基于MC20的多种方式定位终端设计与实现

为了实现对移动目标位置信息的测量,基于基站定位和GPS定位的不同需求,采用MC20全功能通信定位芯片及STM32微处理器,设计了一个多种定位方式的定位终端,该定位终端能够对移动目标进行实时定位检测,在不同情况下选择适合的定位方式,在室外或者GPS信号较为良好的情况下采用GPS定位,在室内或者GPS信号较弱的情况下采用基...     

基于Android的CNSS/RFID室内外定位系统设计

在移动互联网的时代,信息是当今社会重要的资源,其中人们对位置信息的需求更是日益增加。介绍一种基于Android平台、使用我国自主研制的北斗定位系统（CNSS）和RFID射频技术实现的室内外组合定位的位置服务系统。该系统提供时间信息、空间定位信息及数据通信服务。系统分为管理所有终端的服务平台和用Android实现的提供时空服务的多模终端两大部分。本系统的优点在于：利用北斗定位系统的短报文通信功能,兼具定位和通信能力;结合室内RFID实现室内外无缝定位;采用基于Android平台的终端提供了可交互界面,方便用户使用;终端采用模块化设计,模块间独立性高,易携带。测试结果表明,系统定位和时间服务精准度高、通信可靠、功耗低,可应用于车载环境。     

基于Bi-SRNN的联邦学习区域电力短期负荷预测模型

随着配电网终端需求多样化和清洁能源的大规模接入,对区域电力负荷的准确预测变得至关重要。在电力市场化改革背景下,客户端倾向于用电信息保存在本地以确保隐私安全。利用天气数据和历史负荷数据,提出面向区域客户端隐私保护的联邦学习双向叠加循环神经网络负荷预测框架。根据短期电力负荷长序列数据之间的强关联性建立基于双向叠加循环神经网络的负荷预测模型。利用联邦平均算法构建基于联邦学习的区域负荷预测框架,将多个利用不同区域客户端负荷数据训练得到的双向叠加循环神经网络的模型进行融合,反复迭代获得全局模型。采用某市96组实时区域电力负荷公开的数据集,对该模型在区域客户端不共享负荷数据条件下的训练效果进行测试,结果表明,所构建模型具有较低的训练耗时和较高的预测精度。     

基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法

针对噪声环境下,基于标准容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法因噪声特性估计不准,引起滤波性能下降而导致定位误差较大的问题,提出一种基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法。该算法首先建立基于LANDMARC定位框架下的运动目标动态模型,然后引入量子粒子群优化技术对容积卡尔曼滤波中时间更新过程的状态预测值进行优化,以降低因畸变噪声引起的误差;最后将改进的容积卡尔曼滤波算法应用到运动目标状态估计中。实验结果表明,所提算法定位误差均值为0.175 m,与相同环境下传统的LANDMARC算法、基于容积卡尔曼滤波的LANDMARC算法以及基于粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC算法相比,定位精度和稳定性均有明显提高,且运算时间比基于粒子群优化的算法少,应用在室内定位中能够得到较为真实的目标移动轨迹。     

平行线路感应电压电流近似计算方法

随着配电网终端需求多样化和清洁能源的大规模接入，对区域电力负荷的准确预测变得至关重要。在电力市场化改革背景下，客户端倾向于用电信息保存在本地以确保隐私安全。利用天气数据和历史负荷数据，提出面向区域客户端隐私保护的联邦学习双向叠加循环神经网络负荷预测框架。根据短期电力负荷长序列数据之间的强关联性建立基于双向叠加循环神经网络的负荷预测模型。利用联邦平均算法构建基于联邦学习的区域负荷预测框架，将多个利用不同区域客户端负荷数据训练得到的双向叠加循环神经网络的模型进行融合，反复迭代获得全局模型。采用某市96组实时区域电力负荷公开的数据集，对该模型在区域客户端不共享负荷数据条件下的训练效果进行测试，结果表明，所构建模型具有较低的训练耗时和较高的预测精度。     

一种面向搏击运动的实时数据采集系统设计

为了获取大量的现场实时数据来掌握搏击类运动员的训练状态与运动特征，通过分析搏击运动过程的特点，针对搏击类运动训练的快速反应及数据收集的特殊需要，建立了一个搏击类运动反应测试及训练的攻守模型。基于该模型归纳了快速反应训练系统的基本需求，利用软件工程技术提出了四层架构设计方案，结合实时数据采集及接口设计，通过计算机软硬件技术加以实现。最后通过实现的系统应用进行了实际验证，并用图表给出直观表达，该系统能够满足搏击运动训练测试中获取实时数据的需求。     

车载天线定向系统设计

本文介绍了利用电子罗盘和GPS接收机技术设计车载移动天线自动定向系统。该系统以单片机为核心,完成了实时方向和经纬度数据的采集。由提出的天线定向算法对数据进行处理,得到了天线跟踪的方位角,实现了油田内部无线局域网移动终端天线的自动定向功能。     

