基于聚类分析的车牌定位算法的研究

提出一种基于数学形态学和均值聚类的实时车牌定位算法,将边缘处理与聚类分析相结合,得到车牌字符的垂直边缘信息,然后通过数学形态学运算处理,结合车牌的多个特征对车牌进行定位,试验证明,该算法准确率高,抗干扰性强.     

改进的基于WLAN位置指纹定位算法

针对传统的K最近邻（K Nearest Neighbor,KNN）算法定位误差较大以及匹配运算量大的问题,提出采用均值平滑法（Mean Smoothing,MS）对采集到的Wi-Fi信号强度（Received Signal Strength,RSS）进行滤波以提高定位精度,并采用改进的K-means算法对离线阶段建立的位置指纹库进行聚类分析,降低匹配计算的复杂度。实验结果表明,本文提出的算法可以改进KNN算法的定位性能。     

基于图信号处理的多声源定位方法研究

波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计技术是语音增强和声学探测中的重要工具,对于语音机器人、视频会议、助听器和声呐等应用至关重要。最近出现的DOA估计新方法,例如图信号处理（Graph Signal Processing,GSP）方法,展现出优异的角度估计能力,有望提供更佳的声源DOA估计解决方案。然而,由于在多声源情况下GSP算法由邻接矩阵无法直接得到接收信号特征向量的正交补矩阵,导致多声源下GSP算法失效。为解决此问题,本文基于多源宽带语音信号的频域单源区域检测实现多声源分离,进而利用GSP和聚类算法实现宽带多声源的定位。具体而言,本文首先将GSP方法扩展到频域。其次,利用短时傅里叶变换将信号分为若干时频区域,筛选出单源主导的时频区域后,对其进行频域GSP单源定位。最后,对所有定位结果进行聚类,再通过加权平均获得最终的角度估计。我们利用LibriSpeech语音语料库构建声源信号进行多声源定位仿真,仿真结果证明,本文方法优于其他算法,较高信噪比下可将误差控制在3°以内。此外,我们使用圆形六阵元麦克风阵列,对实际录制的若干组录音数据应用所提算法进行定位测量,结果展示所提算法的定位误差更小,并在声源较为靠近时也能做到较好的分辨。     

局域增强系统差分定位方法

局域增强系统由地面子系统和机载子系统两部分组成。地面子系统计算卫星的伪距校正量等差分数据,并将这些数据发送给机载子系统。机载子系统利用这些差分数据,精确地完成位置的解算,达到改善定位精度的目的。本文描述了在局域增强系统中进行伪距差分定位的方法。     

基于Wi-Fi的动态室内定位方法

针对目前动态室内定位方法定位精度不足,研究基于Wi-Fi的动态室内定位方法。该方法利用传感器采集Wi-Fi的RSS(received signal strength,接收信号强度)指纹信号后,使用改进非均值滤波算法去除RSS指纹信号的干扰噪声,以不含干扰噪声的RSS指纹信号作为基础,使用基于指纹子空间匹配动态室内定位方法,计算不同阶段RSS指纹覆盖向量、汉明距离以及欧式距离等,得到若干个动态室内定位估计值,再使用峰值密度聚类算法对若干个动态室内定位估计值进行估计,获取估计值中可信的估计位置,即动态室内定位结果。实验结果表明：该方法不仅可有效去除RSS指纹信号含有的干扰噪声,还可对动态室内目标进行准确定位,定位误差仅为-1～0.5 m,定位精度较高。     

基于K均值聚类算法的位置指纹定位技术

为了减小位置指纹定位算法的计算量,提出一种基于K均值聚类分析的位置指纹定位算法。通过对指纹数据库进行K聚类分析,形成聚类索引,定位时通过查询聚类索引来缩小指纹库查询空间。利用改进后的算法进行室内定位实验,并将其与K近邻法进行对比测试。实验结果表明,改进后的定位算法有效减小了定位过程的计算量,而且还能保证定位精度,在短距离范围内定位平均误差可限制在2m以内。     

基于K-means均值聚类的车牌定位算法研究

提出一种基于均值聚类的车牌定位算法,该算法能避免由于环境的复杂而带来的定位的不确定性。     

基于模糊C均值聚类的作物病害图像分割方法研究

图像分割是指将人们感兴趣的目标从背景中分割出来,分割结果的好坏直接影响后期的图像分析和识别.基于作物病害图像的分割技术就是将病斑从病害图像中分割出来,以便于后期病害的诊断和识别.模糊C均值聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法,为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出一种基于模糊C均值聚类算法的作物病害图像自适应分割方法,并与K均值聚类算法进行比较,结果显示本文算法在进行图像分割方面表现出明显优势.     

