基于TDOA残差的NLOS误差抑制算法

在基于时间定位的方法中,非视距传播(NLOS)是影响定位精度的一个的基础上,利用残差与待定目标估计位置之间的关系,给出了残差加权算法.研究了当NLOS为确定性和随机性误差两种情况下残差加权算法的性能,并与其他4种算法进行了比较.仿真结果表明,该算法在不同场合和环境下都能有效地抑制NLOS误差,而且无需信道关于LOS-NLOS的统计模型和先验信息,定位精度明显提高.     

基于WLAN的移动终端无线定位研究

以IEEE802．11b为例介绍了WEAN的技术特点,探讨了基于WLAN的移动终端无线定位技术的原理。提出在WLAN中使用TDOA定位方法的Chan算法对移动终端进行位置估计。然后对位置估计结果使用残差加权算法进行NLOS误差抑制。提出了一种抑制多个NLOS误差的残差加权算法,通过仿真对比证明了该算法对多个NLOS误差具有更好的整体抑制效果。     

基于RSSI定位模型的非视距关系识别方法

RSSI 定位具有无需额外的硬件、成本低等特点,在无线传感器定位领域得到了广泛的应用。为精确定位目标节点坐标,本文介绍了RSSI对数衰减模型下实现目标节点定位的最大可能性(ML)估计方法。以建立的ML估计方法的目标函数为基础,本文同时论证了节点残差和平方残差和的统计分布规律,并提出了相应的非视距（NLOS）关系识别方法。仿真结果表明当信标节点存在误差时,所设计的迭代ML估计方法能快速、准确地实现目标定位。仿真实验测试了节点残差法、平方残差和法的NLOS识别率,表明随着单个节点NLOS误差的增大,NLOS识别率逐渐提高。比较两种不同方法下NLOS的正确识别率,节点残差法的识别率稍优于平方残差和法。     

一种基于Taylor和Kalman的室内协同定位方法

结合Chan算法、Taylor算法及Kalman算法三种TDOA算法的优点,提出一种能应用于室内实时定位的协同方法。首先基于Chan与Taylor的协同定位方法估算位置信息,并通过对估计结果的残差设置阈值来鉴别NLOS,从而抛弃受到NLOS污染严重的测量数据。其次,再对符合条件的测量数据,利用Kalman方法计算定位结果,与Taylor方法的定位结果通过设置判别条件进行比较,以此进一步抑制NLOS干扰。对符合判别条件的定位结果,进行残差加权及移动平均加权处理,从而完成最终定位结果的更新。最后,利用室内实时定位实验,证明该方法能有效过滤受到NLOS污染严重的测距数据,提高定位精度,并且具有良好的稳定性。     

ＮＬＯＳ状态信息辅助协方差矩阵修正的无线网络定位方法

非视距(NLOS)误差是影响无线定位精度的重要因素，其产生是由于实际环境的多变性，使其无法用一个准确的数学模型来表示。如何减小NLOS误差的影响是无线定位中需要解决的问题之一。针对该问题，本文所研究的定位方法通过视距(LOS)节点检测来获取测距结果中的NLOS状态信息，并基于该状态信息，对用于双步加权最小二乘(TS-WLS)定位算法的协方差矩阵进行修正，修正后的算法能够根据NLOS状态信息实现对不同测距结果的重要性加权，从而减小NLOS误差的影响。仿真结果表明，与以往的定位算法相比，本文算法能够拓展复杂NLOS环境下的适用场景并提升定位精度。     

改进的无线传感器网络节点定位算法

为了减小无线传感器网络(WSN)节点定位中非视距传播误差产生的影响,提高节点定位精度,提出一种基于残差加权的牛顿迭代定位算法。先利用残差加权算法定位,得到未知节点的初步位置,再将该节点位置作为牛顿迭代定位算法的初始值进行迭代计算,最终得到更为精确的节点位置。仿真实验结果表明,该算法能有效地抑制非视距传播误差的影响,提高传感器网络节点定位的精度,且性能稳定。     

面向NLOS变电站的改进泰勒容积卡尔曼滤波超宽带定位算法

为解决变电站非视距(non line of sight, NLOS)严重条件下超宽带定位精度低的问题，基于现有到达时间(Time of Arrival, TOA)测距方法，提出了一种融合Taylor级数及改进容积Kalman滤波的定位算法以提高定位估计精度。所提算法首先对泰勒算法初值进行优化，并通过对加权最小二乘法(Weighted Least Square, WLS)解算的位置估计值进行野值剔除及权重计算，在保证定位精度的同时降低算法复杂度；然后针对NLOS环境下标签坐标定位结果不稳定问题，运用改进容积卡尔曼滤波(CKF)算法进一步提升定位精度及稳定性。镇江银山11万伏变电站环境实验结果表明，所提方法在变电站环境中，NLOS严重条件下可实现定位精度10 cm以内，具备工程实用性及可行性。     

