矿井组合导航系统算法研究

针对矿井环境下人员定位精度差的问题,提出一种基于射频位置修正技术的新型矿井组合导航系统。将捷联式惯性导航系统 (SINS)与矿井射频定位进行互补融合,将射频标签存储的实际位置和SINS解算位置的差值作为量测量,利用扩展Kalman滤波器估计并补偿SINS存在的陀螺漂移和加速度计零偏。仿真结果表明,在复杂度相近的情况下,该系统在30 min内的综合定位精度比SINS提高近 4倍。     

高动态GPS/INS组合导航中时间延迟软硬件 补偿算法研究

为了解决高动态条件下GPS/INS组合导航中由于两种导航系统时间异步,卫星导航信息滞后导致导航精度下降的问题,分别提出了利用GPS串口延迟时间段内SINS解算出的导航信息变化量来补偿延迟段内误差的硬件补偿方案和基于卡尔曼滤波对SINS频漂进行估计,采用多项式拟合得到融合点处的SINS计算伪距的软件补偿方案.通过建立模型完成了对SINS频漂量及其他误差量的闭环滤波估计及修正.设计了高动态飞行仿真试验,试验结果表明:补偿后的组合导航系统水平位置精度达到±0.12′;速度稳定后精度达到0.45 m/s.该方法缩短了误差的收敛时间,抑制了飞行状态突变的情况下滤波结果出现跳变剧烈等不利现象的发生,提高了组合导航系统的精度和性能.     

一种自适应滤波方法在捷联惯导系统大失准角初始对准中的应用

为了对静基座大失准角捷联惯导系统(SINS)进行初始对准,建立了在静基座下基于四元数的SINS非线性误差模型。该误差模型无需对姿态误差角进行小角度假设。为了在观测噪声方差未知的情况下估计SINS失准角,提出一种在线估计观测噪声方差矩阵的自适应扩展卡尔曼滤波方法。仿真结果表明,该自适应滤波方法能在观测噪声方差未知的情况下有效地对静基座大失准角SINS进行初始对准。     

GPS/SINS/Odometer组合导航系统的研究

针对全球定位系统(GPS)和捷联惯性导航系统(SINS)组成的车载导航系统在GPS失效时精度会快速下降的问题,提出了GPS/SINS/Odometer(里程计)组合导航定位系统,采用联邦卡尔曼滤波对SINS进行误差估计并作反馈校正。当GPS无效时,就可以使用里程计辅助SINS。实验结果表明,在GPS失效的时间段内,该组合系统可以有效地抑制SINS的误差发散,并将其误差限制在较低的水平,保证了组合导航系统的精度与可靠性。     

基于误差修正技术的井下人员MEMS定位方法

针对矿井安全对井下人员位置信息精度和连续性提出的更高要求,提出一种基于误差修正方案的井下人员MEMS定位技术。依据加速度计输出比力均值和方差判定人员步态识别并完成脚部静止时间段的检测,结合零速误差修正工作原理,改进传统卡尔曼滤波方案,完成人员静止状态下运动信息计算误差和惯性器件偏差的滤波估计与补偿。搭建MEMS惯导系统实验平台,设计加速度方差阈值获取实验以及人员水平与三维运动实验。实验结果表明,基于误差修正技术的人员定位方法具有较高定位精度和可靠性。     

射频仿真系统目标精度改进校准方法

这篇文章提出了一种改进的射频仿真系统低频段（1—2GHz）精度校准方案。方案是在对大量实验数据分析的基础上提出来的。实验数据证明仿真系统目标位置精度误差满足可重复性,目标阵列是一个稳定的“准”时不变系统。综合系统中“场”和“路”的误差影响,建立目标精度误差修正算法,得出对应于目标位置误差的信号辐射功率偏差并在系统中加以补偿,将目标“硬拉”回来,提高射频仿真系统低频段的精度指标。方法可以应用于国内众多的射频仿真系统,实现高精度的射频目标仿真。     

基于TLFK的单轴旋转SINS在线自标定方法

针对单轴旋转捷联惯性导航系统(SINS)中轴向陀螺常值漂移无法被调制抵消的问题,提出一种轴向陀螺常值漂移在线自标定方法.对轴向陀螺常值漂移误差传播路径进行了分析,指出影响轴向陀螺常值漂移估计精度主要因素包括等效东向陀螺漂移、"数学平台"失准角、等效北向加速度计常值偏置等.建立了在线自标定Kalman滤波估计状态方程和量测方程,并设计了一种基于两级Kalman滤波的在线自标定流程.进行了计算机仿真和实际系统验证实验,实验结果表明,第二级Kalman滤波器能够较好地估计得到单轴旋转SINS轴向陀螺常值漂移及其标度因数误差,经过误差补偿后,其24h位置误差由6.71n mile减小为1.96n mile,提高了导航系统定位精度,满足中等精度SINS长时间导航需求.     

