RSSI和粒子群混合VLC室内精确定位方法

传统的基于可见光通信(VLC)的室内定位算法,精度相对较低,误差较大。提出一种RSSI和粒子群混合VLC室内精确定位方法,该方法通过RSSI算法进行未知节点的初定位,并利用高斯分布函数剔除误差较大的定位数据,减少了其对最终定位结果的影响。同时,通过自适应权重粒子群算法搜索未知节点的最优解,使得该算法前期较长时间具有最优全局搜索能力,后期较长时间具有最优局部搜索能力,能尽快找到未知节点的精确位置。仿真结果表明,该定位方法比传统的RSSI算法和粒子群算法的定位误差小,可以大大提高VLC室内定位的精度。     

基于改进混合蛙跳算法的图像增强处理研究

针对图像增强的特点,提出改进混合蛙跳算法。首先对混合蛙跳的更新采用自适应的阈值选择策略,并对每只蛙的目标函数值赋予一定的概率分布,增加了得到更优蛙的机会;接着在混沌系统下,随机产生混沌序列,将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,混合蛙跳可以遍历整个区间,这样得到群体最优位置;最后采用Beta函数实现图像增强。实验结果表明,此算法对图像增强效果明显,清晰度较高。     

基于自适应Levy飞行的黄金正弦可见光定位研究

为了提高室内可见光定位的精度,采用了基于Levy飞行变异机制、结合自适应移动因子、改进黄金正弦算法的接收信号强度指示可见光定位方法, 将室内屋顶的发光二极管灯按3×3网格状排布,接收到光强信号通过朗伯模型得到未知节点与参考节点的距离,并采用Levy飞行变异机制提升算法搜索空间的多样性,结合自适应移动因子提高算法收敛速度,使得个体更新受局部极值约束力下降。结果表明, 改进算法平均定位误差为1cm,平均迭代次数40次~80次; 改进黄金正弦算法的定位速度和定位精度均得到提升。该研究对室内大型场所实时、快速精确定位有帮助。     

基于改进混合蛙跳算法的SVM分类算法

支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,但在数据规模很大情况下,经典训练方法将变得很困难。本文提出一种基于改进的混合蛙跳算法的SVM训练算法。针对混合蛙跳算法搜索速度慢且容易陷入局部极值的缺陷,将模拟退火思想引入到混合蛙跳算法中,提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法保持了混合蛙跳算法参数少和容易实现的特点,同时通过模拟退火的降温过程来提高算法的进化速度和精度。实验结果表明,该算法能显著提高收敛速度,并能有效克服局部极值,在SVM训练中具有良好效果。     

基于自适应相关滤波器的人眼定位改进方法

人眼定位是人脸识别、视觉跟踪系统中一个关键步骤。针对传统人眼定位方法定位精度低、误差稳定性差的问题,提出将自适应相关滤波器与灰度积分投影法相结合,在训练和测试阶段做了两点改进。首先对训练得到的自适应相关滤波器,在[-0.2,-0.1,0,0.1,0.2]角度范围内旋转得到5个滤波器,选择灰度最大值对应的位置作为初始定位点,然后在该定位点的5×5邻域内,水平和垂直方向分别做灰度积分投影,最后选择积分最小值的位置作为最终的目标定位点。与平均合成精确滤波器、最小输出平方误差和滤波器、自适应合成相关滤波器算法相比,改进算法的定位精度最大提高2.9%,平均绝对误差和标准差均低于原始算法。实验结果表明,提出的改进算法在定位精度和稳定性上均优于以上算法。     

基于多机制混合象群算法的混沌系统参数估计

针对混沌系统模型未知参数进行估计,提出了一种多机制混合的象群算法.对于象群算法收敛慢,精度低,难以跳出局部最优的缺陷,采用混沌初始化能够增加群体的多样性,避免陷入局部极值;Z型变化的尺度因子和全局最优解来增强其搜索能力,并采用自适应反向学习增加算法进化群体的多样性,提高局部搜索能力,以更高的精度逼近全局最优个体.通过测试函数求解表明改进的算法在寻优精度和稳定性要优于象群算法、正余弦算法、鲸鱼算法、多向宇宙优化算法.最后对两个混沌系统进行参数估计,验证了改进算法有较强的寻优精度,速度和稳定性.     

