NLOS环境中的线性回归最小二乘三维定位算法

针对室内非视距无线环境中移动终端的三维定位问题,提出了一种非视距无线环境中基于线性回归与最小二乘法的三维定位算法。首先,基于无线通信环境中波达时间(TOA)的测量误差具有正偏置的特性,运用线性回归估计测试终端到基站之间的非视距测量距离误差与真实距离之间的线性关系;然后,根据该线性关系运用最小二乘原理对移动终端进行三维几何定位。实验结果表明,算法具有较高的定位精度,最大定位误差不超过2 m,且在非视距环境下,所提出的定位算法不仅不需要TOA的时延分布先验知识,而且定位精度优于其他基于TOA的两阶段最小二乘定位算法的定位精度。     

基于集成深度神经网络的室内无线定位

针对传统无线定位模型对指纹数据库容错性低、抗噪能力弱等问题,提出一种基于数据融合的集成深度神经网络无线定位方法,从原始指纹数据库中按照一定比例随机取样生成各基学习器的训练数据,能够有效克服异常样本与有噪数据对无线定位系统带来的干扰;在指纹数据库构建过程中,提出Gauss-Occupied (G-O)数据扩充方法以解决无线指纹数据库样本容量小的局限,大幅度降低人工采集的成本,进一步提高样本空间的表征范围。试验结果表明:提出的模型不仅能够有效提高无线定位系统的平均定位精度与抗噪能力,而且能够明显降低定位过程中出现的单点最大误差。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的室内定位跟踪系统

为了解决无线室内定位系统实时跟踪位置坐标误差较大问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的室内定位方法。系统采用基于WiFi信号指纹定位,然后利用扩展卡尔曼滤波对估算的位置进行滤波,以改善WiFi指纹定位方法的精度,达到对目标实时跟踪。仿真和实验结果表明,该算法有效地改善了系统定位精度,能较好地满足室内定位的需求。     

一种基于移动广播网的TOA／TDOA无线定位算法

针对Chart定位算法在非视距（NLOS）环境下定位性能较差的缺点,提出一种基于多基站TOA区域质心修正的Chart定位算法,该算法利用Chan算法初始定位,再通过TOA区域质心校正,以提高定位精度。仿真结果表明,该算法有效减小了NLOS误差对定位估计的影响,在NLOS误差较大的环境下仍具有良好的定位精度,性能优于Chart算法和Chan-Taylor协调定位算法。     

脐橙采摘机器人快速视觉定位系统研究

基于双目视觉设计了脐橙采摘机器人果实快速识别与三维视觉定位系统.利用归一化2R-G-B色差模型阈值分割提取目标果实;采用游程编码快速进行连通区域标记及区域形状特征描述;通过最优采摘目标策略选取最佳采摘对象.针对目标的外形、纹理区分度小,容易出现多候选匹配情况,采用形心特征点与邻域灰度互相关性相结合的匹配算法立体匹配.通过定位实验验证了系统的实时性和精度性能.实验数据表明:系统定位单个果实时间为0.6 s左右,在220~850 mm距离范围内误差小于12 mm,可以较好满足采摘机器人实时性和精度要求.     

一种基于单基站的协作定位算法

为抑制蜂窝网中非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差对定位精度的影响,提出了一种利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法。该协作定位算法根据基站测量信号到达时间(Time of Arrival,TOA)和到达角(angle of arrival,AOA)信息,选择距离基站最近的目标终端,利用目标终端与其它终端间的协作信息进行位置修正。仿真结果显示该算法不仅提高了定位系统的整体性能,而且在移动终端距离基站比较远的情况下,定位精度高于传统的TOA/AOA定位算法。     

动态帧时隙Aloha算法防信息碰撞研究

为了防止井下工作人员所携带的标签与读卡器之间发生信息碰撞,将动态帧时隙Aloha算法引入基于无线射频识别技术的矿井人员定位系统,并就其防信息碰撞问题进行研究。借助Matlab软件所进行的仿真结果显示:采用动态帧时隙Aloha算法后,读卡器识别速度增加,系统效率有所提高,标签信息在被阅读时发生碰撞的机率减小。     

利用测距值优化的室内三维定位算法

为了解决实际误差分布与假设误差分布不匹配导致最小二乘三维定位算法精度较低的问题,提出一种基于测距值优化的最小二乘室内三维定位算法.结合残差修正、Cayley-Menger行列式及空间四面体几何约束,利用非线性规划方法优化测距值,使测距误差符合高斯分布特性,从而提高最小二乘三维定位算法的定位精度.实验对比分析结果显示,所提算法具有较高的定位精度及稳定性.     

