基于PCA-LSSVR算法的WLAN室内定位方法

针对WLAN室内定位系统中存在的接收信号强度指示(RSSI)时变特性降低定位精度的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的PCA-LSSVR定位算法。该算法首先利用PCA对采集的各接入点(AP)的原始RSSI信号进行数据降维和去相关处理,提取主要的定位特征数据;然后利用LS-SVR构建指纹点的定位特征数据与其位置的非线性关系,并利用此关系对测试点的位置进行回归预测。实验结果表明,该算法的定位精度优于几种传统的定位算法,是一种性能良好的WLAN室内定位算法。     

基于超宽带位置指纹与惯导融合的室内定位技术研究

在室内定位环境复杂多变的情况下,超宽带(UWB)信号易受多径干扰和非视距环境影响,导致定位精度不高。鉴于指纹定位和惯导定位不受多径干扰和非视距环境影响,以及UWB信号具有时间分辨率高和测距精确的特点,以由非对称双边双向测距算法获得的UWB测距值为指纹库匹配数据,建立了结合K中心聚类和加权K近邻的UWB指纹定位算法;提出了利用扩展卡尔曼滤波将UWB指纹定位与惯导定位进行融合的融合定位算法。定位实验结果显示,该融合定位算法能将平均定位误差降至0.248 m,对有效提高室内定位系统的可靠性和定位精度具有重要作用。     

基于神经网络的WiFi位置指纹室内定位算法研究

WiFi技术定位技术是当前室内定位技术研究的热点方向,针对WiFi位置指纹室内定位技术需求,该文提出了一种神经网络模型算法,利用Python平台构建神经网络算法模型,并根据模型求解结果进行分析,最终实现对目标对象的定位仿真,并选取了WiFi位置指纹最常用的KNN(K-Nearest Neighbor)算法、随机森林算法,将神经网络模型定位结果与KNN算法、随机森林算法进行比较分析,仿真结果验证了神经网络定位算法的优越性。     

基于UWB室内定位的迎宾机器人系统研究

针对室内复杂环境下移动机器人很难实现精确定位的问题,设计了一种基于UWB室内定位的迎宾机器人系统。通过架设4个UWB定位基站,以及安装于机器人上方位置的定位标签,对迎宾机器人进行实时定位。介绍了迎宾机器人的总体结构,对其机械系统和控制系统进行了详细说明;提出了一种融合PID和LQR的移动机器人混合路径跟踪算法。最后对迎宾机器人进行实验,验证整体方案的可行性和有效性。实验结果表明,自主研制的机器人系统软硬件运行稳定可靠,设计的UWB室内定位系统具有小于5 cm的室内定位精度,重复精度小于1 cm;所提出的混合路径跟踪算法具有较快的响应速度,跟踪精度小于5 cm。     

服务机器人的室内定位研究及实现

随着机器人技术的日益发展,机器人的室内定位方法和精度要求也越来越高。文章针对实体四轮机器人进行运动学建模,根据机器人的平移与转动对其空间坐标的转换进行了数学建模,受到GPS的定位原理的启发,利用四片高性能单片机与机器人在室内环境下模拟室内机器人定位系统,基于实验平台进行定位实验研究对该系统进行验证,通过对比pc机控制行走轨迹与采用该室内定位系统后的行走轨迹,将实验结果导入到MATLAB中进行仿真,对比前后的机器人行走轨迹图,验证了该定位系统的准确性。     

基于Ad-Hoc传感器网络的室内定位系统

提出一种基于ad-hoc测量网络的定位方法,通过采用先进的无线通信技术,构建一种低成本、自动化的室内定位系统。分析该系统的体系结构,对网络定位方法进行研究,提出适合该测量网络的定位算法。仿真结果表明该定位系统的位置偏差在误差允许范围之内。     

基于相位跟踪原理的超精密定位平台研究

为了满足超精密定位的需求,介绍了一种基于相位差跟踪的定位原理;针对该方法的具体要求,详细描述了系统的工作过程并设计完成了该定位系统,分别就定位系统关键的高频信号的发生、调理、鉴相以及驱动等模块进行了深入研究;对系统输出的线性度、迟滞、重复性和稳定性等指标进行了实验,并在考虑整个定位系统的组成部件、仪器设备等环节影响的基础上,进行了最终的定位系统不确定度合成,数据显示该定位系统最终的位移不确定度为6.10 nm.     

