测边空间后方交会点的选择

本文从理论与实例论证了测边空间后方交会点的精度与三个已知点的关系，为选择交会点提供了技术依据。     

MDS与三边定位相结合的多点相对定位算法

结合当下导航系统对备份导航的需求,为了完善备份导航体系,针对拒止环境下网络集群定位算法开展相关研究,以MDS为基础研究相关的定位方法,推导了MDS用于集群定位的过程,分析了传统MDS用于网络集群定位的局限和不足,提出了一种MDS和三边定位相结合的网络定位方法,根据传统MDS对节点间距离的需求特性,用三边定位弥补缺失的距离信息,对相应的定位原理进行了论述,既减小了MDS中使用最短路径带来的观测误差,也减小了三边定位中的观测误差的传递层数,从而提高了定位精度。通过对不同分布环境条件下进行仿真验证了该方法的正确性与可行性,对比分析了该算法较之传统MDS定位的优越性,并从算法的复杂度和资源消耗等方面提出了该方法后续的优化方向。     

基于UWB系统的井下车辆高精度定位研究

随着无线通信技术的进步,超宽带(UWB)技术从缩减硬件成本及定位精度的提升都有了大幅的进步,因此其在定位系统中的使用越来越多。通过研究适用于在井下巷道环境的高精度定位方法,研制出了一套适用于井下环境的超宽带无线车辆定位系统。试验结果显示,该系统定位精度高,对进一步实现井下的车辆无人自主导航具有非常大的支撑作用。     

基于无线网络的井下人员快速定位系统研究

为了可以实时获取井下工作人员位置、环境状态等信息,设计了基于无线通信网络的井下人员快速定位系统。将RSSI算法应用于井下特殊环境,同时设计了三边测量校正方法。推导了人员定位数学模型,仿真分析了影响测距精度的两个重要参数。实验采用不同距离条件下的3个信标点测试移动点(人员)随距离变化入网后的具体位置,结果显示,直线巷道300 m内掉包率为0,弯道巷道200 m内掉包率为0,50 m内人员随机入网人员定位精度满足1 m的设计要求。     

基于超宽频距离传感器的移动目标定位系统

介绍了一种基于超宽频的高精度距离传感器P410（PulsON410）,阐明了它的测距与通信模块（RCM）和单基站雷达模块（MRM）的2种测距模式与原理,论述了典型的室内定位系统的原理与相关算法。在三边定位算法的基础上建立了参考节点呈等边三角形排列的定位系统,分别实现了在2种测距模式下单移动目标的定位跟踪。分析了该传感器在基于RCM测距模式下进行定位的定位精度。仿真实验结果表明：在等边三角形内部,定位误差分布呈现规律性,由三边向质心呈逐渐降低趋势,为进一步优化该系统的定位精度提供了依据。     

基于RSSI距离修正的WSNs定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)易受外界因素影响,导致三边定位的锚圆不能相交的情况,提出了一种接收信号强度指示(RSSI)距离修正定位算法。通过对锚圆半径进行修正,形成3个锚圆相交的区域,然后用加权定位法对未知节点进行准确定位。仿真和实验结果表明:在6 m×10 m的区域范围内,该算法的平均定位误差为0.62 m,和其他定位方法相比,有更好的定位精度。     

设立固定误差因子的测边网平差

为了削弱短程红外测距仪系统误差——固定误差——对城市和工程测边网(包括导线网和边角网)的影响,本文提出了一种设立固定误差因子的平差方法,导出了设立固定误差因子的测边网间接平差和条件平差的有关公式,并提出了一种比传统的方法更为合理的解算方法。最后,对附合单导线设立固定误差因子的条件平差法,做了一个算例。计算结果表明,设立固定误差因子的平差法,可以有效地消除短程红外测距仪固定误差对边长测定的影响,从而可以进一步地提高城市和工程测边网的质量。     

一种改进的三边定位算法

针对基于加权最小二乘(WLS)的三边定位算法在线性化过程中损失定位信息的问题,提出了一种改进的三边定位算法。该算法利用WLS算法粗略估计未知节点的坐标,并利用损失的定位信息构建定位模型,通过求解该定位模型实现精确定位。仿真结果表明,与基于WLS的三边定位算法相比,该算法有效提高了定位精度,且巷道长宽比越大,定位性能越好。     

NLOS环境下基于EKF的移动机器人定位研究

针对室内移动机器人基于接收信号强度(RSSI,Received Signal Strength Indication)测距定位存在非视距(NLOS,Not-line-of-sight)传播问题,提出一种利用运动模型预测RSSI并修正NLOS测量的定位算法。首先结合移动机器人运动模型预测位置和信号强度RSSI,进而实现NLOS误差判定和测量修正;然后结合步长将移动机器人限制到圆域内,采用改进三边定位算法定位;最后使用扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman Filter)进行定位结果优化,得到位置的优化估计。仿真实验表明,该方法能有效地提高定位精度,能有效抑制具有较大量值的NLOS误差,是NLOS环境下一种有效的定位方法。     

Path planning using a mobile anchor node based on trilateration in wireless sensor networks

In wireless sensor networks (WSNs), many applications require sensor nodes to obtain their locations. Now, the main idea in most existing localization algorithms has been that a mobile anchor node (e.g., global positioning system‐equipped nodes) broadcasts its coordinates to help other unknown nodes to localize themselves while moving according to a specified trajectory. This method not only reduces the cost of WSNs but also gets high localization accuracy. In this case, a basic problem is that the path planning of the mobile anchor node should move along the trajectory to minimize the localization error and to localize the unknown nodes. In this paper, we propose a Localization algorithm with a Mobile Anchor node based on Trilateration (LMAT) in WSNs. LMAT algorithm uses a mobile anchor node to move according to trilateration trajectory in deployment area and broadcasts its current position periodically. Simulation results show that the performance of our LMAT algorithm is better than that of other similar algorithms. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.