水下机器人定位算法

水下机器人的定位信息一般应包括位置信息和航向信息。选用超声波传感器测距,再作圆弧求交点的方法可获取位置信息,给出2种计算位置的算法;水下环境复杂,机器人的航向信息难以获取,建立拟合机器人的历史位置信息的曲线,进而对曲线进行求导来近似代替机器人航向的航向估计模型。水下实验验证了定位算法的可行性及可靠性,位置定位绝对误差小于20 cm,航向定位绝对误差大都在10°以内,满足定位要求。并分析定位误差来源,给出航向算法的修正模型。     

加权最小二乘联合遗传算法的无源定位

针对复杂环境下运动通信辐射源的无源定位,闭式解方法对于时频差模型中的测量噪声敏感且存在定位均方根误差较大问题.为了改善大观测误差下的定位性能,本文提出一种加权最小二乘联合遗传算法的递推式混合TDOA/FDOA定位方法.该方法首先利用已知站点观测大量时频差数据并建立误差模型,基于模型对定位过程中的多组时频差序列进行数据处理;其次通过加权最小二乘求解目标位置的初始值;然后采用改进的遗传算法在初始值的基础上通过多组时频差序列不断迭代、递推求解,修正位置坐标;最后利用位置估计和频差模型完成对目标速度估计.仿真结果表明,本文定位算法相比于经典两步加权最小二乘法具有更低的均方根误差,在大观测误差下能保持较高精度.同时相比于其他混合定位算法收敛速度快,可以有效减少计算量.     

小波多尺度变换在水中磁性目标定位中的应用

利用小波多尺度变换,通过模值分布图,根据水中磁性目标高空磁场奇异性特点,实现磁性目标检测。采用"#"字形探测方案,确定了水中磁性目标的运动速度、航向和任意时刻的位置,对实际的磁定位工作有一定的指导意义。     

室内定位航位推测算法的研究与实现

针对室内定位的个人航位推测(PDR)中漂移导致定位误差累积的问题,提出一种微机电系统传感器整合的PDR算法.根据典型计步器原理及步长估算获取位移信息,在计步算法中加入动态时间窗口及动态加速度阈值,以得到更精确的计步结果.利用捷联航向角校正磁航向角得到校正后的航向角,以修正定位中的累积误差.实验结果表明,室内定位精度距离误差可控制在5％以内,计步结果精度高,易于求得航向角,又能在一定程度上校正长时间漂移等因素带来的位置误差.     

时差定位的传感器位置分布研究

提高目标的定位精度一直以来都是无源定位关注的主要问题,通过分析目标位置误差的Fisher信息矩阵以及对应的Cramer-Rao下界与传感器位置及数量的关系,得到使定位误差最小的传感器分布情况.给出了目标距离较远时,在二维及三维定位中基于时差定位方法的传感器最佳分布.     

一种中型自主足球机器人自定位方法

针对RoboCup中型自主足球机器人比赛中的自定位要求,提出了一种新的自定位方法。利用电子罗盘获取航向角度,根据航向角度将全向视觉获取的白线初始信息转换为白线的半全局信息;利用白线实垂交类型、辅助白线的距离与角度信息,结合定位区域优先度算法确定机器人所在的最终定位区域;根据定位区域内两条实垂交白线的交点位置关系得到机器人在场地中的位置,实现自定位,并讨论该方法对全向视觉观测范围的要求。实际场地的实验结果,验证了该方法的有效性。     

基于遗传算法的单站无源纯方位定位算法

提出了一种基于遗传算法的单站无源纯方位定位算法.首先对无源声探测系统中的时间延迟问题进行分析并建立目标运动模型,仅利用被动声目标的方位角信息,完成单声传感器对目标的定位.对于单目标情况,结合目标运动模型和目标的方位角信息,运用遗传算法估计出目标的位置;对于多目标情况,首先用多假设可能数据关联完成多目标方位角的关联,再对每一个目标运用遗传算法估计出该目标的位置.最后通过仿真实验验证了算法的正确性和有效性.     

多站时差频差高精度定位技术

针对多站时差频差联合定位系统,建立了定位模型,推导了定位误差表达式并作了仿真分析.仿真结果表明,在观测站构型较差的情况下,多站时差频差联合定位与纯时差或频差定位相比可提高定位精度.本文同时提出了利用相参脉冲串实现雷达信号高精度频差测量方法,推导了无模糊频率估计的充要条件及相参脉冲串测频的CRLB,仿真及实验室测试结果证明了在一定条件下可实现对相参雷达信号的Hz级测量精度,对工程应用具有一定的价值.     

