基于KFCM-LMC-LSSVM算法的WLAN室内定位方法

针对WLAN室内定位采集指纹点工作量大且定位精度不高的问题,提出一种基于核模糊C均值聚类(kernelized fuzzy C-means,KFCM)、低秩矩阵填充(low-rank matrix completion,LMC)及最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的室内定位算法。首先将指纹点利用KFCM算法进行聚类,使待测点定位到一个区域内。在该区域里运用LMC理论,重构出具有高密度指纹点的指纹库。最后利用LSSVM定位出待测点的物理位置。实验结果表明,采用KFCM-LMC-LSSVM算法不仅减少了构建指纹库的工作量,而且提高了定位精度。     

基于卡尔曼滤波和粒子滤波融合的UWB室内定位算法

基于超宽带(ultra-wideband, UWB)室内定位技术得到了广泛的发展,然而,在LOS(line-of-sight)和NLOS(non-line-of-sight)环境下的UWB的测距信息均存在不同程度的误差,因此,提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对UWB原始数据进行平滑处理;之后提出卡尔曼滤波(Kalman filters and particle filters, KPF)和粒子滤波融合的算法。通过卡尔曼滤波得到的状态量和误差协方差进行粒子采样,克服了传统粒子滤波进行粒子采样时的运动学模型与实际运动不相符的缺点,大幅减少了粒子退化的现象。经过实验,该算法在LOS和NLOS环境中的定位精度分别提升了20.6%和15.6%。     

VIRE/POA融合的室内行李定位算法研究

针对室内环境下机场行李在匀速和非匀速情况下的动态定位问题,本文首先对基于RFID的VIRE算法及POA定位算法原理进行阐述,然后对实际定位环境中VIRE定位算法及POA定位算法都存在的定位不准确、受环境影响较大等问题展开了研究。为了更好实现对行李的实时定位,本文对VIRE定位算法及POA定位算法进行改进,采用联合卡尔曼滤波算法将经典VIRE定位算法与改进的POA算法进行融合,并在MATLAB环境中进行对比,结果表明改进后的定位算法使定位误差减小,其平均定位精度提高28%。最后,在机场大件行李分拣操作场实验,验证了基于VIRE/POA融合的室内行李定位算法在动态定位中的有效性和可行性,实验表明在整个运动过程中该算法的定位更加准确且曲线轨迹更加平滑。     

基于门牌号识别的移动机器人全局自定位方法研究

提出了一种采用单目视觉和多超声传感器来识别门牌号的室内移动机器人全局自定位方法和导航策略。机器人通过搜索并识别走廊中各房间的门牌号码来实现自身的定位与导航。此外，给出了该导航系统的机器人控制体系结构。依据该体系结构，运用Hough变换，Randon变换和模板匹配等手段，给出了搜索策略及有关算法，主要包括门的定位与识别、图像的倾斜校正、图像分割以及门牌号的识别等。最后，利用我们自行设计和开发的CASIA-I移动机器人对所提出的导航策略和导航算法进行了实物实验验证。结果表明该导航策略是一种较为有效的方法。     

基于可见光强度的室内定位技术研究

目的:欲提出一种基于接收信号强度检测的可见光室内定位技术。方法:由四个LED光源发出信号光,被待定位设备上的光探测器接收。利用带通滤波和傅里叶变换,降低噪声并提取源信号。采用三边法估算位置坐标,确定待定位设备的位置。结果:实验结果表明,RSSI可见光定位的误差在5 cm以内。结论:本技术有效提高了定位精度,具有实际应用意义。     

基于UKF的室内移动机器人定位技术研究

为提高室内轮式机器人定位精度,采用多传感器信息融合的机器人自主定位方法,根据室内轮式移动机器人的运动模型,建立了定位系统的状态方程;基于传感器的工作原理和数学模型,建立了各自的观测方程。鉴于二者的非线性,利用无味卡尔曼滤波算法对传感器信息进行融合。实验中开发了基于FPGA的主控平台,降低了数据处理系统的冗余度,提高了系统的稳定性。另外,设计了多传感器并行采集与快速处理的算法,提高了传感器信息融合的实时性和有效性。通过进行的机器人行走实验,结果表明该算法明显减小了定位误差,有效地提高了定位精度。     

