MUSIC算法和相控接收原理在变压器局部放电定位中的应用

在基于超高频和超声波相控接收原理的局部放电定位法基础上融入MUSIC算法,以达到对电力变压器气局部放电点的准确定位,并对其进行了仿真研究。基于超高频和超声波相控接收阵的局部放电定位法,可得出局部放电源的几何位置。但该方法不能区分一个波束宽度内的多个放电源,因此应用改进MUSIC算法对接收信号进行空间谱分析,完成变压器内一个及多个局放点的方位估计,并确定相近的多个信号源个数。     

基于BP网络的GIS局部放电声电联合检测故障定位方法

如何快速定位GIS放电位置,是局部放电在线检测的关键。基于超声波和超高频多传感器信息融合局部放电联合定位方法,是将来自放电位置这一目标的多源信息加以智能合成。声电联合定位检测系统采用到达时间差TDOA法,利用BP神经网络对超声波和超高频法的传感器采集数据进行融合。最后通过仿真验证,得出其定位准确率较单一方法大大提高。     

一种基于可视图法导盲机器人路径规划的研究

以自主设计的导盲机器人为实际应用背景,提出一种适用于室内导航的算法。该路径规划算法利用射频识别(radio frequency identification,RFID)系统,通过超高频射频识别系统与低频射频识别系统的联合运用实现准确定位,将可视图法与A*算法相结合,提出一种路径规划算法,在提高搜索效率的同时保证了规划路径的可行性。通过在平面障碍物环境下实验,验证了该算法的可行性。     

一种基于小波迭代优化的局部放电降噪算法研究

目前,局部放电检测已经成为判断GIS安装运行状况的重要依据,超高频法局部放电检测方法由于其被动干扰小且可以定位,因此得到了广泛应用。各类噪声会淹没微小的回波信号,因此必须进行去噪处理,以提高检测的灵敏度。现针对基于小波变换的局部放电超高频检测算法进行了研究,设计了小波检测算法。传统的小波降噪算法是通过软硬阈值来实现降噪的目的的,有着一定的局限性,鉴于此,提出一种基于迭代优化的算法实现阈值的逐级优化和动态调整,据此得出基于迭代优化的小波去噪算法。仿真表明,所提算法一开始随着迭代次数的增加,噪声误差急速下降,在迭代过程中取得最小值后,迭代次数继续增加,性能不再有明显的提升,由此证明所提方法确实可以改善降噪的性能。     

变压器局放检测中超声波和超高频法的现状分析

变压器的局部放电是威胁电力系统可靠运行的重要因素,目前变压器局部放电的检测定位方法有非电测法和电测法,通过对其中研究应用最为广泛的超声波法和超高频法的现状阐述,分析了目前2种方法所存在的问题,并作出了展望。     

一种超高频与低频RFID相结合的导盲机器人定位与导航方法

以导盲机器人为研究载体,设计了一种将超高频和低频RFID相结合的定位与导航方法。根据RFID的信号能量-传播距离的衰减关系,在目标点处设置超高频标签来估算机器人坐标和宏观走向;在拐点处定义并设置低频信标组,来校正超高频定位所产生的干扰误差,并减少避障传感器在拐点处产生的多余及错误的动作。实验表明,该方法可在原有基础上提高导盲机器人在室内环境中的定位精度并减少多余路径的出现。     

一种传感器定位精度恶化情况下的恢复算法

在某些场合下无线传感器网络存在恶意节点攻击,在这种情况下,节点定位精度需要提高。针对极大似然估计定位技术极易遭恶意攻击的情况,提出了一种基于极大似然估计定位技术的恢复定位精度定位算法。仿真结果表明,当存在恶意攻击时,在电磁波最大定位误差为0.22个通信半径条件下,原有的定位技术不可用时;该算法可以有效恢复原有的极大似然估计定位技术。主要工作为:1)测距定位中各种恶意攻击遍历归纳;2)质心定位法的抗攻击算法(AAC);3)求解定位方程中对方程做差时尽量让误差项较小的作为被减方程。研究中最关键是实验设计,参数估计。     

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和IMU信息融合的室内定位算法研究

室内复杂环境下，移动机器人精确定位是实现机器人在半结构化场景下工程应用的关键。超宽带（UWB）测距定位是一种当前广泛应用于室内定位的高精度定位技术，最小二乘算法是精确定位的主流算法之一。受非视距（NLOS）、多径效应等因素影响，UWB定位在室内定位应用过程中存在定位数据抖动严重的问题，同时最小二乘法无法解算极值点定位数据，导致定位信息中断。为了解决UWB定位技术在室内定位过程中存在的精度低和稳定性差等难题，提出了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）框架下融合UWB和IMU传感器信息的室内定位数据增强处理方法。其中IMU测量值作为滤波器的预测，UWB的测量值作为滤波器测量更新。融合定位算法可以弥补短期内定位数据丢失，降低定位数据的抖动，提高定位系统的稳定性，在半结构环境下具有更好的工程优势。     

电力变压器局部放电检测方法研究

从电测法和非电测法2方面对电力变压器局部放电的脉冲电流法、超高频UHF检测法、超声波检测法、气相色谱检测法、光测法、红外热像法等检测技术方法的工作原理、实用性等进行了详细分析研究.     

