基于TWR的WLS和KF融合室内定位方法

超宽带(ultra wide band,UWB)传感器室内定位常通过双向测距法(two-way ranging,TWR)测得基站到待测标签距离,采用三边定位法进行室内定位,但因存在非视距误差等因素影响导致定位精度低且发散,为此本文提出采用加权最小二乘法(weighted least squares,WLS)训练数据集,将其定位结果与卡尔曼滤波相结合进行室内定位。仿真实验结果表明,该方法能够解决经典定位造成较大误差的缺点,定位更快速.

基于直方图均衡化和Retinex的图像去雾研究

针对由水蒸气、尘埃和烟雾等因素引起的灰霾对图像造成的对比度降低、细节模糊、色彩扭曲等问题,提出了一种基于直方图均衡化与Retinex的图像去雾研究方法。分别采用了全局、局部直方图均衡化和Retinex算法3种方法实现图像去雾。仿真结果说明,图像去雾技术能够通过建立模型和对图像进行分析和优化求解,消除雾霾对图像造成的影响,从而恢复出一个清晰的图像,去雾效果显著。