室内环境下基于IMM-EKF算法的移动目标定位

如何在视距(line-of-sight,LOS)与非视距(non-line-of-sight,NLOS)混合的室内环境中提高移动目标定位的精度,这是一项富有挑战性的工作.移动目标在室内环境移动时,其与传感器网络节点之间的信号传播在LOS与NLOS之间随机切换,导致移动节点定位精度下降.提出一种交互式多模型-扩展卡尔曼滤波(interactive multiple model-extended Kalman filter,IMM-EKF)定位算法.根据LOS?NLOS环境下不同的测距误差特性,在IMM框架中采用2个平行的卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)模型对测量距离同时进行滤波,根据滤波结果和测量值计算2个模型的似然概率,模型间的转换通过Markov链实现,2个KF滤波结果加权融合后获得IMM距离估计值.在EKF定位阶段,通过位置预测和更新估计出移动目标位置.仿真结果表明,IMM-EKF算法能够有效抑制NLOS对目标定位的影响,其定位精度优于单模型算法.     

基于粒子群优化的无线传感器网络非视距节点定位算法

针对室内环境中传感器节点间的非视距传播会降低定位精度的情况,研究基于无线传感器网络的非视距节点定位方法。根据不同环境下信标节点的测量模型和视距传播概率建立目标函数,采用粒子群优化算法估计出未知节点的位置,将利用最小二乘法计算出的节点位置作为粒子的初始位置。仿真结果表明,通过与最小二乘法、残差加权和RANSAC算法相比较,所提出算法能够较好地削弱非视距误差,且具有更高的定位精度。     

基于残差加权的三维DV-Hop改进WSN定位算法

针对无线传感网诸多具体应用中需要节点位置信息的实际需求,提出一种基于残差加权的三维DV-Hop改进定位算法的解决方案。该方案通过引入残差函数将提高定位精度的问题转化为等式约束条件下残差最小化的求解问题,采用最小二乘准则对待定节点与锚节点的最小跳数进行平均加权处理,并利用二次规划法将其最终转化为无约束条件下最小化的问题。经理论分析得出了三维DV-Hop改进定位算法的模型,实现待定节点的坐标估计并提高了定位精度。仿真结果表明,在相同通信半径、不同锚节点比例的情况下,改进三维DV-Hop定位算法的性能得到了明显提高。     

基于随机噪声调制的新型隐蔽通信系统

在无线传感器网络中,为了实现信息的隐蔽通信,提出了一种基于随机噪声调制的新型隐蔽通信系统。隐蔽通信系统的二进制消息序列调制联合正态分布噪声序列的相关系数。作为隐蔽通信系统信号的联合正态分布噪声,叠加到传统数字通信系统调制器的输出。在接收端,相关系数的估计值经过硬判决之后恢复出隐蔽系统的的二进制消息。所提出方案的关键问题,例如信道估计和符号同步,则由传统的数字通信系统解决。从理论上推导出了隐蔽通信系统的误码率。仿真结果表明,所提出的系统具有较低的误码率性能,且与理论值一致。     

移动无线传感网的移动感知路径选择算法

为解决稀疏网络环境下移动传感节点的区域全覆盖和数据传输问题,提出一种移动无线传感网的移动感知路径选择算法(MSPS)。在MSPS算法中,用数学公式表示邻居网格集合、区域覆盖率、数据传输时延、节点平均能耗等参数。采用机会路由算法进行数据传输,并建立能保证全覆盖监测区域且权衡数据传输时延、数据传输率和节点平均能耗的移动路径选择优化模型。提出到目标网格的路径寻找方法、初始染色体的确定方法和染色体适应度值计算方法。最终提出修正的多种群遗传算法求解优化模型,获得移动传感节点的最优移动方案。仿真结果表明:不管监测区域内是否存在障碍物,MSPS算法都能提高数据传输率,降低数据传输时延和节点丢弃的总数据量。在一定的条件下,MSPS算法比SGA、TCM_M、RAND_D和RAND算法更优。     

基于全固态离子选择性电极的多巴胺生物传感器研究

提出了一种全固态的多巴胺离子选择性电极。该电极以金作为导电基底,聚(苯乙烯磺酸钠)掺杂的聚(3,4-乙烯二氧噻吩)(PEDOT/PSS)作为固态电解质,电解质层上覆盖多巴胺敏感膜,将12-冠醚-4(CE)和四苯硼钠(NaTPB)合成产物CE-TPB作为敏感膜的离子载体。经过优化后的多巴胺传感器在多巴胺浓度为10^-5 μmol/L^10^-2 μmol/L范围内呈线性相关,斜率为(52.09±0.38)mV/decade,检测下限达到(7.69±0.77)μmol/L。此外,对多巴胺传感器的抗干扰性、动态响应特性、一致性与重复性以及使用寿命等电极性能进行了测试,均具有良好的表现。     