移动机器人自主导航矩阵二维码辅助定位研究

移动机器人自主导航过程中,为机器人提供精确地位置信息十分重要,只有机器人有了精确地位置信息才能准确地导航到目标点。由于单纯的惯性和里程测量系统的相对定位方式都不能消除长时间的累计定位误差,因此需要一种绝对位置信息加以辅助修正累计误差。二维码是一种很好的可以存储绝对位置信息的方式,且信息获取简单易用,本文提出了一种将矩阵二维码作为绝对位置标签辅助修正里程和惯性测量系统导航过程中产生的累计误差的导航定位方法。通过实验对比验证了该方法的有效性。     

SINS/GPS组合导航系统自适应扩展Kalman滤波

对于低成本SINS/GPS组合导航系统,由于惯性器件的精度较低,通常情况下的SINS误差模型估计不准确,甚至使滤波器发散,为此提出根据姿态四元数的SINS误差估计模型,该模型不需要对初始姿态进行赋值。为在观测噪声未知的情况下估计SINS误差,通过结合序贯处理与Kalman滤波算法,提出一种自适应扩展卡尔曼滤波方法,该方法可以同时进行序贯处理和观测噪声估计。仿真实验结果表明,该方法可以消除过程噪声方差和观测噪声方差不确定造成的影响,提高了SINS/GPS导航系统的性能。     

基于卡尔曼滤波算法的微型SINS误差剔除的研究

针对卡尔曼滤波器在基于MEMS传感器构成的捷联惯导系统（SINS）误差补偿中的应用,系统分析了微惯性器件组成的载体在运动中所受到的干扰,通过对这些干扰的分析得出其误差模型,采用噪声协方差分析方法,利用卡尔曼滤波对其误差进行补偿。此外,在卡尔曼结构基础上,引入了姿态阵修正,进一步减小了捷联系统外部误差与姿态角误差对载体位置精度的影响。仿真和载体试验结果表明：系统具有较高的精度和较好的可靠性。     

移动机器人室内无源RFID定位方法及实现

为提高室内机器人的定位精度,提出一种无源RFID的室内移动机器人定位方法。RFID标签采用蜂窝排布模型,提高读卡器检测效率;对RSSI定位方法按工程实际提出了校正模型,同时针对多信标定位最优值寻优的问题,引入微分进化算法对位置坐标进行求解;在[(4×4) m2]场地内进行了验证,实验结果表明,较极大似然估计具有更高的定位精度,绝对误差小于10.16 cm;较标准遗传算法能够在更少的迭代步内获得最优值,平均节省37%的计算时间。     

结合残留冗余信息的Turbo码译码方法

Turbo码有逼近香农极限的优异性能,特别适合用于无线通信链路上的前向纠错编码方案,但是标准Turbo码译码时存在错误平层（error floor）现象,误码率（BER）和误帧率（FER）有待进一步降低。提出了一种结合信源残留冗余信息进行译码的Turbo码（RR-Turbo码）,通过为Turbo码的译码提供更充分的先验信息以进一步降低误码率和误帧率。仿真结果表明,RR-Turbo码比传统Turbo码在高信噪比区可得到2?dB的额外编码增益,有效改善了错误平层现象。     

NLOS环境下无线传感器网络TOA定位算法

针对现有定位算法定位精度低、适用场景少的问题,提出一种非视距传播（NLOS）环境下的无线传感器网络电波到达时间（TOA）定位算法。对未知节点位置进行初步估计,将该估计值作为初始迭代参考点,利用泰勒级数展开法进行迭代计算,得到未知节点位置的二次估计值。使用二次估计值反推得到未知节点与各传感器锚节点的近似距离,将原始TOA测量距离与该近似距离之差作为非视距传播误差值,从而剔除NLOS误差较大的TOA测量组,利用误差修正后的TOA测量组再次进行泰勒级数迭代处理,实现未知节点的精确定位。仿真结果表明,该算法可有效抑制NLOS误差,相比传统定位算法,其定位误差小、定位精度高。     