基于反向学习策略的自适应花授粉接收信号强度指示室内可见光定位

为提高大型室内场所的定位精度,提出一种基于改进自适应花授粉算法的接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方案。利用固定在屋顶呈网格型排布的LED发送位置信息,接收端采用基于反向学习策略和自适应花授粉算法的RSSI定位方法实现精确定位。传统花授粉算法具有易陷入局部最优、缺乏变异机制等缺点,利用反向学习策略可使初始种群分布更加均匀,通过提高种群多样性可使算法跳出局部最优;采用有利于全局广泛搜索的自适应移动因子提高收敛速度。在100 m×100 m×100 m大型室内场所的一层100 m×100 m×10 m的空间中,考虑热噪声和散射噪声干扰的情况,经过多次仿真可得,相比于传统定位算法,随机灯排布下采用改进花授粉的RSSI算法的定位误差小于±1 cm;采用网格型灯排布结合改进定位算法的室内可见光定位系统时,定位精度得到明显提升,定位时间大幅缩短。该方案具有定位精度更高、计算速度更快、工作稳定等优点。     

基于混合人工蜂群策略的改进DV-Hop定位算法

为了减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,提出了一种基于混合人工蜂群算法的改进算法。该算法结合了粒子群算法收敛速度快和蜂群算法搜索能力强的特性,首先通过DV-Hop算法估计锚节点与未知节点之间的距离,然后采用粒子群算法计算未知节点的初始位置,最后利用蜂群算法进行迭代求精,从而实现基于不同距离测量方法的总体优化。仿真结果表明,改进算法的定位精度较DV-Hop算法和基于粒子群的定位算法有明显改善。     

基于混合算法的通信用户规模预测

考虑到常规SVR预测模型及GA优化和PSO优化的SVR预测模型具有寻优结果稳定性差,容易陷入局部最优解等问题,将具有极强的鲁棒性能和全局搜索能力、能够快速跳出局部最优解等优点的人工鱼群算法与SVR算法进行混合,建立基于混合算法的预测模型。通过混合后的算法能够有效地使算法更快、更准确地得到全局最优解,避免了常规算法在人工鱼更新位置时没有全局信息,只有局部信息引起的收敛速度慢,精度低等问题。使用该混合算法预测模型以及使用传统的三次曲线拟合法和GA-SVR算法建立通信用户规模预测模型,针对2010—2012年通信用户规模进行预测,实验证明基于混合算法的通信用户规模预测模型的预测精度高,稳定性较好,相比另外两种算法,具有较强的优势。     

基于自适应UKF的UWB/PDR行人定位系统

UWB(Ultra-Wide Band)无线通讯技术在室内导航定位领域获得了广泛的应用，然而基于UWB的行人定位系统在复杂室内环境下的稳定性不佳，导致定位误差增大。为了解决这一问题，文中提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)的UWB/PDR(Pedestrian Dead Reckoning)行人定位系统。该系统利用无迹卡尔曼滤波算法将PDR模型与UWB的定位信息进行融合，以得到最优位置估计，随后利用UWB定位与PDR系统所获得的步长差概率密度函数来计算定位点的非视距评估概率，并将评估结果作用于系统的自适应噪声调整，以此提高系统对环境的适应性。实验验证结果表明，该系统可有效降低复杂环境下定位误差，提高行人定位结果的精度和稳定性，平均定位精度达到10 cm以内。     

可见光重构指纹室内定位算法研究

提出一种可见光重构指纹室内定位算法(RFP),通过融合到达时间差(TDOA)算法和指纹算法可快速完成室内高精度定位。该算法首先利用TDOA算法多次估计得到的解集定义一个区域,然后在该区域中构建三维精细指纹库,再利用匹配算法定位未知节点。仿真结果表明,该算法的平均定位误差约为0.1719m,与传统的TDOA算法相比,提高了定位精度,与传统精细指纹算法相比,节省了定位时间。     

一种基于能量跳跃的脉冲超宽带TOA估计

基于到达时间估计(TOA)的脉冲超宽带(IR-UWB)测距理论上可达到厘米级的精度.当无法估计接收信噪比时,基于门限的TOA估计精度受到门限设置的限制.本文提出了一种基于能量跳跃函数(FEE)的最大能量跳跃(MEL)TOA估计算法.该算法将最大径之前一段时间内FEL取值最大的时刻作为TOA的估计,估计过程中不需要设置门限.本文通过仿真分别在CMl和CM2信道模型中比较了MEL和几种常用算法的绝对平均误差(MAE).仿真结果表明,在多径信道环境尤其是非视距(NLOS)环境中,MEL算法的估计精度比门限比较(TC)算法和最大值回推(MES-SB)算法有较大的提高,而且接收信噪比越高MEL算法的优势越明显,在信噪比高于12dB时估计精度提高约3至4纳秒.     