无线定位技术在移动式起重机中的应用

针对现有起重机作业无法进行高精度动态定位的问题,提出了一种基于超宽带定位原理的起重机无线定位算法。研究设计了无线定位算法模型、硬件框架和控制系统,进行了仿真分析和整机试验。试验结果显示该无线定位系统满足设定的性能要求。     

UWB与里程计融合的室内移动机器人定位设计

为进一步提高UWB技术在室内移动机器人定位方面的定位精度与可靠性,设计了一种基于UWB与里程计融合的定位系统.针对UWB测距过程中产生的随机误差问题,采用卡尔曼滤波算法进行抑制.针对UWB非视距误差问题,引入NLOS误差鉴别方法鉴别现场环境,借助里程计航迹推演算法获得机器人定位数据进行补偿.针对里程计定位过程中由于长时间、长距离所产生的累积误差问题,采用UWB高精度的定位数据进行误差矫正.实验结果表明,融合UWB与里程计的定位系统有效地抑制了UWB定位的随机误差与非视距误差,尤其在UWB信号受到障碍物的严重遮挡时,移动机器人仍能获得精确可靠地定位数据.     

基于均衡适配迁移的异源域样本轴承故障诊断

由于轴承带标签的故障样本数量较少,且源域数据与目标域数据存在异域问题,会导致轴承诊断准确率大大下降。为此,对异源域样本条件下的轴承故障诊断问题进行了研究,提出了基于改进均衡分布适配迁移学习的轴承故障迭代诊断方法。首先,分析了滚动轴承的结构和不同部位故障的信号特征;介绍了迁移学习工作原理,基于动态的均衡因子,提出了改进均衡分布适配方法,解决了边缘分布和条件分布差异性未知导致的异源域适配难题;然后,给出了基于K近邻算法(KNN)的伪标签初步确定方法,提出了基于迁移学习和KNN算法的目标域伪标签迭代优化方法,确定了目标域样本的故障标签;最后,采用实验数据对该诊断方法的有效性进行了验证,并将其与其他两种方法进行了异域样本的故障诊断,对其诊断准确率进行了对比。研究结果表明：在凯斯西储轴承实验中,基于迁移学习、迁移成分分析(TCA)+KNN的诊断准确率均值分别为93.72%和75.52%;在西安交通大学轴承实验中,基于迁移学习、TCA+KNN的诊断准确率分别为94.80%和70.40%。上述实验结果验证了基于迁移学习的迭代诊断方法在异源域样本故障诊断中的优越性。     

基于载波相位差的室内定位系统研究

为提高室内定位精度,研究并实现了一种基于载波相位差的室内定位系统,利用双天线结构的传感器节点测量信号源载波相位差值,借助无线传感网络实现了分布式传感器节点的相位差值汇总.阐述了载波相位差定位的基本原理,通过基于泰勒级数展开的最小二乘迭代算法完成定位过程中双曲线方程的求解,得到目标位置,并对系统各节点进行了设计.仿真与实...     

基于伪卫星信号捕获原理的抗远近效应方法研究

针对导航领域中伪卫星定位存在的远近效应问题,提出一种基于伪卫星信号捕获原理的抗远近效应新方法.在对信号相干积分非相干累加捕获原理分析的基础上,通过重建强信号的归一化以及弱信号峰度特征值的判断来消除强弱信号的互相关干扰,实现伪卫星信号远近效应的消除.该方法可以一次对所有强信号进行估计,不需要另外增加硬件资源.通过搭建室内伪卫星定位系统及仿真可知,与相干积分非相干累加算法相比,其捕获性能更优,远近效应得到了有效的抑制,弱信号检测概率提高了25％.     

大视场室内移动机器人高精度动态定位方法

高精度室内定位是移动机器人实现自主导航、运动控制和协同作业等任务的前提条件.利用单目视觉定位原理,提出了一种针对大视场的室内移动机器人绝对定位方法.该方法适用于室内多移动机器人同步动态定位,解决了大视场环境下多相机非线性标定和视场融合问题,相机标定精度提高了52.6％.为提高移动机器人动态定位精度,设计了基于光信标的高...     