基于多传感器的室内三维定位算法研究

针对消防员在日常救援过程中难以准确获知自身位置坐标的问题,采用姿态传感器和气压计,提出一种室内三维定位算法(ITPA)。在ITPA算法中,根据加速度的幅值均方根、加速度的幅值方差和角速度的幅值均方根,实现过零监测,从而获知消防员的行走步数。根据气压计的数据,采用高度获取,卡尔曼滤波和异常数据处理等操作,获知消防员的高度,并判断其移动行为。通过二维移动距离计算和位置获取操作获知二维坐标。根据消防员的行为对其三维坐标观测值进行修正,并采用Kalman融合算法估计消防员的当前三维位置坐标。实验结果表明:在直行行走、楼梯行走和综合行走下,ITPA算法都能获得较接近真实路线的消防员室内三维位置,降低了算法的步数误差、距离误差和漂移误差,比FINS,IPNS和IPA3D算法更优。     

基于Dubins曲线的无线传感网聚类移动数据采集算法

利用类车型Sink节点实现无线传感器网络的移动数据采集,可以有效延长网络生命周期。考虑类车型移动Sink节点的Kinematic约束,本文提出了一种基于聚类间Dubins平滑曲线的移动数据采集算法。整个无线传感器网络被划分为多个不重叠的聚类区间,聚类内采用最小生成树路由方法实现传感器节点的无线多跳式数据传输,Sink节点按聚类之间规划的Dubins曲线寻访数据采集点进行移动数据采集,从而兼顾移动数据采集的平滑性和节点能耗的优化性。仿真结果验证了本文算法可以在保证移动路径平滑的约束条件下提高无线传感器网络的能耗效率。     

阻抗匹配抑制时差式气体超声波流量计零漂

时差式气体超声波流量计在测量时现会出现零漂过大的问题,导致整体系统计量准确度不高。针对这种情况,提出了一种通过匹配流道中同一探头在发射状态下的输入阻抗和接收状态下的输出阻抗来抑制零漂的方法。利用贴片电容抬高信号激励端的阻抗,使之脱离与地虚短的状态,避免同一探头在发、收状态切换时的电路结构变化。保持探头谐振频率不变,使超声波探头发收电路固有延时在顺、逆流测量时相等。利用互相关法使顺逆流信号中固有延时相互抵消,实验结果表明,阻抗匹配有效抑制了零漂,20℃时零点误差被抑制在0.000 48 m3/h内,符合1.5级气体流量计国家标准。     

基于微纳传感器的有毒有害气体检测方法研究

提出了一种基于微纳电离型传感器的苯类毒害气体检测方法,构建基于微电离型微纳气体传感器构成的毒害气体检测系统,在室温常压、相对湿度75%的实验条件下分别检测0.01mg/m^3～0.3mg/m^3等8个浓度梯度的苯和甲苯气体,采用双层叠加非线性信号分析检测数据,依据信噪比特征值实现气体浓度的区分,以特征值对应的参量作为气体种类的判断。检测过程中,传感器工作在可逆电离平衡状态,并且具有无毒害、重复性好、无需预热等优点,在有毒有害气体检测领域具有广阔前景。     

基于遗传算法的水下传感器网络节点部署算法研究

针对水下无线传感器网络部署时,如何确定节点数量以及节点位置的难题,提出了一种基于遗传算法的网络优化节点部署算法。首先,将所需探测的海域环境离散为固定规格网格,以格点表示节点可供部署的空间;然后,构造节点连通率与空间覆盖率两项重要指标,以部署节点数量最少为目标函数,建立整数非线性规划模型。最后,引入遗传算法求解此 NP-hard 问题,并讨论给定不同的覆盖率、不同覆盖半径与节点数量之间的关系。结果显示:相比与传统覆盖算法,本文算法能够有效地降低覆盖空洞,提高网络覆盖率,提高网络生存时间。     

基于Wi-Fi通讯的大功率光功率计的研制

介绍了一种基于Wi-Fi无线通信技术的大功率光功率计的设计原理和实现方法。该光功率计以STM32为微控制器,采用热电堆探测器实现热电转换。它不但能通过ESP8266Wi-Fi模块支持与上位机实现无线通信,并且同时支持USB通信模式。该系统可以在0.19μm～15.0μm波长范围内实现100 m W～100 W激光功率的连续自动量程切换测量。该光功率计还具备了通过脉冲宽度调制(PWM)与0～5 V模拟信号电压输出方式去反馈控制激光器输出强度,以及外触发功能。测试结果表明,该光功率计不但可以很好地满足工程应用中大功率激光器输出功率的检测与控制,并且实现了基于Wi-Fi无线通信方式的移动式测量。     

一种能耗优先的WSN路由空洞修复方法研究

无线传感器网络数据传输过程中节点负载不均衡,容易导致某些节点过早死亡从而出现网络路由空洞,这会对网络拓扑结构造成毁灭性的破坏,甚至导致网络功能失效。针对该问题提出一种能耗优先的WSN路由空洞修复方法RVREP(A WSN Routing Void Repair method based on Energy Priority),首先研究了两种空洞查找方法,然后提出网络路由空洞完全修复的判断方法,最后利用匈牙利算法派遣可移动节点完成网络空洞修复。实验结果表明该方法遵循能耗优先准则在修复网络路由空洞方面具有优秀的性能,且修复后能够使网络的平均生存时间延长2.3倍。