性和智能性,采用ARM板作为中继站和通信服务器,以一台电脑作为基站的显控机,一台电脑模拟浮标,设计了一种水下目标定位系统通信模拟系统,其中ARM板搭载LINUX嵌入式系统。该模拟系统可以实现基站和浮标之间的中继通信,完成从基站显控端发送各种命令和参数到ARM板,ARM板进行中继转发给浮标,浮标收到命令后进行响应,并回传相关数据至基站显控端的功能。     

基于自适应Levy飞行改进的TDOA三维定位算法

针对已有的算法在基于到达时间差(time difference of arrival, TDOA)测量方案中存在的搜索能力不均衡,导致三维定位区域局部存在定位精度低甚至求解失败的问题,提出了一种基于改进探路者优化算法(pathfinder algorithm, PFA)的TDOA定位算法,通过将自适应Levy飞行和改进后的PFA算法进行融合,增强了个体对定位区域复杂环境的适应性,解决算法早熟、易陷入局部最优等问题,提升了算法综合性能.通过仿真和实验,结果表明：与Taylor算法、LM算法相比,本文提出的算法(Levy-pathfinder algorithm, LPFA)可以提高定位精度;与PSO算法、PFA算法相比,LPFA算法可以在提高运算速度的同时得到更准确的定位结果.     

YOLOv5与视差计算算法的目标检测与测距系统设计

视觉目标检测与测距是一种利用计算机视觉技术实现对图像或视频中目标物体进行检测和测距的技术。该技术在工业自动化领域发挥着重要的作用。本文基于yolov5算法,进行目标检测时,采用视差计算算法透视变换来估计每个像素的视差值,并利用训练的视差神经网络模型代替传统三角测量原理实现目标检测和测距,为了加快计算速度,使用最新并行计算框架OpenCL来充分发挥计算设备的并行计算能力,运行效率提高了43%,实现了更准确更快速地检测目标并提高了测距精度。首先系统调用双目摄像机检测出目标物品,并得到相应的边界框和置信度,然后利用相机的视角差异,双目视觉的立体匹配功能,计算目标物体的实际距离。实验在室外进行,结果表明该系统能准确检测室外目标障碍物,并实现目标测距,在0.5-1.5m范围内测距误差不超过4%,为巡检机器人自动避开障碍物提供技术参考。     

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。     

基于超宽带的 TOA-DOA 联合定位方法

针对现有的大多数超宽带(ultra-wide band,UWB)定位方法至少需要3个基站,系统开销较大的问题,提出一种新颖的基于波达时间-波达方向(time of arrival-direction of arrival,TOA-DOA)联合估计的定位方法,仅需一个基站即可准确快速定位目标.利用酋矩阵束算法估计视距信号TOA和最小二乘估计准则估计视距信号DOA,得到目标的相对坐标.Matlab仿真实验证明,该方法的TOA和DOA估计精度较高,定位精度达到厘米级,而且复杂度降低为矩阵束算法的1/4,采样频率为亚奈奎斯特速率,易于实现,是一种简单有效的定位方法.     

基于动态时间间隔的超声波定位系统设计

针对传统的被动式超声波定位方法,无法对快速移动物体进行精确定位的问题,提出一种改进被动式定位方法。通过射频信号实现发送端与接收端的时间同步,根据移动目标的上一次位置信息,动态调整超声波发射端的发射间隔,使其既能保持多个物体同时定位的优点,又能保证系统的实时性。基于STC 12LE5612AD单片机搭建了自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)室内定位系统,对改进前后的超声波定位方法进行验证对比,结果表明,改进后的方法弥补了传统定位方法的不足,可以显著提高快速移动物体的定位精度。     

削减NLOS误差的UWB室内定位算法

为了解决非视距(non-line of sight, NLOS)环境下超宽带(ultra-wideband, UWB)室内定位精度低的问题,提出一种基于到达时间差(time difference of arrival, TDOA)的UWB室内定位算法来削减NLOS误差,提高定位精度。利用卡尔曼滤波算法,初次估计移动标签节点与各锚节点间的TDOA值;基于TDOA差值进行NLOS误差判别,依据判别结果对受NLOS误差影响的测量值进行视距(line of sight, LOS)重构,并利用仅受LOS误差影响的历史值更新卡尔曼滤波的协方差阵;利用Chan-Taylor算法进行迭代计算,得到最终精确的定位结果。实验结果表明,在LOS环境下,提出的算法能达到分米级的定位精度;在受NLOS影响的环境下,该算法能有效提高定位精度,减小定位误差,具有更好的稳定性。