基于测距和灰狼优化的无线传感器网络定位算法

节点定位是无线传感器网络实际应用中的关键问题,为了提高定位精度,提出了一种基于测距和改进灰狼优化的无线传感器网络定位算法。本文提出了一种用三个信标节点坐标估计未知节点坐标的定位数学模型,通过该模型完成未知节点初步定位估计,将其作为基于对数递减策略的灰狼优化算法的初始值,通过改进灰狼优化算法寻优获取未知节点的优化坐标。仿真结果显示：通过与已有相关定位算法相比较,本文所提出的算法定位精度更高,并且具有对测距误差鲁棒性强的优点。     

无线传感器网络移动节点定位算法

提出了一种信标节点以一定的几何形状进行移动来对未知节点进行定位的算法。利用未知节点到信标节点的信号强度值来确定未知节点所在区域,然后用几何方法计算得到其坐标。实验表明：提出的算法定位精度高,计算简单,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

无线传感器网络最小测距误差估计定位算法

针对无线传感器网络的节点定位问题,提出一种分布式节点定位算法.算法通过构造未知节点到它邻居信标节点的测距误差之和的函数,并用Nelder-Mead单纯形方法计算该函数的最小值,以计算未知节点的坐标;通过使用时间轮机制来降低在迭代定位产生的累积误差.实验结果表明,用最小测距误差估计方法定位比用极大似然估计定位的平均定位精度高,使用时间轮机制可以有效降低迭代定位时产生的累积误差.     

一种基于迭代投票的无线传感器网络安全定位算法

绝大多数的定位算法都是基于信标节点的坐标信息计算未知节点的坐标信息,因此,信标节点的可信性至关重要.无线传感器网络在敌对环境中易受攻击,由此提出了一种安全定位算法.在算法中,节点间无需坐标交换,可直接迭代投票选出可信的信标节点进行定位,并通过仿真验证算法有效性.     

基于人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点的定位精度,提出一种基于改进人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法.首先设计一种三点估计未知节点坐标模型;然后利用该模型求取未知节点的坐标,并将计算出的节点位置作为人群搜索的初始位置;最后采用改进的人群搜索算法优化未知节点的位置.仿真结果表明,通过与已有的相关定位算法相比较,所提出算法具有更高的定位精度.     

水下无线传感器网络协作式节点定位方法

针对无线传感器网络信标节点受水下条件限制不能布置很多的问题,利用非信标节点参与定位是提高定位精度的一种途径.协作式定位算法就是通过测量所有相邻节点间的信号传输往返时延来计算距离,利用信标节点和未知节点间的距离确定自身初始区域,并利用相邻2个未知节点间的距离来缩小这个区域,用迭代方式提高节点的定位精度.该算法无须额外的硬件支持,仿真结果显示:即使只有很少的信标节点,算法的定位精度也可以超过传统的只用信标节点的定位方式.     

煤矿井下无线传感器网络节点三维定位算法

现有煤矿无线传感器网络节点定位存在定位精度差、功耗高等问题,提出一种基于信标节点规则部署的煤矿井下无线传感器网络节点三维定位算法,根据井下巷道特征成对部署信标节点,在定位估算时先将信标节点投影到与未知节点同一高度的水平面,再利用三边测量法进行平面定位,然后结合未知节点与信标节点的高度差即可实现三维定位。理论分析和仿真结果表明,该算法具有计算量小、通信量小、定位精度较高以及稳定性较好等特点。     

一种分布式无线传感器网络节点定位算法

基于接收信号强度(RSSl)的无线传感器网络节点定位算法由于无需额外测距硬件的支持而受到广泛的应用.但无线信号传输受到环境的影响,使得基于RSSI的定位算法存在较大的定位误差.针对上述不足提出了一种基于概率的无线传感器网络节点定位方法.首先根据信标节点发送信号强度与未知节点接收信号强度差来计算未知节点到其一跳范围内所有信标节点的估计距离,然后根据这些估计距离,通过计算未知节点在某个位置概率密度函数的最大值来确定未知节点自身的位置坐标.通过仿真表明,该方法在较低的信标节点密度和节点通信半径条件下,具有较高的节点定位精度和定位覆盖率.     

