基于质量评价的辐射源定位精度提升方法

针对辐射源定位精度受限于测量环境、监测设备等因素的问题，提出一种基于质量评价的测量精度提升（MAI）方法。根据监测设备的误差范围，将每个观测点可能的取值区间均分为若干段，每段取中值作为测量值；将所有测点可能的取值重新组合后，计算得到多个结果和质量评价指标，并选择评价指标最好的结果作为测量结果。所提方法与基于到达信号强度（SOA）的辐射源定位方法相结合，将复相关系数、位置偏差系数、信号强度方差作为评价指标，以复相关系数接近于1且位置偏差系数小于某指定值的结果为有效结果，有效结果中信号强度方差最小的即为最终的测量结果。为提高计算性能，在测点数大于5时，对该方法进行了改进：首先将前5个测点使用此定位方法进行计算，并将所有有效结果按信号强度方差排序，取前L个结果与第6个测点的测量值组合，重新计算得到多个结果；然后再排序、取前L个结果，并与下一个测点重新组合计算，直到所有的测点都参与组合计算，最后得出结果。仿真实验结果表明，所提方法可以在不增加硬件成本的条件下，以牺牲计算性能为代价，大幅度提升定位精度。     

基于多边限定的室内定位方法设计与系统实现

随着基于位置服务（Location Based Services，LBS）的发展与智能移动设备的普及，室内定位算法与系统受到了广泛研究与关注。为提高室内定位精度、增强系统鲁棒性，提出了基于多边限定的fingerprint定位方法。基于Wi-Fi RSSI（Received Signal Strength Indication）信号处理建立离线fingerprint数据库；通过对拟合距离-RSSI函数分析，提出了多边限定的方法确定一个最佳参考点（Reference Point，RP）集合，缩小在线定位阶段的搜索范围。在此基础上，再利用fingerprint定位方法进行定位。此外，实现了基于提出方法的室内定位系统原型用于算法性能评估。通过大量真实场景实验分析、验证了相较于传统fingerprint方法，基于多边限定的fingerprint定位方法能有效提高室内定位精度，增强系统鲁棒性。     

应用膨胀算法提取目标的直接定位算法

为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题，提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想，通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先，在目标个数未知的前提下，利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数；然后，推导了基于MUSIC的定位代价函数；之后，利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面；最后，膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题，能够确定多个目标的位置坐标，为后续的定位性能分析提供可能性，也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。     

集装箱箱号字符识别关键技术的研究

文中主要以集装箱箱号识别为研究对象,在对现有的集装箱照片进行预处理以及定位的基础上,实现箱号的准确识别。主要论述影响字符识别各种关键因素,并且在传统模板匹配的基础上,提出全新的加权模板匹配法和字符结构相结合的识别方法。该方法并不是将36个字符用统一的模板进行匹配识别,而是根据字符结构进行分类,每类都会予以不同的权值分配模板。字符结构是一种二级识别,两种方法相结合很好地实现了对断裂、粘连以及倾斜字符的识别。最后通过理论分析和实验证明了该方法的有效性,并给出了需要进一步研究的问题。     

基于TDOA和PTP的高精度WLAN定位系统的设计和实现

针对室内WLAN定位目前难以达到分米甚至厘米级的高精度问题,以IEEE1588v2(PTP)精确网络时钟同步技术和到达时差原理(TDOA)为基础,结合非视距(NLOS)测距误差消除等技术,研究和设计出一套基于现有WLAN(IEEE802. 11x系列标准)设备的高精度实时定位解决方案。实验表明,该系统实现的到达时间测量和定位精度等参数优于UWB、CSS无线定位方案。本案可广泛应用于移动互联网、物流管理、矿业勘探、医疗健康等需要精准位置服务(LBS)的行业领域。