基于地磁序列匹配的大型室内动态定位方法

基于地磁信号的定位技术无需架设信号发送设备,成本低且可覆盖室内定位范围广。针对室内地磁定位方法采集工作繁琐复杂需反复测量才能精准映射二维平面坐标点的现状,提出一种基于移动终端图像可视化映射和自动插入采集数据的方法,快速采集室内地磁指纹,动态建立匹配室内二维地图的指纹数据库。在此基础上,定位阶段使用改进的动态时间规整(DTW)算法进行地磁序列匹配,提高大型数据库的动态定位效率。后续采用粒子滤波算法融合地磁序列定位和行人航位推算(PDR)的结果,在智能移动终端载体上实现快速精准定位。实验结果表明该动态定位方法在大型室内区域的动态实时跟踪定位效率为每步65 ms,平均定位精度为1.4 m以内。     

基于射频模块的室内定位系统设计及试验

针对大型室内空间移动设备的定位问题,对室内定位理论及应用进行了研究,设计了基于无线射频模块的室内定位系统。系统硬件以STM32F103微控制器为核心芯片,结合3个nanoPAN5375模块分别构成了3个固定节点,由STM32F103微控制器和1个安装有nanoPAN5375的小车构成了移动节点,软件采用三边质心算法和卡尔曼滤波算法实现了实时定位。试验结果表明,移动节点能以10 cm/s的速度自动行走到设定坐标;增加固定节点组成的等边三角形边长后,可得到较为精确的移动节点位置。该系统具有较好的实用性,其设计方案可应用于室内车间、矿井、隧道、设施农业等需要在室内使用定位技术的场所。     

基于ROS和激光雷达的室内移动机器人定位和导航系统设计与实现

根据自主运动机器人的室内定位需求,设计并实现基于机器人操作系统ROS和激光雷达的室内移动机器人定位和导航系统。机器人系统采用树莓派控制器作为控制核心平台,利用激光雷达采集环境信息,在ROS分布式框架下进行软件算法的开发,实现基于扫描匹配算法的SLAM功能、基于最优路径算法路径规划以及基于粒子滤波算法的导航功能。理论仿真及实验实测结果表明,系统可构建精度较高的环境地图,并对机器人进行定位,有效完成室内定位和导航任务,具有低成本、开源、模块化、易于拓展等优点。     

基于改进支持向量回归的室内定位算法

针对室内无线局域网环境中无线信号不稳定,以及传统支持向量回归定位算法在构建位置坐标与信号强度时的单输出导致位置坐标信息之间的关联性降低的问题,提出一种基于改进支持向量回归的室内定位方法。该算法首先对采集到的接收信号强度(RSS)指纹进行对数处理使其更符合正态分布,然后采用高斯滤波过滤掉小概率的指纹值之后构建指纹数据库;其次,为了降低单独构建x与y坐标模型的误差,提高二维位置信息与RSS之间的关联性,在训练阶段增加训练一个校正坐标z=x·y;最后,根据加权反K近邻的方法得到最优的位置坐标。实验结果表明,提出的算法可以减少室内复杂环境带来的噪声干扰,与传统的支持向量回归定位算法相比有更高的定位精度。     

基于Overhauser效应的磁场梯度探测器

为提高单探头磁力仪在自然环境中的抗干扰能力,设计了一种基于Overhauser效应的双探头磁场梯度探测器。文中介绍了Overhauser效应的基本原理,对仪器的射频激发系统、信号调理系统和频率计做了详细的描述。论文分析了射频系统的不稳定因素,并给出解决方案。针对拉莫尔旋进信号,提出一种基于FPGA的多通道测频算法,并对比测试使用该算法前后的结果,分析了实验数据。同时对仪器双探头的数据一致性进行比对,给出了测试方法和测试结果。最后将该仪器和商用仪器进行室内、室外以及磁异常探测等对比试验,结果表明,其性能接近商用仪器水平,具有野外操作便捷、测量磁场精度高、抗干扰能力强等优点,证明了所研制的基于Overhauser效应的磁场梯度探测器在梯度测量中的有效性。     

基于多频点相位距离/角度联合估计的RFID室内定位算法

为了解决现有射频识别(RFID)定位方法定位精度差,定位耗时长的问题,提出了一种基于多频点相位距离/角度联合估计的RFID室内多目标定位算法。利用跳频技术获取RFID标签多频点相位信息,通过多频点相位解决整周模糊度问题,获取目标粗估计距离。进而使用粒子群优化算法完成多目标位置并行检索,同时融合多重信号分类算法思想抑制噪声和多径干扰,进一步优化定位结果。通过实测验证,所提算法可实现多目标并行定位,且定位的中位数误差达8.56 cm,定位耗时比传统双曲线定位算法减少了58.8%。