应用迭代圆环像素率法实现快速虹膜定位

针对虹膜定位易受噪声影响、速度慢、自适应性差等问题,提出了基于迭代圆环像素率法的快速虹膜定位算法。提出的定位算法包括切割虹膜图像、Hough圆检测粗定位、微积分算子精定位3个部分,从切割虹膜图像、图像抽样、迭代圆环像素率法、快速Hough圆检测以及分层定位思想5方面提高算法的速度。提出了缩小半径范围的迭代圆环像素率法以及消除瞳孔光斑的形态学方法,瞳孔分割阈值以及小范围的圆心、半径候选集等参数都是通过计算得到,自适应性好。使用4个虹膜数据库进行实验,并与相近算法进行了对比。实验结果表明,该算法的定位准确率为97.75%～99.07%,定位时间为52.847～158.502 ms,是一种鲁棒、快速、自适应的虹膜定位算法。     

车牌定位算法的硬件实现

车牌定位技术是整个车牌识别系统的关键技术,也是最难点技术,准确的车牌定位算法有助于识别系统后续工作的顺利进行。通过对车牌定位算法的深入理解和研究,从车牌定位的准确性、实时性、经济性三个方面考虑,设计了一种基于灰度图像的实时定位算法。算法主要包括对车牌的灰度图像进行水平差分、边缘检测和数学形态学运算,最后完成车牌区域的正确查找。为了进一步提高算法的实时性,利用Altera开发的DE2-115 FPGA为开发板,搭建了定位算法的各个模块硬件电路。实验结果表明,该算法在车牌定位的领域具有良好的性能。     

比例差分修正的RSSI测距WSN节点定位研究

在无线传感器网络中节点定位技术占据着核心地位。基于传统RSSI的多边定位算法,提出了差分修正的井下无线传感器网络RSSI节点定位算法,通过不同锚节点之间的相互关系得到比例差分系数,将其应用在测量节点定位。目标未知节点首先读取在信标节点信息,利用卡尔曼滤波法除去信号中的噪声,获得更加精确的距离值,通过锚节点构建差分模型,利用比例差分的方法对RSSI测距进行修正,并对改进算法进行了仿真实验。结果表明,比例差分系数修正的RSSI测距定位算法的定位精度要远远高于传统RSSI测距定位算法,能够为井下的节点定位提供理论依据。     

UHF RFID系统的读写器设计

本文对超高频射频识别技术进行一般介绍,主要说明读写器软硬件设计。首先,介绍读写器的硬件结构设计,并对读写器各个模块的电路设计进行说明。其次,介绍读写器的软件设计,对读写器信号收发流程进行说明。最后,对系统所用的防碰撞算法进行阐述。     

无线传感网络节点定位算法综述

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。文章介绍了无线传感器节点定位的原理、节点定位算法的评估标准,讨论了现有的节点定位算法的分类．对无线传感器网络距离相关和距离无关两大类的算法进行了分析对比,并对未来节点定位算法的发展进行了展望。     

高精度光斑中心定位算法

光斑中心定位是光学测量中的关键技术之一,检测算法的精度和速度直接影响了测量的精度及速度,传统的检测算法如灰度质心法、Hough变换法等在检测精度或速度上存在不足。鉴于此,提出了一种高精度光斑中心定位算法,该算法不仅能定位光斑中心还能拟合出圆半径。用计算机生成的光斑和实验生成的光斑对该算法进行验证,并与其他传统算法进行比较,结果表明,该算法的误差小于0.5像素且比其他经典算法更精确。     

无线传感器网络质心和DV-Hop混合定位算法研究

无线传感器网络(wireless sensor networks)作为一种重要的信息获取和处理技术,可以在广泛的领域内实现目标监测、信息采集和目标追踪等任务,节点定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一.而传统的定位算法具有定位误差大或定位率低的缺点.在对质心定位算法和DV-Hop定位算法的原理进行深入分析的基础上,提出...     

一种改进的人眼定位算法研究

随着科学的发展,人机交互日益成为社会发展的主流趋势。从传统的鼠标人机交互、手势交互、语音交互再到目前的人眼视线交互等,交互的形式和种类也越来越多、越来越复杂。尤其是机器人技术快速发展的今天,人机交互已经成为国内外的研究热点。人眼定位的精度对视线控制机器人具有重要的影响,因此对传统人眼定位算法进行了研究和改进,提出基于最小二乘法圆形拟合和改进积分投影的人眼定位算法,为后期的人眼视线控制机器人技术打下坚实的基础。通过实验发现该算法具有较强的鲁棒性与很高定位精度。     

基于Kalman滤波数据融合方法的超声波气体泄漏定位研究

超声波泄漏检测定位系统因其精度高、实时性强等特性得到广泛应用。常见的超声波定位算法主要包括到达时间差定位算法与能量衰减定位算法，但两种算法本身的定位精度均不是特别的高。采用基于扩展Kalman滤波的数据融合方法，将TDOA定位法和ED定位法的计算结果进行特征提取并联合得出系统观测值，融合计算出泄漏点与各换能器之间的距离，最终通过几何方法计算出泄漏点的三维坐标。通过实验证明了该算法与传统算法相比，精度更高，结果误差小于20 mm。     

基于多描述子投票的飞机蒙皮局部扫描点云定位

为了提高数字化飞机蒙皮检测技术的效率,针对其中局部蒙皮和数字模型的对齐问题,提出了基于多描述子投票的飞机蒙皮局部扫描点云定位算法,采用基于测地距离的蒙皮面片选取方法,综合利用多种三维点云描述子的识别能力差异来确定数字模型上的定位区域,同时提出了投票点加权定位法来提高定位位置精度。根据对比实验结果和工程实例上的实际应用,得出结论如下：所提算法相比于基于单一描述子的定位方法定位准确率平均提高约37.5%;所提算法在实际工程中具有可行性。