可见光通信辅助的单灯源透视圆线定位算法

传统可见光定位算法通常需要多个灯源实现定位，限制了可见光定位的应用场景。针对这一挑战，提出了一种可见光通信辅助的单灯源透视圆线定位算法，实现单灯源下的高精度定位。首先，利用单个圆形发光二极管(LED)作为发送端，基于可见光通信将定位信息传输给接收端；然后，利用天花板平面上丰富的线特征和LED的圆形特征估计LED在相机坐标系中的朝向和坐标；最后，结合定位信息实现对接收端的位姿估计，解除了对惯性测量单元等辅助设备的依赖。所提算法可以在单灯源的场景下，接收端使用单个摄像头实现高精度的3D定位，且无需限制接收端的朝向。仿真结果表明，当LED半径为13 cm时，使用所提算法可使95%以上仿真样本点的定位误差在10 cm以内；实验结果表明，使用所提算法可使16个参考点的定位误差都在10 cm以内。     

无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中节点的定位算法问题,提出了基于差分的DV-Hop定位算法,信标节点将测算的位置测定误差作为校正值向四周区域广播,未知节点接收到信标节点的校正信息后,据此修正自身的相对位置测算值,以减少节点定位误差,提高定位算法的精度。仿真测试表明,该算法与普通的DV-Hop算法相比,在定位误差与通信距离的比值等性能指标上得到了明显改善。     

基于Voronoi图的无线传感器网络定位算法优化

无线传感器网络是由具备传感、计算和通信能力的传感器节点组成的多跳自组织网络。定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,大多数定位算法都以测距技术为基础。提出了一种基于距离优化的Voronoi图定位算法VB-DR。该算法利用Cayley-Menger行列式的几何应用对节点之间的距离关系进行限制,得到关于测距误差的约束方程并用以优化距离信息。仿真表明,VB-DR算法可以较好地修正测距误差,并解决经典的基于Voronoi图定位算法中存在的定位失败问题。     

基于高斯过程回归与硬件优化的可见光室内定位设计

为了使可见光室内定位操作更加简单,不依赖于视线视图和位置登记,在硬件方面,使用光电二极管作为接收器,通过组装兼容的光电二极管和紧凑型LED完成硬件方面的优化。在软件算法方面,基于指纹技术,使用高斯过程回归（GPR）算法进行定位。首先对GPR环境进行建模,构建一个强度分布模型。然后,使用贝叶斯理论获得定位的表达形式。实验在3m×3m的平台区域上进行,对25个目标进行测试。与类似的室内定位系统相比,所提系统定位精度更高,实现了厘米级定位。且可以长时间精确定位运动目标,鲁棒性较好。     

基于可见光通信的室内定位方法

可见光通信是利用白光LED（lighting emitting diode）固态光源在照明同时实现通信的新型绿色通信技术,基于可见光通信的新型室内定位方法具有室内传统无线定位方法难以替代的优势.文章介绍了基于可见光通信的室内定位方法研究现状,归纳总结了基于LED标签、接收光信号强度检测以及图像传感器成像3类可见光定位方法,详细分析了3种方法的基本原理,并对可见光定位方法的研究趋势进行了阐述.     

机器人世界杯足球锦标赛中多机器人对目标协同定位算法的改进

以机器人世界杯足球锦标赛（ROBOCUP）中全自主机器人平台为对象,针对传统的基于密度空间聚类方法（DBscAN）在对数据处理的精准度和稳定性上的出现的问题,提出了引入机器人距离阈值的改进DBSCAN算法,以提高多机器人协同定位的准确度．首先通过研究单个机器人自定位和目标定位,建立协同定位信息融合的模型;然后该算法通过引人机器人距离阈值,结合平台实际,即机器人测控距离越近测控的精度越高,将传统基于密度空间的聚类方法中有可能被剔除掉的数据,通过与阈值的对比而决定是否保留,提高融合数据的数据量和准确度,从而解决观测信息误差较大以及融合数据不稳定的问题．实验中,在多机器人获取同一个点的情况下分别使用传统DBSCAN和改进DBNscAN算法对目标点进行数据融合．实验结果表明对比传统DBSCAN,改进后的算法在领域半径EPS变化的情况下,融合数据依然稳定．ROBOCUP全自主机器人平台中使用引入机器人距离阈值判断的改进DBSCAN算法进行协同定位,这让其信息融合在稳定性和精确性方面要高于传统的DBSCAN算法．     

