基于UWB/INS的单兵班组协同定位算法研究

针对单兵作战系统易受室外GPS(Global Positioning System)信号遮挡失锁难以定位与INS自主定位容易发散的问题,提出一种基于单兵之间相互测距信息的EKF(Extended Kalman Filter)班组协同定位算法.利用角速度均方根阈值判别法进行单兵零速修正,UWB(Ultra Wideband)进行相互测距的同时传输协作单元位置估计和协方差信息,通过构造距离量测方程在零速区间协同定位.实测试验对比单兵INS定位算法与基于相互测距信息的EKF班组协同定位算法,试验结果表明:基于UWB/INS的单兵班组协同定位算法明显优于单兵INS算法自主定位,其位置误差减小了一个数量级,有效抑制了单兵INS定位误差累积.该算法可以在我军反恐作战、抢险救灾等极端环境下单兵班组协同定位中使用.     

稀疏无线传感器网络移动节点定位算法

为解决稀疏无线传感器网络的现有MCB移动节点定位算法存在定位精度低和无法定位的节点的数量多的问题,对MCB算法进行了改进,进而提出了一种新的移动节点定位算法MCBP,该算法把已定位的节点作为其它未定位节点的参考点(准信标节点),利用准信标节点的位置信息参与后续定位过程,使更多的节点可以定位,并且提高了定位精度。仿真结果表明,MCBP移动节点定位算法比前人的类似算法的定位误差最大可减少22%,平均减少16%。无法定位的节点的数量最大可减少26%,平均减少12%。     

一种蜂窝移动台第三方TDOA定位新算法

蜂窝移动台第三方定位因采用上下行链路信号空中截获技术而不影响移动台与基站之间的正常通信,因此具有较强的隐蔽性、灵活性和机动性.由于遮挡、城市环境等因素的影响使得观测站快速准确自定位困难,造成位置坐标误差较大.针对上述问题对定位性能的影响,提出了一种新的高精度定位解算方法.该算法利用定位观测量和观测站位置坐标观测值构建联合观测方程组并对其线性化,然后利用加权最小二乘迭代运算实现移动台位置的高精度估计.误差分析表明,该算法的定位结果具有无偏性,并且定位性能可达克拉美罗下界.仿真结果显示,新算法的定位精度明显优于传统的定位解算方法,且具备较强的普适性和顽健性.     

雷达与经纬仪的联合定位方法

在测距雷达与经纬仪组成的测量网络中,为了提高目标的跟踪定位能力和获取更多的弹道数据,提出了雷达与经纬仪的联合定位方法.根据雷达与经纬仪实时跟踪目标时的几何关系,推导出目标定位的计算公式.将经纬仪的测角信息和雷达测距信息进行数据融合,得到目标相对于经纬仪的距离,进而确定目标的三维位置信息.分析了定位误差的主要来源,明确了该方法的适用范围.在雷达与经纬仪跟踪远距离目标过程中加以应用.结果表明,雷达与经纬仪间的测量基线越小,该方法的定位误差越接近雷达的测距误差.     

车载终端校准系统设计及定位误差修正

近年来,道路运输业得到了快速发展,在提高车辆运输效率和运载能力的同时,也需要加强对运输车辆的安全管理,实时监控其行驶路线和行驶状态,目前车载终端存在定位误差和信息更新缓慢等问题。研制了一套道路运输车辆卫星定位终端计量标准系统,通过同时测量定位终端计量标准系统与车载终端在不同速度下的位移信息和速度信息,得到车载终端的定位误差。提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的道路运输车辆车载终端定位误差修正方法,对比车载终端3次测量数据修正前后的定位误差,最大定位误差分别减小了82.79%、87.95%和89.55%。实验结果表明,利用BP神经网络建立的车载终端定位误差模型是有效的,定位误差修正效果良好。     

水下网络移动节点分布式定位算法

随着水下网络系统的发展,水下移动节点的分布式定位技术的研究受到关注。提出了一种自组织、可容忍节点失效与测距误差、计算量和通信开销小的分布式水下节点定位算法,该算法利用自适应加权、循环三角组合测量法提高定位精度。对基于TOA测距的循环三角组合算法的定位精度进行了仿真,分析参考节点数对平均定位误差的影响,并与三边测量法的定位精度进行了比较。仿真结果表明,该算法具有较高的定位精度,对节点失效和测距误差的鲁棒性高,并且降低了水下网络对参考节点的密度要求。     

基于RSSI测距的三维无线传感网络萤火虫定位算法的研究

研究了三维空间无线传感器网络(WSN)未知节点的定位。针对目前三维空间无线传感网络定位算法精度低的问题,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的萤火虫定位的算法。该算法首先利用RSSI进行测距,建立信号强度随传播距离衰减的模型,然后在已知一定数量的锚节点的情况下,通过萤火虫算法寻找目标函数最优值,进而对未知节点进行定位。仿真验证结果表明,该定位算法相比其他算法定位精度有很大提高,在30m×30m×30m的空间内定位误差仅为0.59m。     

基于直线包络的交通标志快速定位方法

为了提高快速定位交通标志的准确性,通过对场景中复杂的直线信息以及颜色信息的融合,提出了一种基于直线包络的快速定位交通标志的方法。该方法首先利用颜色信息以及统计直线信息获取目标候选区域,将交通标志进行粗定位,然后利用形态学运算获取连通区域,再利用交通标志的纵横比和内部孔洞信息将交通标志从目标候选区域中准确定位出来。实验表明该方法可以提高交通标志在夜晚等复杂背景中定位的准确性。     

一种高效率、高精度GSM移动台定位算法

提出了一种适合于GSM系统的基于OTD(observed time difference)和TA(Time advance)的定位算法。方法是在一个构造的线性搜索域中，根据预定的判决准则，搜索移动台的最优坐标估计。这种算法数据利用率高，不但可以消除数据测量误差，而且可以消除非视距传播误差。该方法实现了高效率、高精度的移动台定位。     

基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测

为解决含分布式电源配电网发生故障时无法快速准确获取故障类型、故障相序和故障位置的问题,该文基于深度学习理论和小波变换的思想,提出一种基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测新方法,达到对含分布式电源配电网故障实时识别并准确定位的效果。算法仿真验证结果表明,该方法在故障类型和故障相序识别的准确度方面有一定提高,且对故障位置定位的误差显著降低。