基于WiFi的室内定位系统设计与实现

近年来,随着无线移动通信技术的快速发展,GPS和蜂窝网络相结合的A—GPS（Assisted Global Positioning System）定位方式在紧急救援和各种基于位置服务（LBS,Location-Based Services）中逐渐得到了应用。但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡,GPS／APGS等卫星定位技术并不适用于室内或高楼林立的场合,目前无线室内定位技术迅速发展,已成为GPS的有力补充。本文设计及实现了一个基于WiFi谢频信号强度指纹匹配的移动终端定位系统。     

基于射频通信的物联网室内定位技术研究

文章首先对物联网概念进行了介绍,分析了物联网的特点。指出基于位置的服务是一种很有价值的服务,特别是在室内应用领域。基于位置服务的可靠性依赖于定位技术,相比于已经发展成熟的室外定位技术,室内定位技术的发展相对滞后。文章在介绍了几种现有室内定位技术,分析了它们的实现原理。从定位技术的实现方式出发讨论了不同定位技术的性能,最后得出结论,指出室内定位技术需要制定统一的标准和通信协议。     

图书馆室内定位技术的研究

该文结合了RFID和Wi-Fi技术,总结出一个可以完全解决图书馆室内定位技术难题的系统。RFID方面,利用测得的标签RSSI值定位书架。再利用虚拟标签,对二维平面下的VIRE算法进行改进,使用一种新算法对标签所在位置进行精确定位,理论上定位的平均误差为0.51 m。在Wi-Fi定位方面,测试用户初始位置时利用指纹数据,结合PDR航迹推算结合的方式来优化算法。最后再总结优势与劣势。     

基于3D-UNet的多谱图像融合定位方法

针对地下浅层地层结构复杂、地面获取的爆炸波振动信号波形混叠、频散严重,采用逆时偏移方法震源成像模糊、震源定位精度低的问题,将图像融合引入震源定位中,提出了一种基于3D-UNet的多谱图像融合定位方法。首先,对传感器采集到的信号通过变分模态分解(VMD)进行多频主成分分解,通过逆时聚焦成像方法形成多谱能量场;之后,将多谱能量场作为3D-UNet的输入,并结合注意力机制进行多谱能量场对应系数的自适应调整,通过梯度下降法使网络输出最大值位置逼近真实震源位置,生成融合网络模型。实验验证表明,本文方法相比于基于VMD多谱图像融合定位方法定位精度更高,且均方根误差在0.5 m以内。     

基于电子地图的遥感影像自动粗定位研究

在GIS的基础上,提出了一种新的遥感图像自动定位方法．将GIS技术和遥感技术相结合．利用GIS软件从电子地图中提取出线状图层一定范围内各点的经纬度坐标,将这些信息作为参考源．同时对遥感图像进行二值化和边沿提取,将提取出来的遥感图像的线状特征作为目标源,然后在分辨率匹配和投影变换的基础上对二者进行匹配,引入Hausdorff距离作为相似性测度,最后获取遥感图像的定位信息．     

基于距离加权的室内可见光定位算法

针对室内可见光定位采用的三边定位算法普适性不高、定位区域较小的问题,提出了一种四LED加权定位算法。该算法结合室内照明LED布局实际情况,从可见光传输距离短定位精度高的特点出发,将传输距离信息作为加权因子引入定位算法中,提高了定位精度及扩大了定位区域。仿真实验结果表明：提出的定位算法在5 m×5 m×3 m的空间区域中可以获得约为18 cm的平均定位误差性能,有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。     