双站被动多普勒测速

基于双基站侦查系统对于有源空中运动目标,提出了一种被动测速方法.该方法利用双站与目标间的几何位置关系和相对速度引起的多普勒频差信息构建动态方程,求解目标速度.通过几组真实的参数详细分析了测速精度与测频精度、测角精度的关系.仿真结果证明该方法在较大的方位角范围内有较高的测速精度,且对于测频精度和测角精度的敏感性不高.     

多观测器轨迹优化仿真研究

研究优化机载雷达组网系统的跟踪性能问题,在机载雷达组网中,多观测器与目标间的相对几何关系对定位跟踪精度有影响.可通过改变观测载体的飞行速度和航向角,控制其沿最优轨迹运动有效提高观测器的估计性能.为了对多站时差无源定位准确跟踪问题提出遗传算法对机载多观测器轨迹进行优化.推导出目标优化函数的表达式,采用遗传的轨迹优化算法,求解每一采样时刻使得目标函数最小的观测器位置,并在最佳位置对目标进行量测.可将轨迹优化加入运动目标被动跟踪过程构成闭环,通过估计和优化相结合的方法仿真实现观测器自适应运动下的运动目标被动跟踪.通过结果比较证明,算法可以有效提高对运动目标的跟踪精度.     

基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法

针对传统的行人航位推算(PDR)算法由于步长和航向累积误差导致定位精度较低,不能满足井下人员精准定位需求的问题,提出了一种基于长短时间记忆网络(LSTM)个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法。首先采集井下人员运动中的加速度、陀螺仪惯性信息,解算每一步运动距离构建步长数据,通过离线训练获得井下人员个性化步长估计LSTM模型;然后在在线预测阶段通过矿用本安智能手机实时采集加速度、陀螺仪、地磁等井下人员运动数据,分别采用步伐检测算法、个性化步长估计模型获得井下人员运动步伐及每一步的步长,利用卡尔曼滤波融合航向估计算法获得航向角;最后根据步长估计和航向角预测井下人员当前位置。在内蒙古鄂尔多斯市高头窑煤矿采集井下人员运动数据进行试验,结果表明:基于LSTM个性化步长估计的井下人员精准定位PDR算法对井下人员运动中的步伐检测精度为96.5%,步长预测精度为90%;在井下真实环境中的相对定位误差为2.33%,提高了煤矿井下人员定位的精度。     

一种新的快速字符定位算法研究

准确定位字符区域是字符识别的第一步,针对高速运动拍摄图像对比度差、噪声干扰严重、字符区域范围变化大、要求在线识别且时间短等特点,研究了一套特殊的数学形态学和图像滤波算法,算法利用字符局部信息对区域内的字符进行二值化处理,后进行连通运算和数学形态学闭运算,使相邻字符连成一个字符串区域,最后根据侯选区域的先验信息,快速定位出被识别字符的准确位置.研究表明,在高速运动中拍摄80*60mm大小的物体,图像大小为640*480,利用ROI区域,可以实现100%的目标区域精确定位,定位时间小于20ms,为后续字符的准确分割和识别奠定了良好的基础.     

一种无人机载光电吊舱目标定位方法

无人机载光电吊舱在执行地面目标的搜索与跟踪任务时,需对锁定的地面目标位置进行精确定位解算。文中阐述了无人机载光电吊舱的光电探测器锁定地面目标后,无人机将机载G PS信息、姿态信息、航向角及光电吊舱的方位角俯仰角等直接测量的物理数据发送给地面站;地面站通过对光电吊舱球面坐标系到WGS‐84坐标系等一系列坐标转换,解算出光电探测器视轴与地面交点的位置信息;同时结合实际应用对定位精度进行了简要分析。     

声呐位置误差情况下的运动目标多基地定位方法

在多基地声呐定位系统中,声呐的位置信息往往含有随机误差,这些误差会严重影响目标的定位精度。针对这一问题,提出了一种基于时间和多普勒频率的运动目标定位方法。首先,将基于时间和多普勒频率定位机制的非线性量测方程组转化为关于目标位置、速度及中间变量的伪线性方程组,利用加权最小二乘估计法对运动目标的位置、速度进行初始求解;然后,利用位置、速度及中间变量之间的相关性对位置和速度的估计偏差进行求解;最后,对位置和速度的初始解进行误差修正。分析了所提算法在量测误差较小情况下的统计有效性,并通过蒙特卡洛模拟进行了数值验证。     

