多站无源定位最佳配置分析

为了提高多站无源定位精度,以LS算法的GDOP为基础对多站测向交叉定位的最佳配置形式进行了分析.指出当目标位于多传感器形成的闭合区域内、外侧时,其最佳配置形式是各相邻传感器间夹角相同,且传感器位于以目标位置(同时为坐标系原点)为圆心的外接圆上;如果在该最佳形式中没有对相邻夹角的限制,则LS算法可以达到方差最小意义下的最优估计;文中同时对最优估计及最佳配置条件下LS算法的一致性进行了分析.仿真结果验证了最佳配置形式的分析,并指出该形式可以应用到基于传感器管理的多站无源定位算法中.     

多站时差无源定位传感器网络优化

在可移动无源传感器网络中,观测器与目标的相对几何关系对定位精度有重要影响。为提高对运动目标的定位跟踪精度,提出一种基于时差无源定位几何稀释精度的移动平台实时布站方法。首先推导出二维时差无源定位方法下的带有基线长度和基线偏角的GDOP表达式,将其作为目标优化函数,使用加权离散搜索优化算法求解网内各观测器每一时刻的最佳观测位置,并在此最佳位置对目标进行量测,完成目标运动分析。该方法通估计和优化相结合实现移动平台无源传感器网络的实时优化部署,仿真证明该算法一定程度上解决了时差无源定位算法的定位模糊问题,提高了对运动目标的跟踪精度。     

对机动目标分布式多站无源定位与跟踪

无源探测定位技术是电子对抗中的一个重要的研究领域.提出一种基于信息融合的分布式多站无源定位跟踪算法.由相位差变化率实现定位,引入序贯反馈式UKF滤波算法,以提高单站的定位精度,用多站无源侦测设备对空中单个机动目标进行分布式跟踪融合.计算机仿真表明:进行跟踪融合后的定位精度比单个观测站的定位精度有了较大的提高.完全满足导弹攻击要求.     

无线传感器网络的一种人工势场模型及其定位算法

提出一种无线传感器网络节点的人工势场模型,将相邻节点间的关系虚拟成节点间的虚拟力和虚拟势场.并针对该模型提出一种迭代定位算法,该算法通过计算节点的位移、速度和加速度,给节点定位.理论分析和仿真结果表明,在规则网络中定位误差较小,最优情况下误差可以小于5%,在非规则网络中仍可达到较好的定位精度.     

基于移动锚节点的加权多维标度节点定位算法

针对无线传感器网络节点定位精度不足等原因,提出了一种基于移动锚节点的加权多维标度度节点定位算法,首先通过对移动锚节点的轨迹进行采样,添加虚拟锚节点,增加拓扑约束关系,将虚拟锚节点收集的信息与实际节点之间的信息构成距离矩阵,然后利用奇异值分解计算节点相异性矩阵的逼近阵,通过加权多维标度对节点进行定位.仿真实验表明:与MDS-MAP和MDS-MAP(P)算法相比,该算法具有良好的定位精度.     

基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位面临的高精度和实时性要求,把均值漂移算法引入联合粒子滤波(Joint ParticleFilter)框架.提出了基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法.它使用均值漂移算法构建粒子滤波的建议分布,通过有效利用最新观测信息,提高粒子状态估计的准确性,使得采样粒子的状态分布与后验概率分布更接近,减少了状态估计必需的粒子数目.该算法还提出了基于虚拟海明距离和交互势的权重计算方式,减少相邻移动节点间的干扰.仿真实验结果表明,基于均值漂移算法和联合粒子滤波的移动节点定位,可获得比基本粒子滤波更高的定位精度,其定位精度与无味粒子滤波(Uscented Particle Filter)相当,而计算开销比无味粒子滤波减小至少50%.     

基于粒子群算法的多机无源定位系统优化布站

在一定海空战场背景下,通过调整多机无源定位系统中各机位置布局可以有效地提高该系统对特定区域目标的定位精度。文中通过推导多机时差定位算法误差的GDOP公式,提出了利用粒子群算法寻找多机无源定位系统最优布站的方法。与传统典型布站相比较显著降低了对区域目标定位误差,明显提升了多机无源定位动态快速布站能力。同时利用粒子群算法对定位站数不同情况下进行仿真,得出了对应的最优布站形式。     

被动声传感器网时延概率定位算法

声传感器测量目标发出的声波信号存在纯方位量测、时延较大的特点,通过对多个声传感器组网,可以实现对目标的定位和时延校准处理.提出了一种被动声传感器网时延概率定位的综合处理算法.首先,对多个传感器量测数据进行动态选择,选出测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位,获得目标初始位置;其次,进行时延校准处理,并重新确定测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位.获得新的目标初始位置估计;最后,利用概率定位对新的初始位置进行概率修正,进而获得目标较为准确的位置估计,形成航迹.仿真结果表明,此算法具有计算量小,实时性强,定位精度高的特点.     