基于RSS的室内可见光差分修正定位算法

可见光通信技术是利用白光LED同时实现照明和通信的新型通信技术,为室内定位技术提供了新的可能.针对可见光通信中接收信号强度RSS随机波动较大的问题,提出一种基于RSS的改进的差分修正定位算法,通过将各个参考节点分别作为差分修正参考节点进行定位修正,规避了设定参考节点权重过大的问题.该定位算法有效地提高了室内定位精度,无需增加额外硬件设备,计算量小,容易实现.仿真结果表明,该定位算法在5m×5m×3m的空间区域中能够实现约15 cm的平均定位误差性能.     

基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略

为了改善LoRa传输过程中的干扰冲突问题,提出了一种基于烟花爆炸式混合蛙跳算法的LoRa网络参数分配策略。首先,针对混合蛙跳算法存在易早熟、易陷入局部最优等不足,改变分配种群方式,同时引入反向学习、自适应烟花爆炸机制和高斯变异算子提高算法的搜索性能。其次,以最大化节点平均传输成功率为优化目标,并将接收灵敏度作为约束系数,保证信息能够被接收的前提下分配最佳参数。仿真结果表明,所提的分配策略优于其他分配方案,能显著降低节点碰撞概率,提高节点信息接收率。     

RSS协助的ray-tracing室内定位算法

针对室内定位,当信号受到非视距(non-line-of-sight, NLOS)和多径传播的影响时,本文提出一种接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)协助的Ray-tracing室内定位算法,改进已经提出的基于虚拟基站方法的信号到达时间 (Time of Arrival, TOA)和信号到达角度(Direction of Arrival, DOA)室内无线信号Ray-tracing模型,利用信号RSS测量值优化算法,实现TOA、DOA和RSS协同定位,提高室内多径及非视距环境下,无线定位的精度,降低算法复杂度,提高算法处理信号多重散射的能力并降低了对基站的依赖性适用环境更为广泛。首先通过RSS得到信号源可能存在的位置,随后利用Ray-tracing原理并使用虚拟基站,将非视距路径定位问题转化为视距路径定位问题,利用TOA和DOA对直射、透射、反射和绕射情况进行分析建模,最后使用最小二乘法对可能的位置进行筛选,得到信号源的最终位置。仿真结果表明,本算法较改进前拥有更高的定位精度。      

基于混合蛙跳算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划中算法搜索能力不强且易陷入停滞的问题,文中提出了一种基于混合蛙跳算法的移动机器人路径规划方法。首先利用蚁群算法在栅格地图中生成一定数量的路径,然后引入混合蛙跳算法,子群内进行Memetic进化,最坏青蛙根据与子群最优青蛙或全局最优青蛙的路径交点栅格进行路径更新,并对最终生成的最优路径进行优化处理,以消除不必要的拐点,保证机器人路径运行的安全性。二维环境下的仿真实验表明,提出的混合蛙跳算法能在有效避开障碍物的同时快速地规划出一条通往目标点的优化路径,且效果令人满意。     

基于电源线和位置指纹的室内定位技术

该文提出将室内环境不可或缺的电源线作为天线,通过在电源线上注入宽带高频信号构造室内空间的位置指纹,进而实现室内空间精确定位。首先介绍了电源线上宽带高频信号注入模块的实现技术,以及室内空间位置指纹的构造方法;其次,介绍了基于朴素贝叶斯分类算法的室内定位原理;最后,通过实验分析证明在多训练样本情况下,基于朴素贝叶斯分类算法的定位算法比基于K最邻近点(KNN)分类算法的定位算法有更好的定位准确率和时间迁移适应能力。