一种改进的基于遗传算法的聚类分析方法

C－均值聚类收敛速度快，但是它容易陷入局部最优，且对初始解很敏感。遗传算法是一种全局搜索方法，但是它收敛速度慢。为了在搜索能力和收敛速度两方面都取得较好的效果，本文提出了一种改进的基于遗传算法的聚类分析方法。实验结果表明：本文提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解（或近似全局最优解）的能力要优于经典遗传算法及C－均值聚类算法；且通过对变异概率的巧妙设置，提高了算法的自适应能力。     

SBAS完好性评估方法研究

完好性是星基增强系统(SBAS)最重要的一项指标,根据 FAA 发布的《GPS 广域增强系统性能标准》及 NSTB 每季度公布的 WAAS 性能报告,星基增强系统主要通过危险性误导信息(HMI)事件发生次数及监测站最小安全指数作为完好性评估指标。但由于星基增强系统普遍存在保护级对定位误差的过包现象,仅通过最小安全指数难以准确衡量保护级对定位误差的整体包络情况。针对该现象,本文提出紧度的概念,这一指标可直观衡量服务时间内保护级对定位误差包络的匹配程度,在满足完好性情况下,紧度的取值范围将被限制在[0,1)内,便于进行观察。同时,本文利用 WAAS 实测数据分析证明,紧度与监测站最小安全指数及 HMI 事件次数结合能更加准确对完好性进行直观描述与评估。     

基于北斗卫星定位的开放实验平台开发

本文针对“卫星导航原理与应用”课程的需要,研发了基于北斗卫星定位的开放实验平台.本实验系统主要是由GPS/北斗模块、GPRS/GSM模块、ARM及其外围电路组成.学生通过本实验,不但可以对“卫星导航原理与应用”课程的知识有更深入的掌握,而且可以学习硬件系统的设计和软件系统的开发.     

北斗卫星系统定位不确定度评定方法研究

分析了工程测量中被动引入测量不确定度的原因，总结了工程测量中评定不确定度的方 法，对影响北斗卫星系统定位不确定度的因素进行了分析。采用不同算法对北斗系统定位不确定度的 评定进行了分析，结合实测数据对几种评定算法进行了验证。提出利用限定记忆卡尔曼滤波方法对实 测数据进行计算，设计了限定记忆卡尔曼滤波器的模型，运算结果证明该方法可行而且优于传统的计算 方法，评定结果较好。     

基于高次差法的降低北斗定位漂移研究

针对目标在定位会出现漂移现象,漂移会造成定位不准确,分析了欧式几何空间距离、时间序列以及相关系数等方法的优缺点,对高次差的理论依据进行了阐述、分析和推导,本文根据高次差的理论,提出了一种基于高次差法判断是否出现定位漂移,根据高次差法的特征子序列对非差速度进行试验测试,通过试验研究结果表明:高次差法能有效地探测连续几个定位漂移并判断出现漂移的位置,并对漂移数据进行处理,进而降低定位漂移,提高了定位数据的准确性。     

基于北斗终端的室内外无缝定位系统设计

针对当前室内外无缝连续定位问题,基于北斗空间导航信号特征,并结合WLAN室内定位中的Radio Map的思想,提出了一种基于北斗终端的室内外无缝导航定位系统,使现有的北斗导航终端只需要经过软升级,即可实现室内外无缝定位。仿真结果表明,在空旷室内环境与复杂室内环境下,均达到了2 m的定位精度(1σ),且在室内外过渡中保证了定位的连续性。本系统为解决北斗导航系统全域覆盖问题提出了一种可行的技术思路。     

基于北斗的多系统组合定位方法研究

基于多系统组合的导航定位技术应用日益广泛,采用多系统组合导航克服了单一星座系统定位中存在的定位精度差、可见星少、可靠性低等问题。本文提出了基于北斗卫星导航系统的多系统组合定位方法,详细推导了基于北斗的多系统组合用户定位算法模型。比较分析了单一北斗卫星导航系统和北斗、GPS、Galileo 多系统组合条件下服务性能,得出在多系统组合条件下可以极大改善用户观测条件,进而提高了用户导航定位使用效能。     

基于宽窄融合下的全域定位技术分析

针对我国公安定位上线率偏低的现状,提出宽窄融合下的全域定位方案,使用该方案定位上线率可达100%,大幅提升了公安用户的调度管理效率.文章从需求分析、技术实现到场景分析分别阐述全域定位对公安用户的业务应用.     

北斗接收机定位误差分析

北斗导航系统是中国自主研制的卫星导航系统,能够为用户提供快速、精确的定位、授时功能。通过阐述北斗定位原理,深入分析北斗定位误差的原因,采用北斗差分定位方法、电离层改进模型、对流层改进模型来改善北斗定位精度。     

北斗局域差分定位技术

针对北斗双星定位系统的有源定位方式,提出了北斗三星无源定位技术,但是北斗三星无源定位的精度不高,难以满足某些用户的要求。为此,借鉴GPS差分定位,介绍了一种可提高北斗无源定位精度的北斗局域差分技术,包括工作原理、被采用的原因和使用条件等。最后详细阐述了研制北斗无源局域差分定位设备的作用和意义。