目标定位中的非视距传播研究综述

由于障碍物的存在,矿井等定位场景中普遍存在非视距传播现象,引起定位信号的折射、反射、衍射和散射,导致测距误差增大,进而影响目标定位精度。分析了非视距传播对TOA(Time of Arrival,到达时间)、TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)、AOA(Angle of Arrival,到达角度)、RSSI(Received Signal Strength Indication,接收强度指示)等定位方法的影响,并从非视距传播的识别、非视距传播误差的抑制、非视距传播的利用及非视距场景下的定位方法设计4个方面对现有文献进行综述。对于非视距传播的识别,重点探讨了残差检验法、误差统计法、能量检测法、神经网络算法和几何关系法;对于非视距传播误差的抑制,主要分析了基于滤波的方法、基于半参数的方法、基于能量检测的方法及基于数据库的方法;对于非视距传播的利用,重点综述了提高定位系统鲁棒性及基于误差学习和匹配的方法;对于非视距场景下的目标定位方法设计,分为视距与非视距混合场景及纯非视距场景2种情况进行综述。探讨了目标定位中非视距传播研究的新方向:通过多种定位技术的融合提高目标定位精度;借助新兴技术提高非视距场景下的目标定位精度;通过与其他信息系统的交互引入额外信息,实现跨系统协同定位。     

非视距环境下基于TOA的移动目标定位

研究了非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)环境下基于到达时间(Time-of-Arrival, TOA)的移动目标定位问题。假定移动目标速度在足够短的时间内为常数,则移动目标定位问题可转化为其初始位置和速度的估计问题。为降低非视距误差的影响,构造了约束最小二乘(Least Squares, LS)问题对移动目标的初始位置、移动速度和非视距误差进行联合估计,并通过合理近似减少了估计变量个数。由于所构造的约束LS问题为非凸优化问题,其全局最优解难以获得。为近似求解该问题,对其进行松弛,以转化为凸的半正定规划(Semidefinite Programming, SDP)问题。与现有方法相比,该方法不需要已知非视距误差的任何统计信息和路径状态。仿真结果表明,该方法缓解了非视距误差产生的负面影响,且在稀疏和密集的非视距环境下都取得了良好的性能。     

基于圆盘散射体的非视距定位算法

针对无线传感器网络目标定位中的非视距问题,为了抑制非视距误差,提高定位精度,提出一种基于圆盘散射体的非视距定位算法.新算法根据基站收到的多径到达时间,计算加权测量均值,与圆盘散射体模型理论均值进行匹配,建立目标函数,同时引入圆盘半径约束,通过对目标函数求取极值,解出含有目标位置的最优解.仿真实验结果表明,与其他目标定位算法相比,该算法能够得到全局最优解,提高非视距环境下的定位精度.     

基于Kalman滤波器的非视距误差抑制算法

针对蜂窝网定位中影响定位精度的非视距传播误差问题,提出一种基于Kalman滤波器的非视距(NLOS)误差抑制算法,将到达时间(TOA)测量值及非视距误差作为Kalman滤波器的状态变量,根据TOA测量值的结构特点和NLOS误差的统计特性,确定Kalman滤波器过程方程的状态转移矩阵。以NLOS误差服从指数分布的情况为例进行仿真,结果表明,该算法在精度估计和算法计算量方面具有明显优势。     

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。     

非同步网络中基于TOA的鲁棒非视距目标自定位算法

讨论了非同步无线网络中基于到达时间(Time-of-Arrival, TOA)的非视距(Non-Line of Sight, NLOS)目标自定位问题,为了节省目标源的电池能量,假设目标源不向锚节点发送信号,而是仅接收来自锚节点的信号,这种信号的收发方式,会导致测量模型中存在一些影响问题求解的参数,为消去这些参数,选定一个参考测量值,并用其他测量值减去参考测量值,使用经过转换后的测量数据,构造了一个新的鲁棒最小二乘(Robust Least Square, RLS)问题,其以目标源位置和参考测量值中的NLOS误差作为未知变量,同时对其余测量值中的NLOS误差具有鲁棒性。最后,将RLS问题松弛到易于处理的半正定规划 (Semidefinite Program, SDP)问题以获得稳定的解。仿真结果表明,本文提出方法的均方根误差较现有其他方法在不同场景下有0.5m~ 6m以上的优势。     