一种自适应煤矿井下环境的加权质心节点定位算法

为提高煤矿井下无线传感器网络节点定位精度,提出了一种自适应煤矿井下工况环境的加权质心节点定位算法;在信标节点双链式部署结构的基础上,首先利用未知节点周围RSSI信号强度最大的信标节点之间的位置信息和信标节点的平均RSSI值自适应地估计环境参数,再应用无线信号强度衰减模型计算未知节点到信标节点的距离,最后采用加权质心定位算法的平均值确定最终的节点位置坐标;仿真实验结果表明,所提出方法的平均定位误差为0.94m,有效降低了环境因素及RSSI的随机性对定位精度的影响,可用于煤矿井下无线传感器网络节点实时定位系统中。     

基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法

由于在无线传感器网络中定位技术DV-HOP算法存在较大的误差,为提高其定位的精度,提出一种DDV-Hop算法对传统DV-Hop算法在两方面对未知节点定位进行优化。一方面在估算信标节点的平均每跳距离时提出理论最小跳数偏离度的概念,分析误差并进行距离的修正,另一方面通过信标节点的自身定位来获取定位误差对未知节点的定位坐标进行修正。仿真结果表明该优化算法提高了定位的精确度,减小了定位误差约8%~12%。     

Localization performance of binaurally recorded sounds with and without training

One of the problems associated with listening to binaurally recorded sound events is localization confusions. The main objective of this investigation was to find out whether a short training session prior to listening to binaural recordings through headphones would facilitate correct spatial perception of the sound field. Focus was on the localization of the sound stimuli in median plane. Sound signals were recorded with an artificial head in three different conditions namely, anechoic, highly reverberant and moderately reverberant. Fourteen subjects participated in the listening tests. All subjects were required to localize all virtual sound stimuli under two different conditions. The first condition had a short training session binaurally recorded in the same environments as preceeding sound stimuli, and only sound stimuli recorded in the same environment were presented. The second condition did not have a training session, and sound stimuli recorded in different environments were presented. Results showed that a short training session prior to listening to binaurally recorded sounds through headphones was useful as it facilitated localization performance. The biggest effect was in reduced amount of sounds perceived inside the head. It was most pronounced for sound stimuli recorded in anechoic environment.     

一种基于跳数修正的DV-HOP定位算法

节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一,传统DV-Hop定位算法中节点间跳数只以整数增加,从而降低了定位精度。针对传统定位算法定位误差较大的问题,提出了一种新的基于跳数修正的DV-Hop定位算法。该算法从两方面进行了改进:对锚节点间的跳数进行修正,使得跳数不再只是整数;对未知节点与锚节点间的跳数进行修正,使得未知节点与锚节点之间的估计距离更加准确。最后,对传统算法和改进算法的性能进行了仿真,结果表明在不增加额外硬件开销的前提下,改进算法可以有效地提高定位精度。     

基于OAI协议的数字资源互操作平台

结合"基于OAI协议的数字资源互操作平台"项目,重点介绍了项目开发过程中,在OAI协议本土化方面所做的工作.主要讨论了以下几方面的内容:对资源集成方案常用架构的细化和改进;在数据请求指令方面的完善;在DP注册和SP数据采集方面的改进;在资源使用方面的改进和完善.通过在上海年华项目中的成功运用,验证了所提方案的有效性.     

一种基于RSSI的加权质心算法的改进算法

在无线传感器网络中,节点的准确定位是具体应用的前提和基础。提出一种基于R S S I的加权质心算法的改进算法,并利用未知节点接收到的来自各个不同锚节点的R S S I值为依据计算加权权值,算法实现更加容易、简单。仿真结果验证了算法的有效性,比传统的质心定位算法的定位精度有较大提高。     