基于iOS平台的步长计算方案与实现

GPS一般不适用于室内环境定位,惯性导航是一种常用的室内定位技术。对此,提出了一种基于iOS平台的行走步长计算方法,通过iOS设备内置加速度计采集数据,计算腰部的竖直位移。行走时,人体的腰部轨迹相对于前进方向近似1个倒置单摆模型,依据此运动模型可以计算行走的步长。此外还给出了在iPhone上实现步长计算的软件实现方案,并设计了应用软件。实验表明,所提出的步长计算方案和软件可以实时显示行进的步长和总位移,测量结果较准确,误差约为5%,该方法可为开发室内定位系统提供一定理论依据。     

一种基于改进的WGAN模型的电缆终端局部放电识别准确率提升方法

目前,基于机器学习的电缆终端局部放电模式识别常因标注数据匮乏或不均衡而导致泛化能力不足,识别准确率较低。为解决该问题,该文提出了一种基于改进的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,WGAN)模型的电缆终端局部放电识别准确率提升方法。该方法以单个脉冲对应的小波时频谱图为对象,首先训练具有条件生成能力且训练过程稳定的改进WGAN模型并生成新的样本;然后利用新样本对原始样本集进行扩充,以提高样本多样性;最后,利用扩充后数据集训练得到新的局放分类器。实验结果表明,所提方法相较于其他条件生成模型能够更稳定生成新的高质量样本;利用该方法分别对典型电缆终端缺陷数据进行扩充,训练出的新分类器具有更优的泛化能力,且对不同分类器具有适用性。该方法有效抑制了工程中局放类型识别时由于数据匮乏或不均衡所导致的过拟合风险,有效提升了在小数据量下的识别准确率。     

两轴光纤陀螺连续测斜仪姿态解算方法研究

针对小直径光纤陀螺连续测斜仪的应用需求,提出了一种基于改进航向姿态参考系统的连续测斜姿态解算方法。该算法融合航空惯性导航模型和石油测井工程参数,采用2个单自由度光纤陀螺和3个加速度计组成惯性测量单元（IMU）,由惯性单元输出数据经该算法计算出动态连续测井的实时姿态角。通过仿真研究表明：该算法解算出的实时姿态角的误差均在1°以内,符合石油测井的技术需求。该算法的优势在于,在实现连续测量功能的同时相对普通惯性测量单元减少了一个光纤陀螺,从而减小了测斜仪的体积、重量,降低了成本。     

基于空间位置约束的稀疏指纹室内定位方法

针对基于位置服务的实际应用需求,分析了现有室内定位技术的局限性,提出一种基于空间位置约束的稀疏指纹定位方法,在数据层有效融合惯导和无线局域网(WLAN)定位信息,充分发挥二者优势协同完成定位任务。首先利用WLAN提供的接收信号强度(RSS)信息构建空间位置指纹数据库,并基于RSS构建稀疏指纹表征与定位模型;鉴于RSS数据易受环境干扰呈现多变性,利用惯导技术对位移状态进行初步估计,并以此作为约束条件构建基于空间位置约束的稀疏指纹定位模型。仿真实验结果表明,所提方法较惯导和稀疏指纹方法在定位精度方面分别提升58%和33%。     

基于深度学习的室内定位系统设计与实现

设计并实现了一个基于深度学习的室内定位系统,该系统分为信息采集模块、地磁定位模块、深度神经网络定位模块及联合定位模块4个模块。首先利用智能手机传感器采集室内地磁信号,以地理位置为标签保存为位置指纹文件。通过粒子滤波算法计算得出用户地理位置。然后使用深度神经网络模型和当前扫描的数据预测行人位置,最后对用户位置进行校正,消除地磁定位的累计误差。将基于深度学习的室内定位方法在Android平台实现并进行相应测试。实验结果表明,改进后的地磁室内定位的平均误差为2.2m,较只使用地磁定位技术进行定位时,定位误差平均降低了2.3m,具有更高的定位精度。     

基于降阶组合定位系统的矿井人员定位算法

针对目前的由无线 Wi-Fi定位系统与捷联惯导系统构成的组合定位系统复杂度高且工程实现较困难的问题,提出一种新的降阶微惯性测量装置(MIMU)及其降阶误差模型,并与 Wi-Fi 构成降阶的10维状态变量的组合定位系统。通过采用1个低精度微陀螺仪和2个低精度微加速度计作为惯性传感器设计简易 MIMU 的安装结构,将其与 Wi-Fi定位系统组合,并用降阶卡尔曼滤波技术设计组合定位算法。仿真实验结果表明,该降阶组合定位系统定位响应速度快,定位精度高,在工程上也易于实现,适用于井下人员定位。     

