利用时差的单站无源相干定位最大似然算法

针对利用单个观测站接收多个第三方辐射源信号来估计目标位置的无源相干定位问题,提出了一种基于最大似然的时差定位算法。首先根据时差测量与目标位置之间的函数关系,构建目标位置的似然函数;然后采用牛顿迭代算法求解非线性似然函数的全局极大值,从而得到目标位置估计;推导了目标位置的最小二乘解,并将其作为牛顿迭代的初始解,从而保证算法的收敛性;最后还推导了算法的理论误差和克拉美罗界,并证明两者相等。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,且在测量误差适中时,定位精度可以达到克拉美罗界。通过几何精度因子图,分析了目标位置、外辐射源数量和位置等因素对定位精度的影响。     

扫描辐射源的最大似然定位算法

针对运动扫描辐射源的扫描速率未知的情况,提出一种最大似然定位算法.该算法将各个时差量测分别投影到目标状态空间,通过对目标状态进行修正、迭代和融合实现对扫描速率和目标状态的最大似然估计,同时避免联合估计方法对运动目标的定位精度不足的问题.此外,针对扫描辐射源定位的特点,重新推导分析误差项,从而改进瞬时定位算法.仿真结果表明,所提出的最大似然定位算法及其改进方法是有效的,后者的定位精度接近CRLB.     

一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法

利用最大似然判据, 本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法. 首先, 利用量测差分方法将有色量测噪声白色化, 获得新的量测方程, 从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题. 其次, 利用期望最大化(Expectation maximization, EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法, 该算法由期望步骤(Expectation step, E-step)和最大化步骤(Maximization step, M-step)两部分组成. 在期望步骤中, 基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器, 近似计算完整的对数似然函数的期望. 在最大化步骤中, 近似计算的似然函数期望值被最大化, 并且通过解析更新获得噪声参数估计, 通过Newton更新方法获得模型参数的估计. 最后, 数值仿真验证了本文提出算法的有效性.     

利用外辐射源的TDOA和FDOA目标定位算法

针对单站外辐射源条件下的目标定位问题,提出了一种基于最大似然的时差-频差联合定位算法。首先根据时差和频差的观测方程,构建目标位置和速度的最大似然估计模型。然后采用牛顿迭代算法对最大似然估计模型求解,得到目标位置和速度估计。最后,推导了算法的克拉美罗界和理论误差,并证明了二者相等。仿真结果表明,算法定位精度高于两步加权最小二乘算法和约束总体最小二乘算法,在测量误差较高时仍能达到克拉美罗界。通过对系统几何精度因子图的分析,确定目标及外辐射源数量和位置也是影响定位精度的重要因素。     

基于最大似然准则的CHAN改进算法

Chan算法是一种经典的具有闭式解的高效时差定位解算算法,但在实际应用中却存在一些困难和不足。首先对Chan算法在二维平面下的解集作了说明,并提出一种基于最大似然准则的定位模糊消除方法以得到唯一最终解,其次,针对Chan算法在较大时差测量误差下定位精度下降明显的现象,提出一种基于近似最大似然的方法对Chan算法定位估计进行修正,以改善其定位性能。仿真结果表明,对Chan算法提出的改进措施是有效可行的。     

基于无线传感器网络的自适应声源定位算法

基于声源能量的无线传感器网络（ WSNs）最大似然定位算法抗噪声干扰能力强,定位精度高,同时适用于多个目标定位,但是计算量大,不适用于实时定位。针对现有算法的缺点,提出了一种基于自适应迭代的最大似然定位算法。该算法将代价函数作为目标函数,在给定的梯度误差范围内自适应地搜索目标位置。为了提高算法的收敛速度和定位精度,提出了基于Sigmoid函数的变步长的搜索算法。仿真实验结果表明：与最大似然定位算法相比,自适应迭代算法运算量小,定位精度高,能满足对目标定位精度和速度要求较高的场合,具有一定的实际应用意义。     

基于信息熵的多无源传感器数据关联

针对多维分配模型在构造关联代价函数时,直接利用极大似然估计值代替目标的真实位置信息,未考虑极大似然估计所引入的随机误差问题,提出一种基于信息熵的多无源传感器数据关联算法.考虑到量测后验概率密度函数与伪量测概率密度函数之间的差异性,分别利用相对熵和Renyi熵量化该差异构造关联代价函数以增强模型的完备性.仿真实验结果表明:该算法有效地提高了关联正确率,具有较好的关联性能.     