广域实时亚米级单点定位算法

针对传统的单点定位方法无法满足应用需求日益提高的实时定位精度问题,提出一种新的广域实时亚米级单点定位算法。基于单频接收机提供的卫星原始观测值,通过网络获得由国际GPS服务(international GPS service, IGS)播发的GNSS卫星精密轨道和钟差以及格网电离层改正数据,在终端嵌入式软件或APP软件程序中,通过载波平滑伪距的定位模型进行定位解算得到用户精确位置。大量试验结果统计分析表明:该算法在全天候任意时段内均可实现平面方向优于0.8 m、高程方向优于2 m的静态定位精度,以单频接收机的硬件成本,快速收敛实现了实时亚米级定位精度,能够满足大量应用场景对连续稳定可靠的高精度实时定位要求。提出的广域实时亚米级单点定位技术,能够在无需大量建设地基增强基准站的情况下,提供广域范围内大部分应用场景下的实时亚米级高精度位置服务。     

一种线性校正TOA定位算法

针对到达时间定位中出现的非线性估计问题,提出了一种基于线性校正的定位算法.该算法首先将非线性到达时间定位方程转化为一组关于目标位置的伪线性方程,利用加权最小二乘估计进行初始求解;在此基础上把伪线性方程组转化为关于估计偏差的求解问题,进而对初始解进行线性校正;同时分析了所提算法的有效性.仿真结果表明,该算法具有较好的定位性能.     

Interpolation Fitting Algorithm in Time-Space Domain of Differential Barometric Altimetry

In order to overcome the limitations of a unitary reference station in mobile communication positioning network differential barometric altimetry (DBA) and broaden the action scope of the reference station and improve positioning accuracy of elevation, an integrated interpolation algorithm model based on generalized extended approximation (GEA) algorithm and Kriging interpolation in time-space domain of reference station is proposed. In the time domain, barometric measured data is considered the maximum value estimated by bilateral extension to avoid wrong direction of estimation, which is approaching true value. In the spatial domain, barometric relevance among multiple reference stations is utilized, the weighted coefficients of multiple reference stations is calculated by the integrated algorithm model based on the GEA algorithm and Kriging interpolation. The impact of each reference station to the measured station is quantified, so that a virtual reference station is constructed, which can overcome the limitation of barometric correction by a unitary reference station. In addition, the measurement error due to irregular change in atmospheric pressure will be eliminated.     

实时人眼定位算法研究与设计

为了实现准确和实时的人眼定位,提出了一种有效的人眼定位方法。采用基于统计肤色模型和人脸几何特征约束定位人脸,根据在YCbCr色度空间中肤色的聚类性独立于亮度,建立肤色模型,然后采用自适应阈值进行肤色分割。在人眼定位中,通过获取一个属于眼睛区域像素的随机样本,利用期望最大化算法（EM）调整椭圆型眼参数模型。在包含两个眼睛的矩形框内精确定位人眼,计算量小,速度快。实验结果表明,该方法能够准确、快速地定位人眼,可以满足非接触式、不同光照条件、实时的人眼定位系统的要求.     

基于MEMS与Android智能手机融合的 室内个人导航算法

针对微机电系统(micro-electro mechanical system,MEMS)惯性器件在导航解算中存在较大的累积误差问题,提出了一种基于MEMS惯性器件与Android智能手机融合的室内个人导航算法.导航算法在捷联惯性导航算法的基础上,根据人行走时的运动特点,引入了零速度检测与修正算法来检测人行走过程中的静止状态,并对行人静止时刻的速度和位置信息进行校正,以降低累积误差.导航解算中由于陀螺仪漂移导致获得的行人运动方向角误差较大,故采用MEMS陀螺仪输出姿态信息与Android智能手机中的电子罗盘方向角融合的行人运动方向校正算法来获取行人运动方向,并结合滑动均值滤波算法来进一步校正行人的运动方向,提高导航精度.最后通过实验结果验证了导航累积误差修正算法的可行性和有效性.     