基于细菌趋药优化的传感器节点定位算法

主要研究分析分布式加权多维标度定位算法,针对该定位算法的不足提出基于细菌趋药优化的传感器节点定位算法。所提出的算法主要做两方面的改进：一方面,对其加权机制做修正;另一方面引入收敛速度较快且适用于多峰函数优化的细菌趋药优化算法对其局部目标代价函数进行优化。仿真实验结果表明：所提出的dw MDS（BC）定位算法在节点分布稀疏或网络拓扑不规则的环境中仍有较好的定位精度,而且算法的收敛速度也有提高。     

普适计算环境下室内定位模型的研究

在分析了普适计算环境的特点后,指出现有的定位方案不适应普适环境下的定位要求,相应地提出一种以超声测距为原理的室内定位模型。经过性能分析证明,它能够取得良好的效果,为普适计算环境下各种服务的实现提供了一个重要的前提。     

联合深度图聚类与目标检测的像素级分割算法

获取周围环境中的语义信息是语义同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的重要任务,然而,采用语义分割或实例分割网络会影响系统的时间性能,采用目标检测方法又会损失一部分精度.因此,文中提出联合深度图聚类与目标检测的像素级分割算法,在保证实时性的前提下,提高当前语义SLAM系统的定位精度.首先,采用均值滤波算法对深度图的无效点进行修复,使深度信息更真实可靠.然后,分别对RGB图像和对应的深度图像进行目标检测和K-means聚类处理,结合两者结果,得出像素级的物体分割结果.最后,利用上述结果剔除周围环境中的动态点,建立完整、不含动态物体的语义地图.在TUM数据集和真实家居场景中分别进行深度图修复、像素级分割、估计相机轨迹与真实相机轨迹对比实验,结果表明,文中算法具有较好的实时性与鲁棒性.     

A common framework for reasoning on uncertainty both at symbolic and numerical levels

A sound cooperation between man and machine consists in leaving the machine deal with semantical low level info, and the man deal with higher level concepts. However, one difficult problem to solve for implementing such an organization is to define the relevant info to exchange. When there exists a decision level that reasons on symbolic data, then there is a similar twofold problem: how to process numerical data to produce symbolic info? How to manage the continuous real time system to match symbolic objectives?

The aim of this paper is to present a common framework for dealing both with symbolic and numerical data. An application is proposed for planning and controlling the motion of an autonomous mobile robot in an incompletely known environment.

This work is being currently carried out in the framework of the VAP project (Mars rover, partnership with CNES, CEA, CNRS and INRIA within the RISP group), and of the DARDS project (DRET's military surveillance autonomous vehicle). It is also linked with the French hierarchical organization of symbolic and numerical levels program PRC-IA of Artificial Intelligence.     

Dependence maximization localization: a novel approach to 2D street-map-based robot localization

Recently, localization methods based on detailed maps constructed using simultaneous localization and mapping have been widely used for mobile robot navigation. However, the cost of building such maps increases rapidly with expansion of the target environment. Here, we consider the problem of localization of a mobile robot based on existing 2D street maps. Although a large amount of research on this topic has been reported, the majority of the previous studies have focused on car-like vehicles that navigate on roadways; thus, the efficacy of such methods for sidewalks is not yet known. In this paper, we propose a novel localization approach that can be applied to sidewalks. Whereas roadways are typically marked, e.g. by white lines, sidewalks are not and, therefore, road boundary detection is not straightforward. Thus, obtaining exact correspondence between sensor data and a street map is complex. Our approach to overcoming this difficulty is to maximize the statistical dependence between the sensor data and the map, and localization is achieved through maximization of a mutual-information-based criterion. Our method employs a computationally efficient estimator of squared-loss mutual information, through which we achieve near real-time performance. The efficacy of our method is evaluated through localization experiments using real-world data-sets     

多信号源的投影定位及其应用

针对近场系统（near field system）提出了一种新的信号源定位方法——投影定位打法，该方法将采集到的信号映射到感兴趣的空间网格，并且通过能量聚集程度来估计信号源位置。投影定位法对信号源的分布没有限制，可以很容易地实现实时计算和并行计算，并且可以在一定范围内根据具体需要提高估计精度，实现实时目标跟踪。针对合成数据和实际数据进行了算法研究。其结果是鲁棒、准确的。