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针对阶次序列定位算法的复杂度高和定位精度低的问题,提出了一种新的无线传感器网络阶次序列加权定位算法,给出了该算法的基本原理与实现方法。该算法首先采用Voronoi图对定位空间进行划分,将多边形的点、面的重心及其和边界交汇点作为虚拟信标节点,然后建立虚拟信标节点到信标节点的阶次序列表。最终,该算法计算未知节点序列与构建的最优序列表中各序列的Kendall阶次相关系数,通过对系数的归一化处理实现未知节点位置的加权估计。仿真结果表明,新算法在降低算法复杂度的同时降低了边缘节点定位误差,定位精度也有所改善。 相似文献
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李聪聪李玉敦杨超赵斌超李宽 《山东电力技术》2021,48(7):53-57
准确地定位故障点位置对特高压输电线路运行具有重要的意义。基于线路分布参数模型,提出一种采用双端非同步电气量的故障测距算法。该算法分别建立基于正序分量、负序分量和零序分量的测距方程,利用最小二乘技术构造以故障距离和位移相角为变量的序分量加权方程,采用牛顿迭代方法对加权方程进行求解确定故障位置。通过输电线路发生的不同故障类型来预设加权方程的初始权值,通过实际故障数据对初设权重进行修正,最终计算得到最优权重。利用PSCAD建立基于线路分布参数的交流特高压输电系统模型,通过设置不同故障验证该算法的适用情况。仿真结果表明,该算法程序实现简单,计算精度高。 相似文献
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有功功率及功率因数的加权算法 总被引:14,自引:1,他引:14
提出了一种能有效地抑制由非同步采样引起的有功功率及功率因数的测量误差的加权算法。推导出任意电压、电流信号的有功功率、功率因数随相对频偏及采样相位变化的一般公式;传统算法的有功功率、功率因数的测量误差与相对频偏成正比;而用该文所提出的三角窗加权算法。有功功率、功率因数的测量误差与相对频偏的平方成正比。该算法实现简单,精度高,当相对频偏不大时,无须专门的同步采样措施即可取得较高的测量精度。 相似文献
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传统的交会定位公式是在假设飞行目标为点目标的前提下推导的理想模型公式,而实际两台经纬仪观测同一目标时其主光轴并不交于同一点,这就会带来较大的模型系统误差。因此,提出了基于融合动态加权的光电经纬仪交会定位方法,详细介绍了该方法的模型以及确定融合动态加权系数的原则,并采用仿真数据,对本文方法和传统方法的定位精度进行对比分析,经实验验证,本文方法精度高于传统方法,具有较大的工程实践价值。 相似文献
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基于RSSI测距的加权概率定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无线传感网络中每条链路衰减因子的不同,提出了一种基于RSSI测距的加权概率定位算法。该算法先将可能存在的未知节点区域划分成栅格,运用高斯噪声模拟路径衰减指数误差以构建信号传播概率模型,根据信号强度确定信标节点的权值。然后由概率模型和相应的权值赋予栅格不同的置信度,将置信度最大栅格的位置作为未知节点的坐标。最后根据网络的连通信息消除翻转歧义。实验表明,在相同的条件下,与MLS算法相比,该算法更接近真实环境,具有更高的定位精度。 相似文献
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三角形光栅化是图形处理器必不可少的一环,为了提高三角形光栅化的效率,降低GPU硬件设计成本,结合Bresenham算法和基于加法的除法器两者各自的特点,提出了一种改进的Bresenham算法,并将其应用到三角形光栅化中。该算法通过软件仿真验证,并在FPGA的硬件测试平台中进行测试对比验证。结果表明,改进Bresenham算法能够较好的实现三角形光栅化,并且比传统Bresenham算法占用更少的硬件资源,相应降低了GPU硬件设计单位成本,变相提高了GPU中三角形光栅化效率。 相似文献
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针对目前的由无线 Wi-Fi定位系统与捷联惯导系统构成的组合定位系统复杂度高且工程实现较困难的问题,提出一种新的降阶微惯性测量装置(MIMU)及其降阶误差模型,并与 Wi-Fi 构成降阶的10维状态变量的组合定位系统。通过采用1个低精度微陀螺仪和2个低精度微加速度计作为惯性传感器设计简易 MIMU 的安装结构,将其与 Wi-Fi定位系统组合,并用降阶卡尔曼滤波技术设计组合定位算法。仿真实验结果表明,该降阶组合定位系统定位响应速度快,定位精度高,在工程上也易于实现,适用于井下人员定位。 相似文献
