基于RSSI的改进质心定位算法

为提高无线传感器网络三角形质心定位算法的精度,提出一种基于RSSI的改进质心定位算法.首先,分析传统基于RSSI的三角形质心定位模型,发现单个锚节点测距误差较大会导致盲节点的定位精度受到影响,因此采用4点进行定位来降低单个锚节点权重;其次,改进的质心定位算法选择根轴相交组成的区域作为定位参考区域,将该区域的质心位置作为待测盲节点位置;最后,采用仿真实验对比算法的精确度和稳定性,实验结果表明,相比于传统算法,改进算法定位精度更高,而且定位误差波动更小.     

基于到达相位技术的室内定位系统研究与实现

研究了基于到达相位测距的性能,设计实现了基于到达相位技术的小型地下停车场定位系统。AT86RF233芯片可测量载波相位,根据不同频率射频信号的相位差可计算距离。设计了可变限幅均值滤波算法自适应限制测距结果的较大波动保证实时性的前提下优化了结果平滑性。在三锚节点的室内定位系统中,设计了基于加权最小均方误差的质心定位算法,改进了质心定位算法中定位点的选择方式。实地实验结果验证了算法的有效性,系统的实时跟踪精度达到亚米级,可用于小型室内停车场车辆和人员定位。     

基于改进均值——方差模型的电力系统经济调度

针对含风力发电的电力系统经济调度中风力发电的不确定特性,提出一种基于相关性理论改进的高斯概率模型,用于拟合风速预测误差概率分布特性。引入均值—方差模型解决如何衡量风力发电并网后的经济性和风险性问题。提出一种改进的差分进化算法求解均值—方差经济调度模型,并用IEEE-57节点系统测试所提模型和改进算法。仿真结果表明,改进算法可以获得良好的Pareto解集,所提模型仿真结果准确、有效。     

改进自适应ADMCC-HCKF算法及在SINS/CNS/GNSS中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波器(CKF)在非高斯噪声下滤波精度下降以及传统最大相关熵(MCC)算法收敛速度较慢的问 题,提出了一种改进的自适应相关熵高阶容积卡尔曼滤波(ADMCC-HCKF)算法。 该方法依据 MCC 迭代过程的误差变化自适 应调整核宽大小,核宽能够改变核参数对输入数据的敏感性,从而提高算法收敛速度及对非高斯噪声的处理能力。 基于非高斯 噪声环境,搭建 SINS / CNS / GNSS 组合导航实验,研究结果表明,改进的 ADMCC-HCKF 算法相比传统 HCKF 和基于常规 MCC 的 HCKF 算法具有更强的鲁棒性,在降噪性能及对非高斯噪声的适应性角度均有所提升的同时,滤波精度较 HCKF 算法提高 了 9. 63%。     

Canny边缘检测算法的改进及FPGA实现

针对传统的Canny算子采用高斯滤波会造成图像的过度平滑并导致弱边缘检测能力降低的缺点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法,采用中值滤波代替高斯滤波,利用中值滤波器能有效地清除脉冲噪声的优点以提高边缘检测精度。该算法在FPGA（现场可编程门阵列）上得以实现,实验结果表明改进后的算法提高了弱边缘的检测能力。     

一种缩小定位区域的改进APIT无线传感器

通过对现有文献的分析可知传统APIT算法存在着定位误差大和覆盖率低的问题。针对上述问题,提出一种APIT的改进算法。引入缩小定位区域的思想,通过多次运用PIT算法求定位区域质心,将原APIT算法的一轮定位扩展为多轮定位,逐步减小定位区域,将较小定位区域的质心坐标作为未知节点的坐标,减小定位误差;同时,改进算法充分运用可移动的信标节点,逐步增加定位覆盖率。在MATLAB环境的各场景下对改进算法进行仿真,并将其与原有算法进行对比。仿真结果表明,改进算法能够在减小节点定位误差的同时提高定位覆盖率。     

基于地图匹配的室内定位算法研究

在对室内环境进行定位的过程中,基于粒子滤波的地图匹配算法能够实现室内定位结果与地图数据的有效融合。目前此类方法主要存在地图匹配时穿墙检测算法计算量大以及定位结果位于不可达区域的问题。针对穿墙检测算法计算量大的问题,在栅格地图的基础上建立地图信息矩阵,提出了一种基于地图信息矩阵的穿墙检测算法,在保证正确检测出穿墙粒子的同时,降低计算量;针对定位结果位于不可达区域的问题,提出了一种基于粒子滤波多重权重更新的地图匹配算法进行改进。理论分析和实测结果均验证了改进算法的合理性和有效性。     

基于Watson模型的改进QIM盲水印算法

2007年,LiQ.和CoxIJ.提出了一种基于离散余弦变换的自适应QIM算法。该算法为保存水印图像需在嵌入水印后对值进行四舍五入取整,造成误差最大达0.5。针对这一问题,利用小波变换的特点,结合Watson感知模型,提出了一种改进的QIM盲水印算法。该算法使用小波分解原始图像,利用Watson感知模型计算并自适应选取量化步长,生成重构图像,微调重构图像,产生水印图像,在小波域中值的误差最大0.25。该算法提取水印时,只依赖Watson模型重新计算的量化步长,不依赖原始图像或原始水印信息,该算法是盲检测算法。实验仿真结果表明:改进算法在抗加性高斯白噪声攻击、JPEG压缩攻击、中心裁剪攻击、中值滤波和伸缩比因子变化等方面都比原算法有更好的性能。     

一种缩小定位区域的改进APIT无线传感器网络定位算法

通过对现有文献的分析可知传统APIT算法存在着定位误差大和覆盖率低的问题。针对上述问题,提出一种APIT的改进算法。引入缩小定位区域的思想,通过多次运用PIT算法求定位区域质心,将原APIT算法的一轮定位扩展为多轮定位,逐步减小定位区域,将较小定位区域的质心坐标作为未知节点的坐标,减小定位误差;同时,改进算法充分运用可移动的信标节点,逐步增加定位覆盖率。在MATLAB环境的各场景下对改进算法进行仿真,并将其与原有算法进行对比。仿真结果表明,改进算法能够在减小节点定位误差的同时提高定位覆盖率。     

含分布式电源的主动配电网分层故障定位方法

分布式电源的规模化接入给配电网安全稳定运行带来挑战,将导致故障电流的流向由单向流动变为双向流动,传统的单源辐射状配电网故障定位方法已不再适用.为此,提出一种含分布式电源的主动配电网分层定位方法.首先,建立了含分布式电源的主动配电网故障信息编码方式及开关函数.然后,通过分析故障位置对开关函数的影响机理,建立了基于端口定位及区段定位的分层故障定位模型.针对此模型,提出了基于改进遗传算法以及整数线性规划算法的混合求解策略.最后,在改进IEEE 33节点主动配电网上进行仿真.结果表明,所提分层故障定位模型及求解算法能够大幅降低变量搜索维度,加快求解速度,同时具有较高的准确性和容错性,验证了所提模型和算法的有效性和优越性.