大量程光纤准白光干涉绝对测距技术

提出了一种新型光纤准白光干涉测距系统,系统由定位干涉仪和扫描干涉仪两部分组成,将目标的定位过程和测量过程分开,可实现绝对距离测量。同时,在定位干涉仪中加入光开关和多组已精确标定、具有不同光程差的光纤组,完成两级多次量程倍增,使得系统可只利用短扫描导轨(如200mm)进行大量程(10m以上)、高精度(相对精度可达10~(-5)量级)的绝对测距。     

基于相关滤波的绝缘子跟踪与测距算法

针对旋翼无人机进行输电线路巡检的应用场景,通过基于相关滤波的跟踪算法,实现绝缘子的跟踪并适应尺度的变化。在滤波器的训练过程引入核函数,构建出更加鲁棒的滤波模板。通过gabor滤波器,在HSV颜色空间提取绝缘子的纹理特征。采用两个并行的相关滤波器,分别用于位置和尺度的定位。在此基础上,通过最大类间方差法,对图像中绝缘子进行分割,按照相机成像原理,计算绝缘子与无人机之间的相对距离。算法能够实现绝缘子的实时跟踪并适应尺度变化,以及计算无人机与绝缘子之间的相对距离,为无人机智能化巡线提供技术支持。     

基于Zigbee技术的停车场管理系统设计

为了解决由于大型车库车位多,分布复杂,空余停车位数量和位置变化大而造成司机停车时难于准确找到停车位的问题,提出一种基于Zigbee技术的停车场管理系统设计方案。采用超声波雷达测距技术识别停车位驻车信息,通过Zigbee无线网络技术将分散的超声波驻车信息连接起来,统计停车空位数量,显示停车空位编号和位置,引导司机快速找到停车空位。实验测试结果证明了本设计方案的可行性。所研制的车库管理系统不仅可以完成单个停车场的智能化管理,还可以组成更大的无线网络系统,将多个停车场互联统筹管理,大大提高停车场使用率及客户满意度。     

一种基于电压相位关系的单端测距方法

本文提出一种新的单端测距方法,基本原理是利用故障点的故障前电压与故障后的初始电压相位相差为π的特征,通过测量点处的电流、电压得到线路上各点的故障前电压和故障后的初始电压,找到其相位相差π的点对应的距离即为故障距离.该方法简单易行,测距精度较高,解决了远端故障测距不准确的问题,仿真结果验证了方法的有效性.     

基于改进的LANDMARC算法的空间定位实验

利用 HIK-RFM104型UHF嵌入式读写模块和中电海康提供的圆极化天线，搭建了基于UHF RFID的直线式测距实验平台。在室内进行测距实验，应用MATLAB将在实验中测得的数据进行非线性拟合处理，得到 RSSI 与距离的转换模型。基于测距实验，对应用于平面的LANDMARC算法进行改进，使改进后的算法适用于空间定位系统。改进算法解决了基于平面的LANDMARC算法应用于空间时存在误差的问题，降低实验模型成本的同时，提高了空间定位精度。     

机场净空智能监测仪测距和高程精度分析

为满足目前机场净空区障碍物测试需求,将电子经纬仪、激光测距仪和GPS的功能进行整合,研制智能化机场净空监测仪器。根据电磁波脉冲法测距原理以及实际采用的计数频率得出监测仪测距精度;通过对机场净空区内障碍物三角高程测量误差传播规律以及边长误差、垂直角观测误差、折光误差、仪器高及照准点标高的测定误差等各种误差的具体分析,并结合国内外民航组织机场净空区障碍物测量精度的要求,综合分析得出了监测仪高程精度要求。通过分析论证得出测距精度±0.5 m和高程精度±1 m的技术要求,为确定机场净空智能监测仪主要技术参数和选用相应仪器模块提供了理论依据。     

汽车电磁防撞系统探究

汽车电磁防撞系统中运用了汽车三限界、雷达测距、高温超导、电磁防撞等技术,使汽车在紧急情况下能完全避免交通事故。通过提出汽车三限界的概念,将汽车周边划分为三个椭圆区域即警示区、自动刹车区、电磁保护区[1],当汽车进入电磁保护区时,通过雷达系统和电流放大装置的作用,产生大电流,从而产生强磁场,两辆汽车同时为N极（或S极）,磁场极性相同互相排斥,从而完全避免交通事故。     

基于测距的WSN定位算法设计与实现

设计了一款基于测距的无线传感器定位节点模块,并用该模块实现了基于RSSI(Received Signal Strength Indication)测距的极大似然估计定位算法。通过研究实际环境下RSSI随距离变化的特点,得到计算节点间距离的公式。针对实际测距误差用最小二乘法进行线性补偿,补偿后的测距误差得到极大降低。根据测试结果,采用极大似然估计法在6m×6m区域内实现多个点的定位,实验结果表明定位精度可达11.19%。     

基于RSSI分布的无线Ad Hoc网络终端定位算法

为了解决基于信号强度衰减模型的定位算法误差较大的问题,提出了一种基于RSSI分布的无线Ad Hoc网络终端定位算法(LRPD).通过实际测量发现,接收端信号强度RSSI呈现波动态势,仅依靠信号强度的平均值不能较好地描述接收信号,因此考虑使用信号强度出现的频率来估计目标节点在可能位置出现的概率.LRPD算法根据每一个参考节点接收到的RSSI的分布,确定目标节点在离参考节点不同距离位置处出现的概率,然后综合考虑各参考节点的影响,实现最终位置的确定.在真实环境中,使用Intel无线网卡和Samsung平板电脑实现了LRPD算法定位.实验结果表明:针对边长为12 m的正三角形实验场景,所提算法误差约为1.43 m;与传统的质心定位方法和三边定位法相比,LRPD算法的定位精度更高.