气压高度表增强GPS组合导航系统数据融合

针对在精密进场着陆阶段GPS信号易受干扰及高度准确性较差、气压高度表对气压及温度敏感的特点,提出了一种提高垂直方向定位精度的组合导航系统。基于GPS定位误差、气压高度表误差以及其“当前”统计模型,建立了系统的状态方程和观测方程,给出了采用迭代Kalman滤波的数据融合算法。理论分析仿真和实验结果表明,迭代Kalman滤波算法提高了垂直方向上的定位精度与实时性,改善可用性,性能优于Kalman滤波,保证了飞机在进近阶段的安全性和可靠性,可以作为精密进近阶段的着陆引导系统.     

自适应零速修正辅助的微惯性定位系统研究

针对GNSS失效情况下微惯性器件漂移大引起的定位精度低的问题,研究了一种多条件辨识零速时刻,基于速度信息构建观测方程的零速修正算法,以提高微惯性系统的定位精度. 论文阐述了行人步态特性,在分析行人步态的基础上设计了基于加速度量测方差、加速度量测幅值和角速度量测能量的多条件零速检测方法,并针对室内外不同环境设置了自适应阈值. 在此基础上,构建了速度信息为系统观测值的Kalman滤波器,在零速对姿态、速度及位置误差进行估计并修正. 实验结果表明,基于上述自适应定位修正算法可有效增强零速检测的可靠性,抑制定位误差的累积,定位的精度是行进距离的1.32%.     

基于改进MSCKF的无人机室内定位方法

针对无人机室内定位容易出现漂移的问题,提出基于改进多状态约束卡尔曼滤波器（MSCKF）的无人机（UAV）室内定位方法. 该方法在MSCKF的框架下,提出高鲁棒性、低时延的标志点检测方法. 利用在世界坐标系下坐标已知的标志点计算得到无人机位姿,实现惯性测量单元(IMU)信息与单目视觉信息融合以及无人机位姿修正. 对提出的定位方法进行测试. 测试结果表明,该方法的定位误差小于0.266 m,与OpenVins和LARVIO开源算法相比,定位精度提高了54.6%以上.     

高速精密定位平台的偏摆误差实时补偿

针对二维直线运动平台末端出现偏摆误差、降低平台直线运动精度的现象,研制了一种新型的基于偏摆误差实时补偿的高速精密定位平台.基于电容式微位移传感检测技术,建立了新型精密定位平台的偏摆误差检测模型.采用赫兹接触理论,建立了滚珠导轨副的刚度模型,进而建立了基于滚珠丝杠驱动、直线滚珠导轨副支撑的宏动工作台的偏摆振动模型.实验结果验证了宏动工作台偏摆振动模型的有效性;采用微动工作台进行宏动工作台直线运动偏摆误差的实时补偿,新型精密定位平台的性能得到较大改善.     

基于全景视觉机器人定位的路标提取方法

针对全景图像像素点过多、图像复杂导致单一图像分割算法难以提取出图像中人工路标的问题,提出了一种用HSV阈值分割法与OTSU最大类间方差法相结合的算法.通过对两种算法的结合使用,可以更有效地滤除图像中的干扰区域及干扰点,从而将路标从图像中提取出来.利用三角定位法的相交圆法计算出移动机器人的坐标,完成对移动机器人的定位.结果表明,该方法能够提取出全景图像中的路标,有效地避免了错误提取的情况,具有一定的可行性.     

基于BP神经网络和多元Taylor级数的混合定位算法

针对多元Taylor级数算法定位精度严重依赖初始值的问题,提出一种新的混合定位算法。通过BP神经网络定位算法提供初始值,提高多元Taylor级数展开法的收敛速度;通过多元Taylor级数展开法,充分利用未知节点之间的距离信息,减小测距误差造成的定位误差。仿真结果表明:混合定位算法的精度更高,并且减少了网格间距对定位精度的影响。     

QRS waves detection algorithm based on positive-negative adaptive threshold method

In order to accurately detect the occasional negative R waves in electrocardiography （ECG） signals, the positive-negative adaptive threshold method is adopted to determine the positive R waves and the negative R waves, according to difference characteristics of ECG signals. The Q and S waves can then be accurately positioned based on the basic characteristics of QRS waves. Finally, the algorithm simulation is made based on the signals from MIT-BIH database with MATLAB. The ex- perimental results show that the algorithm can improve the detection accuracy rate to 99. 91% and o- vercome the problem of larger computation load for wavelet transform and other methods, so the al- gorithm is suitable for real-time detection.