基于极大似然准则和最大期望算法的自适应UKF 算法

针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和 最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通 过最大期望算法将噪声估计问题转化为对数似然函数数学期望极大化问题,最终得到带次优递 推噪声统计估计器的自适应UKF算法.仿真分析表明,与传统UKF算法相比,提出的自适应UKF算法 有效克服了传统UKF算法在系统噪声统计特性未知情况下滤波精度下降的问题,并实现了系统噪 声统计特性的在线估计.     

基于极大似然估计的新息自适应滤波算法

针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法.算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息协方差序列的利用权重;根据新息自适应原理,利用新息协方差估计值直接计算滤波增益矩阵,加快滤波器收敛速度的同时提高了滤波算法的估计精度.算法应用于捷联惯性导航系统/全球定位系统(SINS/GPS)组合导航系统,仿真实验表明:在噪声统计信息未知或时变情况下,算法具有更强的鲁棒性以及更高的滤波精度.     

基于最大似然估计的加权质心定位算法

为解决无线传感器网络中节点自身定位问题,针对接收信号强度指示（received signal strength indication,RSSI）测距误差大和质心定位算法精度低的问题,提出一种基于最大似然估计的加权质心定位算法．首先通过计算将估计距离与实际距离之间的最大似然估计值作为权值,然后在权值模型中,引进一个参数k优化未知节点周围锚节点分布,最后计算出未知节点的位置并加以修正．仿真结果表明,基于最大似然估计的加权质心算法具有定位精度高和成本低的特点,优于基于距离倒数的质心加权和基于RSSI倒数的质心加权算法,适用于大面积的室内定位．     

一种单移动锚节点的无线传感器网络定位算法

研究了无线传感器网络的节点定位算法,提出了一种利用一个移动锚节点来实现定位的新算法。该算法利用一个移动锚节点,按照规划好的路径遍历整个网络,当移动锚节点移动到未知节点的通信半径以内,未知节点就可以接收锚节点的位置信息。当未知节点接收到三个以上的处于其通信半径上的位置信息,就可以计算出未知节点的坐标。最后,通过仿真研究了该算法的特性,仿真结果表明该定位方法在定位误差、能耗等方面均表现出良好的性能。     

无线传感器网络中蒙特卡洛定位算法的研究

在无线传感器网络的节点定位领域,常用的以蒙特卡洛为基础的定位算法均存在定位误差大、采样效率低的问题。为了提高无线传感器网络中针对移动节点的采样效率和定位精确度,文中采用马尔科夫链进行抽样,提出了一种基于蒙特卡洛的改进算法。该算法在蒙特卡洛算法的基础上,结合马尔科夫链采集节点样本,随后对其进行过滤,再通过对得到的节点位置值进行加权计算,得到节点的准确位置。仿真实验结果表明,通过该算法得到的节点定位误差低于其他算法,提高了采样效率以及对移动节点的定位准确率。     

基于双阶段位置修正的室内定位算法

WLAN指纹定位技术已经成为室内定位领域的研究热点，但空间环境变化易导致传统定位算法精度降低。针对此问题，提出基于双阶段位置修正的室内定位算法。分析空气介质电导率变化对RSSI的影响，以传统算法的定位结果作为初始位置，首先利用K邻近法（KNN）构建初始位置指纹映射；在此基础上，利用多维标度法（MDS）计算离线、在线阶段的用户间相对位置修正值；最后，利用双阶段位置修正值对初始位置进行优化，得出最终目标位置。实验结果表明，该算法能够有效应对环境变化，修正定位结果，传统算法经其优化后平均误差均有10%以上的降低。     

