基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法

现有以航位推算为基础的室内定位算法存在累积误差大、定位精度较低等缺点,为此提出一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法。该方法利用已知的室内地图信息在定位过程中控制粒子的生灭,在重采样过程中根据粒子的退化情况对补偿粒子的位置进行自适应调整,从而修正目标位置。实验结果表明,该定位方法克服了航位推算算法的累积误差问题,有效提高了定位精度。     

基于磁场指纹辅助的手机室内定位系统

针对当前室内无线定位信号强度易受干扰、设备部署维护成本高等缺点,以及手机在室内航位推算过程中定位误差随时间累积的问题,本文提出了基于粒子滤波磁场匹配的室内定位方法。相比于传统的航位推算方法,通过改进步态判断方式,并提出了动态步长估计算法和卡尔曼滤波航向估计算法,有效减少步态误判和定位误差。同时通过结合航位推算位置选择粒子滤波算法中的重采样区域,加快粒子收敛速度。最后,通过仿真分析和实际室内环境测试结果表明,本文提出的定位方法能够有效地减小定位误差,并实现2米的定位精度。     

采用EKF与PF的室内融合定位技术

在室内定位的复杂环境中,WiFi指纹法的定位性能易受信号波动的影响,行人航位推算方法(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)的定位误差会随时间逐渐累积,为了解决这两个方面的问题,提出了一种采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)与粒子滤波(Particle Filter,PF)的融合定位技术,该技术通过融合WiFi指纹法和优化后的行人航位推算方法来提高定位精度。在WiFi指纹法模块,该技术采用传统的加权k近邻法进行定位。在行人航位推算模块,该技术融合多种传感器进行航向估计,改进传统的非线性模型进行步长估计,使优化后的行人航位推算方法更适用于复杂环境中的实际应用。最后,结合粒子滤波和室内地图信息,该技术能够校正估计位置并进一步提高定位精度。通过实验表明,本文提出的融合校正方法能够有效提高定位精度。     

基于区域生长的多源遥感图像配准

多源遥感图像由于成像设备、所用光谱、拍摄时间等因素的不同,给配准带来极大的困难.尽管已经提出了多种匹配方法,但已有方法一般只能适用于特定的应用环境,开发出更加稳定和适用的配准算法仍然是一个极具挑战性的研究课题.提出一种基于区域生长的配准方法,首先,提取改进后的尺度不变特征,通过全局匹配确定种子点和种子区域并完成变换模型的初始化;然后,运用迭代区域生长和双向匹配策略,得到整个图像的可靠匹配点,从而实现多源遥感图像之间的配准.实验表明,该方法提取的匹配点的数量和正确率均远高于已有方法,能够对存在严重灰度差异的多源遥感图像实现高精度的配准,充分证明了该方法的鲁棒性和适用性.     

航空影象与地图的配准纠正

针对现有航空影象纠正软件存在的问题,提出了一种无数字地面模型支持的基于“图象与图形叠加配准”的纠正新方法,并介绍了基于索引模式的图象与图形快速叠加技术,对于影象纠正,在分析航空影象局部变形特点的基础上,提出了对局部变形进行纠正的经验公式,最后,又将初纠正与局部纠正结合在一起,开发了一个完整的图象纠正软件,同时还利用该软件对航空图象进行了纠正试验,纠正时共选择了13个控制点,纠正后的图象与地图叠显示出整体匹配很好,存在的残差也都在2pixel之内,研究结果表明,该纠正方法是可行的,可以用来纠正由各种因素造成的影象变形。     

一种基于改进Kalman滤波的多传感器室内定位方案

利用手机内置加速度传感器、陀螺仪等多传感器融合进行行人航位推算实现室内定位,具有成本低、灵敏度高、定位方法简便等优点,但在人员非步态扰动及传感器自身测量误差产生漂移情况下,传感器信号采集的波动干扰大,导致室内定位精度较低.针对此问题,提出一种改进的Kalman滤波.以均值滤波对采样信号做一次处理,降低波动明显的采样数据...     