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为了降低基于超宽带(UWB)测距中的非视距(NLoS)误差的影响,引入了一种基于遗传算法 反向传播神经网络(GA-BP)的UWB测距误差识别与优化方法,能够识别NLoS传播链路下的数据,对NLoS传播链路下测距误差和系统偏差进行校正,最后对测距结果使用卡尔曼滤波(KF)优化。在此基础上,针对测距误差导致的多边定位无交点或多交点问题,提出了一种加权同心圆聚类定位(WCCGT)方法,通过加权同心圆生成(WCCG)解决无交点问题,再采用均值漂移聚类定位方法实现定位解算,以提高定位精度。实验结果表明,改进的测距优化方法有效减小了NLoS传播链路下的测距误差,基于UWB的测距精度提升了60%以上;通过静态定位实验和动态实验分析,将WCCGT方法定位结果与最小二乘(LS)方法进行了比较,本文方法能够在NLoS环境下达到10.78 cm的定位精度,定位性能提升了17.32%。 相似文献
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基于Hough空间的移动机器人全局定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于Hough变换的移动机器人全局定位方法。在机器人执行全局定位的初始阶段,将给定的环境栅格地图通过离散Hough变换转换为Hough空间中形成参考地图,并建立全局地图的Hough能量谱函数;而机器人在定位过程中通过激光传感器数据实时构建局部地图,并转换到Hough空间建立局部地图的Hough能量谱函数;构建全局和局部地图的Hough能量谱相关函数,通过局部最大化该函数求出两个地图间的旋转角度集。基于求得的角度集,对局部地图进行旋转配准,与全局地图一起构建Hough变换相关函数,通过局部最大化该函数可求出两个地图间的平移集合;应用求得的旋转角度集和平移集合,很容易估计机器人在全局地图中的位姿分布,通过不连续的几个时刻的位姿更新最终能够实现机器人全局定位。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对室内无人运输车的自主导航与定位提出一种全新的基于UWB信号的改进算法。该算法首先根据测距数值的标准差这一统计特征进行非视距误差的处理,再根据当前的运动特征(终点、横方向、纵方向速度等)与观测值进行改进的扩展卡尔曼滤波定位估计,创新性地提出了每次定位估计之后,更新状态的同时更新下一时刻运动特征(即更新预测依据)的思想,有效减小了定位误差,使定位精度达到厘米级,同时增强了算法的抗干扰性。 相似文献
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针对超宽带(UWB)在室内复杂环境中定位导航精度低,受非视距(NLOS)误差影响严重,且无法提供目标姿态信息的问题,提出一种基于UWB和惯性测量单元(IMU)紧组合的室内定位导航算法。以位置、速度、四元数、加速度计偏差和陀螺仪偏差为状态向量,通过扩展卡尔曼滤波算法融合UWB和IMU测量信息,加速度计偏差校正速度和位置,陀螺仪偏差校正四元数;用测量残差计算量测噪声因子,组成残差矩阵,动态调整量测噪声协方差矩阵,抑制NLOS误差对定位导航的影响。结果表明,在室内复杂环境下,基于UWB和IMU紧组合的定位导航算法比仅使用UWB定位时LS-Taylor算法精度提高了88.6%,增强了系统抗NLOS误差的能力,提高了动态定位精度,并能得到较准确的姿态信息,具有良好的实用性和鲁棒性。 相似文献
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针对测距式射频识别室内定位算法定位误差较大的问题,提出了一种基于烟花优化粒子群的室内定位算法。该算法分为测距和定位两个阶段,在测距阶段使用到达相位差进行测距并构建待优化的目标函数。在定位阶段对粒子群优化算法进行改进。为了改进粒子群优化算法在迭代过程中容易落入局部极值的问题,引入了烟花优化算法的爆炸、变异、选择操作,并对选择规则进行改进;算法还根据烟花爆炸算子和变异算子对粒子群算法的速度更新公式进行改进。实验结果表明,该算法能够有效实现对目标的定位,定位平均误差为0.2773m,与基于标准粒子群优化算法的室内定位算法相比具有39.61%的性能提升。 相似文献