针对LBS中非可信用户协作构建匿名域的研究

基于位置的服务作为一种不断发展的新型服务模式,为人们的生活带来了极大的便利。但另一方面,用户的位置隐私也受到了很大的威胁。从LBS位置隐私保护的实际应用出发,根据现有的位置隐私保护模型,分析了在用户协作构建匿名域的方式下,用户非完全可信时,位置隐私面临的威胁,提出了User-Cooperation Security（UCA）匿名算法,在P2P空间匿名算法的基础上引入数字签名技术,实现用户之间的身份认证,并且在通信过程中,用接收方的私钥加密位置信息,避免了攻击者窃取他们的位置信息。算法中还加入了用户可以容忍的最大等待时间这一参数,通过等待一段时间重新进行节点发现,有效地提高了匿名成功率。通过实验验证,该算法可以更好地保护用户的位置隐私。     

一种加权距离连续K中心选址问题求解方法

K中心选址作为一种经典问题,学者们提出了很多好的解决方法,但是对于加权距离连续K中心选址问题的研究一直没有很好的进展.本文针对连续K中心选址问题,以最小加权距离作为优化目标提出改进的粒子群优化算法(SA-PSO).本文将模拟退火机制引入PSO算法并且加入惯性权重等策略对算法进行改进,使得该算法可以更快收敛于全局最优.仿真实验结果表明,SA-PSO算法相比于GA算法和K-means算法,具有更强的稳定性,收敛速度更快,并且优化得到的加权距离更小.     

New optimal algorithm of data association for multi-passive-sensor location system

In dense target and false detection scenario of four time difference of arrival (TDOA) for multi-passive-sensor location system, the global optimal data association algo- rithm has to be adopted. In view of the heavy calculation burden of the traditional optimal assignment algorithm, this paper proposes a new global optimal assign- ment algorithm and a 2-stage association algorithm based on a statistic test. Compared with the traditional optimal algorithm, the new optimal algorithm avoids the complicated operations for finding the target position before we calculate as- sociation cost; hence, much of the procedure time is saved. In the 2-stage asso- ciation algorithm, a large number of false location points are eliminated from can- didate associations in advance. Therefore, the operation is further decreased, and the correct data association probability is improved in varying degrees. Both the complexity analyses and simulation results can verify the effectiveness of the new algorithms.     

基于纹理分析的仪表读数区域定位新方法

仪表读数自动识别的关键是准确检测出指针在刻度区域的位置,因此仪表盘上刻度区域的准确定位是仪表自动读数识别的重要步骤。提出一种基于形态学和纹理分析的仪表读数区域定位新方法。用图像重构技术清除图像边界及与边界相连接的结构,即仪表盘边框和指针,然后利用形态学算法来分割仪表盘的各个区域,最后用纹理统计分析方法和频谱度量方法定位出刻度区域,排除非刻度区域,这样进行指针读数时就可以只对指针和刻度进行处理,排除其它干扰。实验结果表明,对方形指针式仪表而言,上述方法能有效定位仪表刻度区域,且具有较强的鲁棒性和抗干扰性。     

一种快速车牌定位算法

提出一种快速的车辆牌照定位算法,对获取的车辆图像进行相应预处理后,根据图像的纹理特征,分析牌照区域字符分布情况及变化规律,利用车牌号码区域像素值的变化频率,在一个特定范围内进行水平和垂直方向上的定位,从而准确地得到车牌区域。实验结果表明,本文提出的算法能够较好地快速定位车辆图像中车牌区域。     

一种基于数据融合的时差定位算法

针对传统的无源时差定位算法定位精度不高的缺点,本文提出了一种基于平面相交（PI）的迭代算法。该方法结合了（PI）算法计算速度快优势,同时吸收了Taylor算法迭代求值的思想,将两者数据进行融合定位。仿真结果表明,与单一（PI）算法相比,该方法的定位精度显著提高。     

基于改进扩展卡尔曼滤波的单站无源定位算法

为了提高单站无源定位精度,降低定位误差,针对扩展卡尔曼滤波算法存在的不足,提出一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的单站无源定位方法。首先通过采集目标的相关信息,构建单站无源定位数学模型,然后利用改进扩展卡尔曼滤波算法目标位置进行估计,最后采用数据进行仿真对比实验。结果表明,相对于扩展卡尔曼滤波算法,改进扩展卡尔曼滤波提高了目标定位的精度,削弱异常误差对位置估值的影响。