基于粒子滤波融合Wi-Fi和PDR的室内定位研究

提出一种基于粒子滤波的Wi-Fi和PDR的室内定位方法。首先对Wi-Fi指纹数据进行卡尔曼滤波,改善权重KNN提升分类精度;然后通过行人航位推算(PDR)根据加速度传感器数据和方向角数据计算出每步的步长以及步速,从而推算出路径;最后在改进的Wi-Fi和PDR的定位基础上,使用粒子滤波将两者结果进行融合。试验过程中,使用采集两个教室的环境数据,试验结果证明了该算法能提升定位精度。     

小波神经网络在图像配准中的应用

提出了一种基于小波网络的图像配准方法。将特征点定义进行了推广,提出了一种以特征区域定义和提取方法。使用Zernike矩表征区域的特征并进行特征区域的对应。因图像配准变换是复杂且难以预知的,利用小波神经网络具有良好的函数逼近性能,提出了具有局域特性的小波神经网络模型逼近图像的配准变换。实验表明这是一种有效的图像配准方法。     

一种精确图像待配准区域的快速配准算法

在众多图像配准算法中,尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform)由于其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,且对仿射变换和噪声也有一定程度的鲁棒性,从而得到了大范围的应用.但该算法的缺点是运行时间过长.论文旨在减少不必要的检测区域,减少特征点检测和描述符构建所花费的时间.主要...     

量子PSO粒子滤波在DR/GPS组合导航系统中的应用

将量子粒子群优化(QPSO)算法与粒子滤波(PF)相结合,提出了量子PSO粒子滤波(QPSO-PF)算法,对航位推算(DR)与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过QPSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了PF的精度。DR/GPS组合导航系统跑车实验结果表明:该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。     

一种局部纹理特征在区域生长中的应用*

为克服现有算法不能自动选择种子且没有很好地利用纹理信息的局限性,提出了一种基于局部纹理特征的区域生长算法。算法分为两个阶段,即颜色量化和区域生长。先利用Mean Shift算法对颜色聚类,对图像预分割,用该局部量化纹理算法提取量化结果的纹理特征,由该纹理特征自动选择种子并分级合并区域。与经典的JSEG算法相比,该算法能够得到相似的分割结果,且计算复杂度低。     

迭代容积粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用

在大方位失准角误差的条件下,捷联惯导系统(SINS)初始对准误差模型是非线性的,可以采用粒子滤波(PF)方法进行处理.针对标准PF算法中存在的重要性密度函数难以选取的问题,提出了一种新的迭代容积粒子滤波(ICPF)算法.将Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波(CKF)算法相结合,得到迭代CKF(ICKF)算法.该算法利用最新量测信息改进迭代过程中产生的新息方差和协方差,可获得较高的估计精度.由ICKF算法获得粒子滤波算法的重要性密度函数,有效地抑制了粒子退化现象.SINS大方位失准角初始对准的仿真结果和实验结果表明:该算法的滤波精度高于标准PF算法和容积PF(CPF)算法,是一种非常有效的非线性滤波算法.     

改进粒子群优化算法在TDOA定位中的应用

针对TDOA定位估计中的非线性最优化问题,提出了一种基于改进粒子群优化的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群优化算法的基础上,引入禁忌搜索策略,有效地解决了粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题,使算法快速收敛到全局最优解。仿真结果表明:该算法性能稳定,定位精度高。     

Detection of microaneurysms using multi-scale correlation coefficients

This paper presents a new approach to the computer aided diagnosis (CAD) of diabetic retinopathy (DR)—a common and severe complication of long-term diabetes which damages the retina and cause blindness. Since microaneurysms are regarded as the first signs of DR, there has been extensive research on effective detection and localization of these abnormalities in retinal images. In contrast to existing algorithms, a new approach based on multi-scale correlation filtering (MSCF) and dynamic thresholding is developed. This consists of two levels, microaneurysm candidate detection (coarse level) and true microaneurysm classification (fine level). The approach was evaluated based on two public datasets—ROC (retinopathy on-line challenge, http://roc.healthcare.uiowa.edu) and DIARETDB1 (standard diabetic retinopathy database, http://www.it.lut.fi/project/imageret/diaretdb1). We conclude our method to be effective and efficient.     

QPSO算法和罚函数在代谢通量评估中的应用

针对代谢通量的评估问题属于带约束的优化问题,提出了使用罚函数(penalty function,PF)的量子粒子群优化(Quanturn-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法来解决上述问题,通过处罚约束条件建立单一的目标函数,把带约束的化学计量转换成无约束的,然后使用QPSO算法最小化内部代谢通量.算法可用于评估谷氨酸棒杆菌(Corynebacterium glutamicum)的内部代谢通量,实验结果表明,提出的算法能够以较快的收敛速度找到较好的接近最优点的量化值.     

RBFNN在速度传感器异常值滤除中的应用

基于速度的延滞特性即不会瞬间突变,利用径向基函数（RBF）优秀的预估和拟合逼近能力,通过对已知时刻的速度值进行网络训练和学习,可以很好地预测下一刻的值及其变化趋势。根据是否落入由训练误差所确定的置信区间,判定异常值并进行异常值的滤除。经实验测试,95%的置信区间能够完全满足剔除异常数据、保留正常数据的功能。