基于多次测量更新的移动机器人SLAM仿真

针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)技术中,非线性系统进行线性化处理所产生的线性化误差问题,从费切尔信息角度分析,提出多次测量更新算法.该算法利用滤波中预测和各次更新阶段状态向量的费切尔信息加权关系,解算每次测量更新后的状态估计,通过多次将更接近于真实状态的估计值融入观测信息,可得到较高精度的后验状态估计,降低线性化误差的同时提高了机器人定位与构图准确性.实验部分实现多次测量更新与一次测量更新算法的仿真与对比,结果表明:所提算法能有效降低机器人位姿误差和地图估计误差.     

基于粒子滤波和概率神经网络的步行者定位参数校正

采用粒子滤波器融合全球卫星导航系统GPS和可穿着传感器的测量值,并利用概率神经网络作为分类器,依据从固定时长加速度采样中提取的特征,识别步行者的动作状态,减小了航向角测量误差、步幅估计误差和步数统计误差对航位推算结果的影响,校正了定位参数.通过分析加速度的振动特征估算步行者实时步幅,采用时长比例等效的方法同步采样,进一步优化了系统模型.实验表明,该方案具有较好的定位效果.     

基于块对角化的最小均方误差矢量预编码

针对多用户多输入多输出下行链路系统的预编码问题,提出使用块对角化处理获得具有块对角化结构的等价信道矩阵,并基于等价信道推导收发信号的均方误差,通过最小化均方误差分别求解扰动矢量的两个部分,即扩展星座图的扰动矢量和残余干扰矢量,从而获得发射端信号和预编码矩阵.仿真表明,提出方法的误码率性能优于传统的对角化算法、块对角化迫零准则矢量预编码算法、正则块对角化预编码算法及其改进算法.     

基于动作识别和步幅估计的步行者航位推算

针对步行者的运动特点,采用和传统航位推算不同的思路,提出低成本步行者航位推算方案.通过分析安装在步行者身体上的加速度计输出采样,采用支持向量机识别步行者运动状态,并采用滑动窗长度可变的峰值捕获算法测算实时步频.为提高峰值捕获正确率,使用Daubechies 4作为基函数的小波滤波器对加速度计的原始输出进行平滑.通过实验拟合出步幅与步频的关系模型,并以此估算步行者实时步幅作为步行者实时移动距离,再结合电磁罗盘的航向角输出,完成步行者航位推算.经实地实验验证,该方案具有较好的定位效果.