基于虚拟锚节点的序列定位算法研究

为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。     

一种基于非度量多维标度的移动定位算法

稀疏无线传感器网络由于缺乏足够的距离和连通性信息,导致大多数定位算法无法有效工作.提出了一种非度量多维标度移动节点辅助定位算法--NMDS-LRA(M).该算法对移动节点运动轨迹抽样,添加拓扑约束关 系,然后利用奇异值分解计算节点相异性矩阵的逼近阵,从而有效解决了移动辅助定位问题,并且避免了以往移动定位算法中虚拟节点间距离误差较大对定位精度的影响.仿真分析表明,与以往算法相比,提出的算法有更好的定位精度,而且在较低网络连通度和不规则网络分布的条件下表现出更好的可靠性.     

多站时差无源定位探测器位置优化

在可移动无源传感器网络中,观测器与目标的相对几何关系对定位精度有重要影响.为提高对运动目标的定位跟踪精度,提出一种基于时差无源定位几何稀释精度(GDOP)的移动平台实时布站方法.首先推导出二维时差无源定位方法下的带有基线长度和基线偏角的GDOP表达式,将其作为目标优化函数,使用加权离散搜索优化算法求解网内各观测器每一时...     

基于射线跟踪的AOA定位算法的GDOP研究

GDOP是衡量定位系统精度的一个重要指标。基于射线跟踪的定位算法利用镜像站实现对目标的定位,针对现有关于GDOP的计算因没有考虑镜像站之间的相关性,而无法用于对基于射线跟踪的定位系统的定位精度与镜像站布局之间规律进行分析的问题,给出一种基于射线跟踪的AOA定位算法(AOA-RT)的GDOP计算方法。在微小区AOA定位模型下,根据镜像站与定位站之间的关系,得到镜像站位置误差的相关矩阵,根据该相关矩阵推导了AOA-RT算法的GDOP的计算公式。仿真结果表明了所给的GDOP计算方法的合理性,并得出了相关结论。     

基于VWMC的传感器网络移动节点定位算法

为了解决无线传感器网络移动节点定位精度低、计算方法复杂以及响应时间长的问题,提出了一种基于VWMC的传感器网络移动节点定位算法(VWMCL).该算法利用Monte Carlo算法作为移动节点的基本定位算法,并在预测阶段加入航位推算方法,通过减少预测角度的误差来提高粒子位置预测的精度;并把Voronoi图和权值融合在MCL算法的粒子过滤阶段,采用Voronoi图和权值的双重筛选的机制,提高粒子过滤的准确性.仿真结果表明,该算法可以显著改善定位精度,减少算法的计算量,从而提高定位的效率.     

基于粒子群优化的三维测向交叉定位算法

首先分析了三维测向交叉定位的基本原理,针对测角信息冗余这一问题,研究了2种测向交叉定位算法,并仿真出了定位精度的几何稀释(GDOP)图。结论表明:存在相同的测角误差和布站误差时,基于迭代的泰勒级数法定位精度较好,但是迭代初值如何选取仍然没有得到很好的解决。提出了一种基于迭代搜索求最优解的自适应权重的粒子群算法,最后通过设定不同的测角误差值仿真分析了该算法。仿真结果表明:在测角误差为0.5°或者1°时,粒子群优化算法在高度估计上比传统算法更准确,并且新算法有更好的定位精度,有一定的实际应用价值。     

基于小生境遗传算法的多维传感器动态解耦方法

多维传感器的动态耦合是指某一方向的动态输出信号中,含有其他方向输入量的影响,该项误差是影响传感器测量精度的一个重要因素.基于小生境遗传算法,提出了多维传感器动态解耦方法.该方法利用传递函数矩阵分析法的解耦思想,可以根据多维传感器的标定数据,应用系统辨识方法和小生境遗传算法直接求解解耦网络并进行优化,克服了原经典方法中对传感器模型精确已知的要求,具有一定的鲁棒性.仿真结果证明了该方法的正确性和有效性.     

基于比较信号接收强度的传感器定位算法研究*

定位技术是传感器网络的重要技术,分析了几种Rangefree定位算法的特点,提出基于比较信号接收强度的传感器定位算法（LBRSSI）。其基本思想是通过比较接收到的信号强度大小来产生圆环,最后通过圆环的交集来确定节点的位置,并加入了角度阈值条件以适应无线信号的不规则性。研究了系统参数对于算法定位精度所造成的不同影响,结果发现无线信号损耗越不规则,算法定位精度越小,同时增加锚节点个数有利于提高算法的定位精度,而增加锚节点的传播距离也可以有限度地提高算法定位精度。     

多传感器电子秤非线性补偿电路的研究

介绍了改进多传感器电子秤的计量精度及稳定性的实现方案。根据称重系统在实际应用过程中的测量精度情况,对系统中所用传感器作受力分析。通过对影响称重系统精度的性能指标因素的研究,改进称重系统结构,增强系统稳定性。讨论并分析多传感器系统非线性造成的原因,根据传感器的输入输出特性曲线,应用动态补偿电路对多传感器进行线性化处理,从而以硬件手段实现系统的优化,使电子秤称重系统精度和稳定性得到了很大改善。