基于载波相位差分的形变监测高精度定位算法

传统载波相位差分算法在形变监测领域适用性不足，实时动态定位（RTK）精度难以满足要求，而载波双差静态相对定位连续解算时形变跟踪性能较低等。针对这些问题，在对动静态算法深入研究的基础上，提出一种基于载波相位差分的动静态自适应融合算法。通过方差变化法实时判断定位结果是否收敛，自适应调节扩展卡尔曼滤波（EKF）状态先验估计过程。在收敛时刻增大位置参数的先验估计误差的协方差值，使EKF后验估计过程倾向于信赖测量值；未收敛时刻通过EKF迭代，使EKF后验估计过程倾向于信赖状态预测值。实验结果表明：相比传统RTK新算法精度有明显提高，水平达±2 mm内，高程达到±4 mm内；相比静态定位则缩减了观测周期，提高了微小形变跟踪性能。     

机载塔康无源定位方法研究

针对塔康信号易被截获的问题,研究了机载塔康的无源定位技术。分析了塔康无源定位的可行性以及工程实现问题,提出了在现有系统中,由于信道标准化以及功能软件化,塔康无源定位具备实际应用的条件。给出了存在方位测量误差时,塔康无源定位的误差以及边界。仿真结果表明,机载塔康在无线电静默模式下,结合高度信息,可以实现双站测向交叉定位。     

煤矿巷道多源数据融合定位算法研究

煤矿巷道非视距条件下单独使用飞行时间定位算法或接收信号强度算法存在方向判断不准确、定位误差较大等问题;飞行时间定位算法与接收信号强度算法联合定位,虽然在方向判断的准确率上较单独的飞行时间定位算法有所提高,但对于标签在非视距运动场景下的判断仍不够准确,定位轨迹不够平滑。针对上述问题,提出了一种基于飞行时间定位算法、接收信号强度及多项式插值方法的煤矿巷道多源数据融合定位算法。该算法首先测量标签与定位基站间的飞行时间,并计算接收信号强度,然后根据标签历史轨迹采用多项式插值方法拟合、预测当前时刻标签位置,根据预测位置、飞行时间和接收信号强度组合判定标签相对基站所在方向,最后通过加权数据融合优化定位结果,从而提高定位稳定性及准确度。实验结果表明,相比于单一飞行时间定位算法或接收信号强度算法,该算法有效提高了定位系统的精度和稳定性,可以更准确地判断标签相对基站的方向,方向判断准确率高达99%。     

基于区域判别与信息反传的车辆精细定位方法

伴随智能交通图片数据爆炸式增长,交通大数据车辆精确定位管理需求增加.针对SSD(singleshotmultibox detector)检测算法对小目标定位不稳定与距离弥散导致的车辆定位偏差问题,提出了一种端到端的车辆及内部细节定位方法.包括引入无效目标过滤机制,以有效地抑制定位偏差;添加区域位置信息反传层,共享低卷积层局部特征,扩大小目标局部感受野,有效地进行车辆内部细节定位.采用PASCALVOC2007数据集进行的实验结果表明,文中方法达到了良好的效果.     

基于变异测试的错误定位研究进展

随着软件规模和复杂度的不断提高，软件的质量问题成为了关注的焦点，如何高效地找出软件中的错误成为一个亟需解决的问题。错误定位是软件质量保证的重要途径之一，近年来已经成为软件工程中一个非常重要的研究课题。基于变异测试的错误定位通过比较原程序和对应变异体的差异来计算每条语句的怀疑度，再由怀疑度大小进行排序，程序员根据排序逐个检查找出错误语句。汇总近7年（2012-2018）国内外的基于变异测试的错误定位技术的研究成果，介绍了错误定位的基本方法，介绍基于变异测试的错误定位思想，从变异算子、变异体及等价变异体3个方面对已有的研究工作进行分类归纳和总结，探讨了基于变异测试的错误定位未来可能的研究方向、机遇和挑战。     

一种在NLOS环境下应用于NB-IoT系统的组合定位算法

传统非视距(NLOS)误差下无线定位的TDOA算法通常是减弱NLOS误差影响或直接提取LOS测量值,对于窄带物联网(NB-IoT)需要解决LOS与NLOS传输并存下的定位精度问题。文中采用最小二乘法对NLOS和LOS传播进行鉴别,然后对NLOS下的TDOA值进行优化处理。在此前提下,提出一种组合定位的算法,采用Taylor级数展开法计算LOS传输情况,用CHAN算法计算NLOS传输情况,再通过组合定位得到定位结果。仿真结果表明,改进后算法在NLOS的信道环境下的定位性能明显提高。