基于AHRS和物联网的智能倾角仪的研制

介绍了一种可进行空间全角度测量、具有高度互联性的倾角仪的研制方法,实现了对远程、大动态等运动设备倾角的在线测量和分析。该倾角仪硬件上采用惯性MEMS传感器组成的AHRS(航姿参考系统),并用卡尔曼滤波进行数据融合解算角度,通过蓝牙4. 0和android移动终端进行数据交换和后端处理,为测量仪器的智能化和物联化发展提供参考。     

基于wifi技术的室内定位技术及其应用

随着是被定位技术的不断发展与wifi技术的不断完善,一种基于wifi技术的室内定位技术逐渐发展起来,并被应用于诸多领域。本文就基于wifi技术的室内定位技术及其应用进行分析和阐述。     

基于改进加权KNN算法的室内无线电发射源定位研究

针对室内无线电发射源的位置指纹定位问题,提出一种改进加权KNN定位算法。在分析现有定位算法的基础上,建立测试点和参考点的余弦相似度关系,并把该余弦相似度用作KNN在线定位计算的权重,计算出第一次加权质心定位结果,根据此结果判断是否进行二次加权来确定测试点最终的估计位置,最后进行算法的仿真测试。结果表明,较之传统位置指纹算法该算法定位准确度提高17%左右,不仅克服传统算法在发射源定位中由于在线阶段针对测试点接收到的信号强度不同造成的定位稳定性差的问题,还避免当存在离测试点较远的参考点时造成的定位误差大的问题。     

一种新的被动融合定位方法

提出了一种通过综合多部声呐信息实现被动高精度定位的新算法．该算法通过使用高精度DOA估计结果。并对多阵三角定位后形成的初估值空间区域进行峰值搜索，提高了被动定位的精度．仿真试验表明：算法定位迅速。且精度较常规方法有了较大提高，适用于对较近距离的目标进行精确定位。     

应用蒙特卡罗抽样法的无线传感器自定位信息融合技术

我们首先介绍了无线传感器网络,对它的特点进行了分析,明白了网络传感器节点自定位的意义,接着介绍了目标比较常用的几种传感器自定位技术。在此基础上,文章重点描述了一种基于信标节点的无线传感器自定位的分布式算法。在这个算法中,信标节点广播它的分布状态其中包括本身位置的信息。邻近的未知位置信息的无线传感器利用传输的信息和接受到的信标信号的特征来估计自己的位置。知道自己的位置后,它也将成为一个新的信标节点。蒙特卡罗抽样法被用来融合无线传感器的分布和获得无线传感器位置分布后验概率估值。我们也利用贝叶斯克拉马-罗下限来进行无线传感器的自定位和研究信标预知位置信息和其他系统参数的影响。我们通过计算机仿真分析我们算法的性能,并且与下限法得到的数据进行了比较。     

基于个人建构理论的产品感性设计方法研究

为了满足消费者的情感需求并将其纳入产品设计属性以提升用户体验度,本文提出了一种基于个人建构理论,从消费者情感感知角度指导产品设计的方法。针对感性设计需要确定两个核心内容:产品情感相关属性及其对情感的相应影响。本文首先结合角色建构库测验与库格测试筛选受试者,通过语义差别实验确定产品感性标签并分类,进而使用眼动追踪技术确定受试者对产品的关注点,并建立标签和情感相关属性之间的联系;采用攀梯访谈技术定位产品情感价值并得到产品的情感设计模型。本文以书包为感性设计实例,其研究结果证明了该方法的有效性,可以有效指导情感属性定位,具有良好的工程推广价值。     

基于大数据的配电网线损定位与评估方法研究

针对当前配电网输电线路损耗异常无法溯源且定位难的问题,基于计量自动化系统采集的数据,通过对站、线、变、户基础数据的治理,采用自动最优聚类算法对用户用电行为分类,采用随机森林建立各类线损之间的关联关系模型,构建配电网线路损耗和台区损耗分析与定位方法,并开发基于线损异常精确定位的计量自动化运维平台。通过对贵州省某供电局辖区2 516个用户的数据进行分析和实验验证,该文所提出的线损分析与定位方法能对配电网线损异常进行溯源和精确定位。