无线传感网络节点非视距定位方法的改进

在无线传感器网络定位中,节点精确定位面临的一个主要问题是信号的非视距传播,非视距误差是节点定位误差的主要来源。在分析基于位置残差检测的非视距误差抑制技术的基础上,提出了基于近似最大似然估计技术和残差检测技术的非视距定位算法。算法通过逐步减少视距信号个数的组合方式,在每一步选取残差最小的组合,利用改进的距离残差定位方法进行节点定位。通过理论分析与仿真比较,均表明改进算法的性能接近于PRT算法的性能,但能大大降低PRT算法的计算复杂度,验证了改进方法的优越性。     

扩散方程用于RFID标签的室内定位

Monte Carlo定位算法用于室内射频标签定位时,测量误差的增加导致定位精度严重下降。提出将扩散方程用于Monte Carlo定位算法,研究测量误差与标签定位精度之间的联系。仿真结果表明,定位的精度不仅受到测量误差大小影响,而且与标签的运动方向密切相关。测量误差相同时,当标签移动的方向与标签到阅读器的直线垂直或平行时,定位精度最高。     

物联感知和生物识别在实名制票务中的研究

以乘客的生物特征取代身份证信息,以2.4 GHz射频识别技术和人脸识别技术实现无线信息感知,建立了基于物联网框架的实名制售检票解决方案。系统采用无源RFID标签为车票载体,通过装有RFID读写器的闸机对车票及其对应的乘客身份信息实现主动感知。为降低现有算法人脸检测及识别的时间,满足大批乘客检票实时性要求,改进了Viola-Jones算法以提高人脸检测速度,提出了基于OGA的改进Fisher脸方法对图像向量进行降维,并对特征空间进行优化以提高人脸识别效率。实验结果表明,设计的实名制票务系统有较好的实时性和可靠性;通过实例说明了系统在实际应用中的可行性。     

基于圆盘散射模型的无线传感网定位方法研究

在非视距传播（NLOS）环境下,基于圆盘散射模型来构造和引入NLOS误差符合实际的多径通信场景。利用已知锚传感器节点测量得到的电波到达时间和电波到达角等信息对未知节点位置进行定位估计。将圆盘散射模型细化为两种建模,即以未知节点为中心的散射体圆盘模型和以锚节点为中心的散射体圆盘模型,对各模型有针对性的提出定位思路和方法。进行计算机仿真,实验结果表明所提出的定位方法较传统的多种定位法具有更小的定位误差,定位精度较高。同时所提出的定位法不受圆盘散射半径的增大对定位误差的恶化影响,鲁棒性较好,适用面广。     

基于扩频ALOHA的RFID防碰撞算法

在射频识别系统中,读写器作用范围内的多标签识别存在数据碰撞的问题。为此,在分析ALOHA算法的基础上,应用码分多址技术,提出一种基于Gold码扩频的ALOHA防碰撞算法,并进行算法的推导和仿真。该算法的吞吐量会随着标签数据帧发送延时的增大而减小,随着扩频码数量的增加而增大。当扩频码数量和负载相等时,系统吞吐量最小;当扩频码数量大于负载时,吞吐效率会随扩频码数量的增加而增大,系统吞吐效率高于时隙ALOHA。应用Simulink构建基于码分多址的多标签与阅读器通信系统,分别研究信噪比、上行速率和帧长对通信误码率的影响,实验结果表明,该算法可提高阅读器与标签之间的通信质量,在现实情况下误码率趋近于0。     

基于加权欧式算子的射频识别定位算法

基于有源射频识别校验的动态定位技术中边界标签的定位精度受制于参考标签数量,针对该问题,提出一种优化测距的改进算法。结合路径损耗模型,分析环境噪声对阅读器收信场强的可信度影响,通过引入加权算子调整定位标签与参考标签之间的欧氏距离,修正各阅读器上的收信场强可信度。仿真结果表明,对于检测区域边界的待定位标签,改进算法比原算法具有更好的定位精度及环境适应性。