WSN中利用改进FOA-GRNN和迭代Cubature卡尔曼滤波的实时目标跟踪方法

针对传统无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)对运动目标的定位和跟踪容易产生明显误差的问题,提出利用改进FOA-GRNN和迭代Cubature卡尔曼滤波的实时目标跟踪方法.基于改进FOA-GRNN法,利用从锚点接收到的运动目标的模拟(RSSI)值和相应的实际目标二维位置对GRNN进行训练,从而获得单个目标在二维运动时的准确初始位置;利用迭代Cubature卡尔曼滤波法对实时目标进行精准定位和测距,获得实时目标的准确定位和跟踪信息;将改进的FOA-GRNN法和迭代Cubature卡尔曼滤波法相结合用于WSN中实时目标跟踪和定位,在提高初始位置精度的同时,还提高了实时目标定位和跟踪信息的准确度.实验结果表明,相比其他几种较新的方法,该方法改善了WSN中实时目标的跟踪性能,降低了误差,提高了跟踪精度.     

一种移动信源追踪活动目标的方法

无线网络的出现使移动追踪并定位正在运动的目标变为可能,在多传感器网络中,测距定位是目标定位的一种常用手段。利用测距定位的移动追踪方法,根据移动传感器信源节点的信息及感知目标所得的测距数据,推算出目标的位置,由信源节点与目标节点的位置分别确定各个信源节点的追踪方向,使移动传感器信源节点沿该方向追踪目标。但被追踪的目标本身也是移动点,再利用孤立求解的特性再次推算出目标的位置,如此循环往复,直至完成任务。通过在MATLAB环境中进行仿真的实验,表明该方法可使移动信源节点有效地追踪活动目标。     

基于定位精度的无人机侦察航路自主修正算法

根据电子对抗无人机侦察定位的特点,建立了无人机可侦察区域计算模型和定位误差计算模型,描述了定位精度与无人机飞行航向、目标雷达的距离以及定位时间的关系。在此基础上,从提高无人机定位精度,缩短定位时间的角度出发,提出无人机在侦察飞行过程中,依据侦察获得的目标雷达位置信息,结合无人机性能参数,适时自主修正飞行航路,从而在最短的时间内获得最精确的目标位置信息,并且可以避开飞行威胁区。仿真结果表明该修正算法能够有效地缩短定位时间,提高定位精度以及定位成功率。     

利用外辐射源的TDOA和FDOA目标定位算法

针对单站外辐射源条件下的目标定位问题,提出了一种基于最大似然的时差-频差联合定位算法。首先根据时差和频差的观测方程,构建目标位置和速度的最大似然估计模型。然后采用牛顿迭代算法对最大似然估计模型求解,得到目标位置和速度估计。最后,推导了算法的克拉美罗界和理论误差,并证明了二者相等。仿真结果表明,算法定位精度高于两步加权最小二乘算法和约束总体最小二乘算法,在测量误差较高时仍能达到克拉美罗界。通过对系统几何精度因子图的分析,确定目标及外辐射源数量和位置也是影响定位精度的重要因素。     

修正建筑物内三维定位误差的运动感知方法研究*

针对行人室内惯性定位存在航向发散和累积误差的问题,提出采用运动感知的方法实时识别行人的运动状态,利用行人状态约束(直线运动)和特殊运动状态(上下楼梯、乘坐电梯、90度或180度转弯)的特殊点匹配的方法来抑制航向的发散,消除累积误差。提取加速度计的时域特征,利用神经网络对行人运动状态进行识别,不同的运动形式(走、跑、上下楼梯)采取不同的步长模型,从而提高位置推算精度。为验证算法有效性,在4楼和6楼之间进行多次行走实验,实验结果表明,通过运动感知可以明显抑制航向的发散,消除累积误差,三维空间内的定位误差约为总行程的1.6%。     

室内多用户在线协同指纹定位算法

针对室内环境中多个用户同时申请定位服务的场景,提出一种基于多用户在线协同的室内指纹定位算法.考虑到邻近的多个用户在同一时段观测的Wi-Fi接入点(Access Point, AP)的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)信号服从相似的空间分布,从而可利用该信号强度的大小来校准用户的估计位置.算法首先由目标用户的AP覆盖向量确定邻近的候选参考节点(Reference Point, RP)以及协同定位用户;利用协同定位用户观测的RSSI信息对候选RP进行可信度评估,并结合目标用户的RSSI信号与各候选RP指纹的相似度,筛选候选RP,利用WKNN(Weighted K-Nearest Neighbors)算法获得经协同定位用户校准后的目标用户的校准估计位置;同时,算法还融合了子集定位的思想,利用目标用户的在线RSSI信号构建用于校准定位的多个AP子集,并由位置密度检测方法剔除异常校准位置,确定目标的最终估计位置.算法涉及的协同用户的发现和位置的校准都无需额外的硬件支持,对用户透明.典型室内环境中的实验结果表明,多用户在线协同定位算...