一种改进的无线传感器网络APIT定位算法

分析了APIT定位算法在定位精度和定位覆盖率方面存在的问题及其原因,针对这些问题,提出一种基于信号传输时间的定位改进算法（简称为TAPIT）。在TAPIT算法中,采用测量节点间信号传输所需的时间替代节点间的距离,利用面积测试法进行三角形内点测试,减少了测试的误差,提高了算法的定位精度;通过引入TROA算法以及利用部分已定位的节点参与定位计算,帮助部分无法使用APIT定位算法进行定位的节点完成定位,从而提高了算法的定位覆盖率。仿真实验表明,与APIT定位算法相比较,TAPIT定位算法在定位精度和定位覆盖率上都有明显的提高。     

基于密度分簇的无线传感器网络定位算法

针对MDS-MAP(P)算法存在节点间最短路径距离计算误差、合并误差及算法复杂度过高等问题,提出了一种基于密度分簇的算法MDS-MAP(DB)。该算法选择邻居节点数最多的节点作为分簇机制的开始节点,一跳邻居节点组成的簇域内利用三角不等式法则测距,两跳内节点组成的簇域内利用最短路径法测距,且每个簇域内只有簇头节点执行测距算法,降低了测距误差及算法计算复杂度,提高了算法的性能。仿真实验结果表明,该算法具有更小的定位误差。     

基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop定位算法

无线传感器网络具有大规模、自组织、可靠性、以数据为中心、集成化等特点,被广泛应用于军事、医疗、矿山监测、安全生产等领域。然而现有的无线传感器网络非测距定位算法还存在定位偏差较大问题。针对上述问题,本文提出一种基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop（Distance Vector Hop）定位算法（DEWF-D）。该算法对非测距定位算法中的DV-Hop算法出现误差的步骤进行优化处理,通过减小算法过程中出现的误差,最终得到较为精准的定位坐标。首先使信标节点以两种不同的通信半径传递消息,将跳数进行精确化处理,以减少跳数带来的误差,然后用最小均方误差准则和误差加权方式计算平均每跳距离,最后利用人工鱼群算法替换三边测量法进行坐标计算,同时又在人工鱼选择下一个位置时引入全局最优信息,并引入人工鱼的吞食行为,提高人工鱼群算法的精度以及收敛速度。通过仿真验证,在不同信标节点密度下,本算法与DV-Hop算法以及其他算法相比定位精度分别提升28.3%、6.9%、12.5%,而在不同通信半径下,定位精度提升了24.4%、7.6%、14.8%。证明DEWF-D算法能有效提升定位精度,解决了定位算法中出现的定位偏差较大问题。     

基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法

为提高免测距无线传感器网络节点定位算法的性能,针对免测距定位算法利用最小跳路径距离替代节点间欧氏距离,和信标节点近似共线引入较大定位误差的缺陷,提出基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法,首先利用定位单元拓扑分布质量函数选择1-跳邻居参考节点,组成高质量的定位单元;其次采用基于相交度比的距离计算估计距离精度;最后采用双曲线定位方法减少误差.仿真结果表明,在节点均匀随机部署,非均匀C-型分布的网络场景中,与DV-Hop、Amorphous等已有改进算法相比,新算法具有更小的定位误差,可提供更加精确的传感器节点位置.     

基于多元变量泰勒级数展开模型的定位算法

传统Taylor级数展开模型只考虑未知节点和锚节点之间的距离,没有考虑未知节点之间的距离,定位信息不够全面,从而导致定位精度不高。为了进一步提高定位精度,该文提出了一种新的基于多元变量Taylor级数展开模型的定位算法。首先考虑未知节点之间的距离信息,建立新的基于多元变量Taylor级数展开的定位模型。然后,在对新的定位模型求解过程中,采用粒子群算法对未知节点进行定位,获得其位置的初始值。再根据加权最小二乘法求出新模型的解,作为未知节点的估计位置。最后,为评价该算法的性能,对定位结果的克拉美罗界（CRLB）进行推导。仿真结果表明基于多元变量Taylor级数展开模型的定位精度更高,定位误差接近CRLB。     

PDMA的可见光通信系统

提出了一种基于新型非正交多址接入技术——图样分割多址接入（PDMA）技术的可见光通信系统.PDMA技术可同时优化多用户可见光通信系统的发送端和接收端,实现非正交传输.在发送端,在相同的时域和频域资源内,为实现资源复用,需要将多个用户信号的功率域、空域、编码域进行单个或多个联合编码.接收端进行多用户检测时,采用消息传递算法优化可见光通信系统的整体性能.相比于正交频分复用多址接入技术,PDMA技术在支持用户数量方面能够提供150%的过载增益.对可见光通信系统进行了理论分析、模拟仿真和实验验证,实验结果表明,在有限的LED带宽约束下,当误码率达到10^-3时,传输距离可达120 cm.     