基于Visual Basic的瞬态图像采集系统软件设计

对Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ在动态散斑瞬态图像采集系统软件编程方面的应用进行了探讨,并对其数据处理、Ｉ／Ｏ操作、ＤＬＬ动态链接库的编制与调用、测控系统动画模拟显示等进行了研究。     

基于接收信号强度的非视距检测与修正算法

为了减少非视距（NLOS）误差对基于到达时间（TOA）的无线定位系统性能的影响,本文提出一种采用接收信号强度（RSS）与TOA测量值相结合的方法对含有NLOS误差的TOA测量值进行检测并修正。在视距（LOS）传播的TOA与RSS之间关系已知的前提下,利用定位基站得到的TOA与RSS测量值,计算TOA测量值中含有NLOS误差的可能性,并利用该可能性对TOA测量值进行修正。该方法在不增加通信次数的情况下,大大提高了定位精度。本文最后在一个无线定位系统上实现了该算法,并进行了对比实验。实验结果表明,该算法不需对多次定位结果进行统计,即可有效降低NLOS误差对系统性能的影响,适用于对功耗要求苛刻的场合。     

血管内光声图像的时间反演重建方法

目的 将光声成像与医学内窥技术相结合的血管内光声(IVPA)成像技术可为心血管内易损斑块的检测以及指导介入治疗提供可靠的参考。针对采用单阵元探测器进行圆周扫描的IVPA成像系统,提出基于时间反演(TR)算法的重建IVPA横截面灰阶图像的方法。方法 通过建立超声传播模型,对光声信号的反向传播过程进行模拟,反演得到血管横截面的2维初始光声压分布图像。针对测量位置稀疏和有限角度测量都会造成光声数据不完备,进而导致重建图像质量下降的问题,通过对探测器采集到的光声信号进行样条插值达到提高成像质量以及消除伪影的目的。结果 仿真实验结果表明,与相同测量位置下利用滤波反投影(FBP)算法重建出的图像相比,采用本文算法重建出的图像的结构相似性指标(SSIM)值可提高约65%。结论 该方法能有效地提高IVPA重建图像的质量,为后续图像重建算法的优化提供有益参考。     

基于非视距微波的广播电视信号传输系统设计

目前,信号传输系统在密集区域进行信号传输时存在容易受到干扰的缺陷,严重影响传输质量,甚至导致丢帧和较大时延。为改进上述缺陷,设计了基于非视距微波的广播电视信号传输系统。利用定时度量函数,对信号进行偏差估计,同步信号传输。在系统测试中,所设计的系统最大传输延时为127.4ms,满足广播电视信号传输的要求,并且系统的传输性能优于对比系统。     

基于FPGA的瞬变存储技术的研究

在用逻辑分析仪测试数字系统时,为了提高逻辑分析仪的分辨力,会产生采样频率、存储容量与采样时间窗口宽度之间的矛盾.介绍了一种瞬变存储的方法(即在采样信号发生变化的时候存储,不发生变化的时候仪记录不变的采样时钟数),有效地解决了这个矛盾,提高了逻辑分析仪的分辨力,并给出了总体模块的程序设计及总的时序仿真图.     

基于高程图的光学成像模型

从成像模型出发,利用光照模型和大气模型,研究时间、地理位置与太阳位置之间的关系,以及不同气候条件下日照与太阳位置之间的关系。根据气候、地理位置、时间确定景象表面的日照(它等于太阳光照和天空光照的表示),在已知高程图、视点和参考地图的条件下,能够较逼真地模拟产生不同气候条件及不同时间下的数字地面光学图像。     

基于虚拟仪器的扁钢内部缺陷超声三维成像方法研究

超声三维成像技术因其能够提供人体结构的立体信息,而被广泛的应用于医学诊断领域;然而,由于计算量大、成本高、速度慢,工业构件的超声三维成像技术却鲜见报道;弹簧扁钢是国民经济建设的重要钢材品种之一,通过超声三维成像技术测量扁钢内部缺陷的三维分布对于提高扁钢质量控制能力具有重要作用;为提高三维成像效率及降低成像系统的研发周期,提出高效的数据采集及三维图像重构方法,并基于虚拟仪器技术开发了三维图像重构软件;研究结果显示,基于超声水浸聚焦分层C扫描的数据提取方法能够满足三维成像的要求,所提出的数据重构方法及基于虚拟仪器的三维成像软件能够准确重构扁钢内部层片状缺陷的三维分布,是弹簧扁钢内部缺陷评价的有效方法。     