基于WiFi辅助的自适应步长的室内定位算法

随着室内定位的需求越来越多,基于PDR算法的低成本惯性传感器定位方法备受青睐。在PDR算法的基础上,提出了一种步长可随着步频自适应变化的s f关系模型。同时针对PDR算法的误差累积问题,利用WiFi信号的接入点位置的绝对坐标对定位误差进行校正,利用连续的两个WiFi信号接入点位置辅助动态调整步长,避免了长时间的计步累积误差对步长的影响。实验验证该方法可有效提高室内定位的精度。     

基于RSSI和辅助节点协作的Wi-Fi室内定位方法

随着Wi-Fi的广泛应用,基于RSSI的位置指纹信息的室内定位也越来越受到研究者的关注。针对传统的基于RSSI的指纹匹配定位中只利用单个节点信息的缺陷,提出了一种基于RSSI和辅助节点协作的Wi-Fi室内定位方法,该算法首先基于RSSI序列相似性选择合适的辅助节点,并测量节点间的距离作为辅助信息以提高定位精度,同时还采用了自适应有色噪声卡尔曼滤波减小室内复杂NLOS环境造成的TOF测距误差,最后通过建模搜索以得到节点的精确位置。实验表明,在复杂环境下该算法定位精度优于其他主流方法,适用于基于Wi-Fi的室内定位系统。     

基于CSS技术的室内导航系统设计与实现

设计并实现了一种基于Chirp信号往返飞行时间（round time of flight ,RTOF）的室内导航系统,用于在复杂建筑物内部多个目标点的定位及跟踪。系统采用时分算法允许多标签同时定位,移动标签与锚节点之间实现双边双向测距（symmetrical double‐sided two‐way ranging ,SDS‐TWR）算法,移动标签并把测距结果传送给定位基站,定位基站再将结果透传到计算中心处理。计算中心利用改进的卡尔曼滤波算法减弱NLOS误差影响,采用加权矫正三点定位算法计算出移动标签位置信息,并存储定位结果于定位服务器。客户端可访问定位服务器查看所需要标签的定位结果。实验结果表明,在特定复杂楼层内,系统定位精度能达到2m,满足室内导航精度需求。本系统实现了定位刷新时间与标签个数的最优化,也具有较好的规模伸缩度以及易部署性。     

基于因子图的自主导航多源异构信息融合算法

为了解决惯性导航系统长航时累计误差和实时性问题,提出了一种基于因子图的多源信息融合算法.论文基于和积算法,采用了因子图模型进行基于最大后验概率的状态估计,计算变量的均值和方差完成数据融合,利用超宽带技术和视觉传感器对发生累积误差的惯性导航系统进行校准,完成误差修正.对信息融合算法进行了仿真,结果为:该算法各轴向的误差分...     

基于紧耦合GNSS/INS的高速列车精准定位方法研究

为了改善高速列车在行驶过程中定位不精准的现状,本研究采用全球卫星导航系统和惯性导航系统,构建了GNSS/INS紧耦合精准定位系统。提出等价权原理将UKF算法中的噪声协方差进行等价替换,使其能够在信息融合过程中对滤波增益进行调节,降低观测粗差带来的影响,提高UKF算法的鲁棒性。本研究在改进UKF算法的基础上,用地图匹配算法对滤波器处理后的定位数据进行再处理,进行仿真对比。结果表明：改进UKF算法和标准UKF算法仿真得到的位置速度误差曲线,其AVE和RMSE值均降低20%以上;又经过地图匹配算法处理后的定位精度更高,表明本研究能够提高高速列车的定位精准性、稳定性。     

基于RFID室内可视化定位系统设计与实现

目前,RFID室内定位数据的可视化方法简单,视觉效果不理想。为了解决这一问题,提出了一种新型的RFID室内定位系统,即在地理信息系统上执行RFID室内定位算法,并给出了兼顾实时性与定位精度的室内定位算法。文中定位所用装置与传统的RFID阅读器相比,无需调节天线的发射功率。在定位过程中,与传统的基于RSSI信号强度的LandMarc定位算法及其改进Vire算法相比,降低了器件的复杂度,将阅读器模块最小化,提高了定位的实时性,有效解决了室内定位的精度与实时性问题。基于该方法,本文设计并实现了一个基于RFID室内可视化定位系统,并验证了算法的有效性。     

基于UWB的无人运输车的导航定位算法研究

针对室内无人运输车的自主导航与定位提出一种全新的基于UWB信号的改进算法。该算法首先根据测距数值的标准差这一统计特征进行非视距误差的处理,再根据当前的运动特征(终点、横方向、纵方向速度等)与观测值进行改进的扩展卡尔曼滤波定位估计,创新性地提出了每次定位估计之后,更新状态的同时更新下一时刻运动特征(即更新预测依据)的思想,有效减小了定位误差,使定位精度达到厘米级,同时增强了算法的抗干扰性。