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发光二极管(LED)照明的普及为高精度室内定位提供了一种绿色低成本的解决方案,作为最经济的LED调制方式,开关键控(OOK)由于开关速度、响应时间和节点间同步等的限制,存在定位精度差等问题。该文提出一种基于新型开关键控编码脉冲对的室内信标构造方法及其对应的异步可见光定位模型,各LED仅需按所提规则进行开关键控,光电探测器(PD)端可以获得最大后验概率准则下的最优位置估计。经验证,当信道(含LED和接收机)具有理想带宽、200 MHz和100 MHz带宽时,在30 dB的信噪比(SNR)条件下,终端以90%的概率使得定位精度分别可以达到6 mm, 7 mm和1 cm。在相同条件下,与异步码分多址(CDMA)进行定位、传统OOK基于指纹进行定位以及传统OOK基于接收信号强度进行定位这3种方法相比,该文提出的方法可以获得明显较好的定位效果。另外,当带内信噪比从30 dB恶化至15 dB时,终端的定位精度还能稳健地保持在厘米量级。 相似文献
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[目的]为了降低稀疏表示目标跟踪算法的计算复杂度,[方法]在粒子滤波框架下提出了基于局部结构变换域稀疏外观模型的视觉目标跟踪算法.[结果]该算法在目标区域附近提取重叠的局部图像块,并计算出所有局部图像块的二维离散余弦变换,获得图像块的变换域系数.变换域的能量集中特性被采用来降低字典的维度与候选样本的数量,并且对系数压缩一定的自由度可以抑制噪声与遮挡影响.采用被裁剪的样本与字典获得局部图像块的稀疏编码,然后将当前目标区域中所有小图像块的稀疏向量加权融合得到目标区域的稀疏表示值,并通过决策模型获取最优跟踪结果.与现有三种最新的跟踪算法比较的实验结果表明,[结论]所提算法的跟踪性能接近或超过对比算法,同时大大减小了f1范数最小化的计算复杂度. 相似文献
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为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标,从而剔除动态特征点;其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案,将基于静态区域构建的3维地图进行优化,构建了物体级的点云语义地图;同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本,进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明,该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案,证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性;在建图精度和质量上,经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较,验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。 相似文献
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