室内可见光成像传感器定位系统的理论极限

针对室内可见光定位系统的参数优化问题,计算了基于成像传感器接收的接收机位置的估计理论极限,求出了估计量的克拉美罗下界.对于室内典型的应用场景,当接收机的成像点测量值受高斯白噪声影响时,计算出接收机位置的最大似然估计量,并推出克拉美罗下界.采用LED发射机和成像传感器接收机的真实参数进行数值仿真,结果表明:可实现精确的定位估计,定位精度一般处于毫米量级.定位误差取决于接收机距房顶的垂直距离、透镜焦距、成像传感器的像素大小以及帧速率等参数.     

差分GPS定位精度研究

采用空间差分和时间差分两种方法, 研究了差分GPS定位精度受差分站间距离和差分改正数龄期的影响, 证明在满足差分站间距离小于100 km, 差分改正数龄期小于5 s的情况下, 各种空间相关误差以及SA对差分GPS定位精度的影响很小, 通常情况下可以忽略, 因此最终的定位误差主要取决于接收机热噪声和多路径效应.而利用一个GPS接收机的观测数据进行时间差分的方法, 无需建立差分基站, 可有效修正各种误差因素的影响, 提高定位精度.     

一种基于表面微结构提高LED光提取率的方法

针对提高发光二极管（LED）光提取率问题,利用LED的发光和表面等离子原理,采用严密耦合波计算方法,在LED表面添加金属周期性亚波长微结构,使表面等离子体耦合的逆过程向另一侧低折射率介质（空气）中辐射出可见光,可增加入射光提取。对不同周期的金属微结构进行模拟,结果表明,金属表面薄膜厚度对表面等离子体产生的影响在临界角25°～40°范围内,微结构不仅使表面等离子再次耦合为透射光,而且还增大了共振峰的深度与宽度。     

高精度无线传感器网络节点定位算法

无线传感器网络在很多领域都有着广泛的应用前景,尽可能精确地确定传感器节点的位置是应用无线传感器网络时首先需要解决的问题.提出了一种新的基于物理学中的质点力学相关原理的距离无关的定位算法,与现有的距离无关定位算法相比,除了距离无关定位算法共同具有的优点之外,能够将平均定位误差降低到节点通讯距离的16%以下.给出了算法的实现过程和仿真结果,并且利用仿真结果与DV_Hop(距离向量跳段)算法进行了比较.比较结果显示,文中算法的定位误差约为DV_Hop算法的50%,在满足邻居关系方面文中算法也具有很大的优势,在定位时间上文中算法则存在定位所需时间过长的不足之处.     

一种基于单基站的协作定位算法

为抑制蜂窝网中非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差对定位精度的影响,提出了一种利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法。该协作定位算法根据基站测量信号到达时间(Time of Arrival,TOA)和到达角(angle of arrival,AOA)信息,选择距离基站最近的目标终端,利用目标终端与其它终端间的协作信息进行位置修正。仿真结果显示该算法不仅提高了定位系统的整体性能,而且在移动终端距离基站比较远的情况下,定位精度高于传统的TOA/AOA定位算法。     

自适应权重更新的两步定位算法

在室内环境中,影响定位精度的测量误差包括接收设备自身引起的误差以及信号非视距传播和多径效应所引起的测量正偏差.针对室内环境中测量数据包含测量误差服从正均值高斯分布的特性,提出了一种自适应权重更新的两步定位算法.该算法使用卡尔曼滤波和自适应权重更新的加权最小二乘算法进行两步定位,通过对每个测量距离分配不同的权重,克服了固定权重分配需在特定环境下方能获得良好定位精度的缺点.仿真结果表明,该算法定位精度优于两步定位算法和EKF算法,且对环境适应性更强.     

单载波块传输系统中基于叠加导频的信道估计与均衡

在单载波分块传输系统中进行频域均衡需要知道精确的信道状态信息,为此本文提出了一种基于叠加的导频序列的迭代信道估计算法,利用叠加的导频序列以及通过迭代均衡检测得到发送数据的估计值来降低信道估计的误差。从理论上分析了该算法所能达到的信道估计误差下限和比特误码率下限,并提出了最优叠加导频序列的设计准则。数值仿真结果表明:采用该算法时系统的比特误码率性能与已知信道信息时的性能差距小于1 dB。