基于图像处理的瞬态转速测量方法

瞬态转速是反映旋转机械运行状态的一个重要参数,针对传统转速测量方法中存在的一些弊端,提出了一种基于图像处理的瞬态转速测量方法;该方法利用CCD摄像机采集转子转动过程的图像信息,并对采集的样本图像序列进行图像预处理,在分析标准Hough变换直线检测算法以及现有的一些改进算法基础上提出进一步改进,并利用此算法获取图像中特征直线的倾斜角,然后通过对图像序列运动分析获得转子的瞬态转速;通过对不同采样频率下测得的数据进行对比,采样频率为300fps时,有较小的相对误差,同时拟合的运动曲线能够反映转轴的瞬态转速。     

基于LabVIEW的等位线反投影算法研究

本文分析了一种基于等位线反投影算法的电阻抗成像方法,并用虚拟仪器LabVIEW软件构建一个虚拟平台,实现了电阻抗成像的图像重建。结果表明在各种电导率分布下,该等位线反投影算法可以准确的对目标进行定位。     

机载脉冲多普勒雷达DBS成像实验研究

脉冲多普勒雷达是现代战斗机普遍采用的一种典型雷达体制。多普勒波束锐化（DBS）已成为机载脉冲多普勒雷达在空／地工作模式中对地面进行高分辨成像的有效途径,因而受到了国内外广泛的重视。本文首先分析了DBS技术的基本原理及其实现步骤,针对载机惯导参数误差较大的实际情况,应用本文提出的新的多普勒质心估计算法－－“曲线拟合相位较正叠代算法”,对某型脉冲多普勒雷达的实测数据进行了成像处理实验研究,给出了实测数据的DBS成像结果,证明了处理过程的有效性。     

基于光电成像技术的运动员垂直弹跳高度测试

针对运动员弹跳过程持续时间短,弹跳位置相对不固定,弹跳高度测试操作复杂的问题,提出一种基于线阵光电成像技术的运动员垂直弹跳高度测试方法;首先构建大视场垂直弹跳高度测试系统,线阵CCD相机进行实时获取,得到目标弹跳轨迹图像;然后对目标弹跳轨迹图像进行图像分析和处理,高精度提取弹跳特征点,从而获得运动员垂直弹跳的运动时间;最后依据运动学公式,实现运动员垂直弹跳高度的准确测试;进行多组实验并分析实验数据,结果表明在1500mm的弹跳测试范围内,实验相对误差范围在3%以内,证明了该方法的可行性。     

衍射增强成像相位信息提取与融合研究

众所周知,衍射增强成像(diffraction enhanced imaging,DEI)是一种功能强大的相位衬度成像技术,对于软组织来说,它能获得比基于吸收的传统X射线成像技术更高的衬度,并且能获得几乎不受散射影响的吸收像和折射像,而多图统计法(multiple image radiography,MIR)则是在统计分析的基础上,对DEI进行改进而发展起来的新方法。和DEI方法相比较,由于MIR方法更不易受噪声的影响,同时能获得额外的小角散射像,而小角散射像则能显示物体的微观结构,因此,MIR方法能同时获得吸收像、折射像和小角散射像3种图像。另外,通过对吸收像、折射像和小角散射像进行融合,还能够在一幅图像中显示物体的多种信息。利用MIR方法获得生物样品3种相位信息图像,并对3种相位信息进行融合实验的结果表明,MIR图像能够清楚地显示出生物样品的内部细节和结构。     

基于深度神经网络的遥感图像分类算法综述

准确、高效的遥感图像分类是遥感图像解析的重要研究内容之一。近年来,随着机器学习技术的发展,深度神经网络日渐成为一种有效的遥感图像分类处理方法。分析了遥感图像分类目前存在的一些问题,并简要阐述了几种典型的深度神经网络的原理结构;然后根据遥感图像分类的研究现状和深度神经网络对遥感图像分类的研究现状,总结了深度神经网络在遥感图像分类技术应用中的发展趋势。     

基于地磁成像的管线探测系统

为了精确探测埋藏在地下的各种管线,提出了基于地磁成像的管线探测系统。该系统将采集到的地表磁场垂直分量的脉冲信号强度与介质各向同性的均匀地层中地表上方磁场垂直分量的脉冲信号强度进行对比,利用对比后的数据形成反映被测区域上方脉冲信号强弱分布的三维图象,从而对地下介质的性质作出判断。测试结果表明,该系统对地下已知管线探测的MAPE为2.66%,对地下未知管线探测的MAPE为3.33%,提高了同类探测的精度,对地下各种管线的探测行之有效。