基于精度因子与距离残差的加权最小二乘算法在DTMB辅助北斗定位中的应用

北斗三号系统已完成建设,该系统可以在空旷的室外提供较为准确的定位信息。但是在城市峡谷区域,北斗信号会受到遮挡。当能够提供有效定位信息的北斗卫星数目逐渐减少时,利用北斗卫星进行定位得到的定位结果偏差会逐渐增大。本文针对以上问题,在采用地面数字多媒体广播信号辅助北斗定位的基础上,利用基于精度因子与距离残差的加权最小二乘算法进行定位,相比于利用最小二乘算法进行定位,定位精度提高了40%~50%。本文提出的算法对于解决定位基站数目不足时增加其他不同类型基站来进行辅助定位的问题具有借鉴作用。

基于改进麻雀搜索算法的无线传感器网络定位研究

针对距离矢量跳(DV-Hop)算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索的无线传感器网络定位算法。首先,针对传统DV-Hop算法,修正了节点平均跳距和节点最小跳数。其次,引入Sine混沌映射、自适应惯性权重和双样本学习策略提高算法的搜索能力;最后,利用MATLAB构建仿真模型进行性能对比实验。实验结果表明:与其他节点定位算法相比,所提算法可有效提高对未知节点的定位精度和收敛速度。

利用LEO卫星的最小误差矢量合成定位算法

针对利用低地球轨道(LEO)卫星信号进行多普勒定位时,由于缺乏定位误差矢量相关研究而使定位精度较差的问题,对多普勒定位误差矢量特性进行系统性的分析并提出一种最小定位误差矢量合成优化算法:以初始定位结果为中心划定区域网格,计算依次去除各颗卫星后定位误差向量在该卫星速度方向上的投影误差模之和;遍历所有网格,搜索投影误差模之和最大的位置网格作为优化的定位结果。实验结果表明:提出的算法的定位结果误差均值与均方根误差(RMSE)均有减小,其三维定位精度可提升40%以上。

基于神经网络算法的长距离供水管网漏损定位方法研究

为解决长距离供水管网漏损定位的不确定性难题,以某长距离供水管网为对象,对比不同神经网络法在管网漏损定位中的效果。结果表明,神经网络的训练过程可实现训练误差的迅速收敛,BP神经网络法的训练误差最大,RNN循环神经网络法次之,LSTM长短记忆神经网络法最小;对比实际监测结果,BP神经网络法的预测误差最小,RNN循环神经网络法和LSTM长短记忆神经网络法的预测误差相近。研究结果为管网漏损定位提供参考。

基于距离补偿模型的改进DV-Hop定位算法

传统的DV-Hop定位算法在估计网络平均跳距时,采用锚节点之间的物理直线距离代替信号实际传播距离,两者之间存在的距离误差会引起平均跳距估计不精确,从而导致较高的节点定位误差。针对该问题,提出一种改进算法。分析物理直线距离和实际传播距离存在误差的原因,将其总结为节点随机布置导致的节点间距离不均匀,以及实际传播路径与物理直线距离的偏离,并根据不均匀度和偏离度建立距离补偿模型,使物理直线距离更接近实际传播距离。与传统算法相比,改进算法未增加算法复杂度和额外的硬件设备。仿真结果表明,该算法较好地补偿了锚节点之间的距离,显著提高了算法对于未知节点的定位精度。

基于改进的平均跳距和估计距离的DV-Hop定位算法

为了提高DV-Hop定位算法在不规则网络中的精确度,针对该算法的不足之处,提出了一种基于平均跳距和估计距离的改进的DV-Hop算法。该算法考虑了未知节点到参考节点的路径与参考节点间的路径可能存在重合或部分重合这一特性,对平均跳距进行修改,并利用误差对距离进行修正。仿真实验结果表明,在不规则网络环境下,改进算法的定位精度得到明显提高。

星载SAR距离-多普勒定位算法中地球模型的修正

星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)距离-多普勒定位算法(R-D算法)模型基于严格的成像几何构建,不需在视场中设置任何位置确知的特征点。但对具有一定高程的目标,以往的研究将目标高程直接加在平均赤道半径上对地球模型进行修正。由于地球体的椭球特征,这种修正并不能完全消除高程对定位误差的影响,会产生随纬度和目标高程变化的定位误差。本文介绍R-D定位算法的原理,推导将目标大地高归算至地球赤道半径的公式,给出地球模型合理的修正公式。最后根据实例和仿真分析,表明在低纬度的定位研究中,以往的修正方式仍然可以达到很高的精度;而在高纬度和高海拔地区,则会产生较大的定位误差,应使用更为合理的地球模型。

基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法

该文研究基于电磁矢量传感器的扩展孔径多输入多输出(MIMO)雷达多目标定位算法。提出了一种新型MIMO雷达系统,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器,且传感器间距大于半波长。算法首先采用ESPRIT算法获得目标波达角(DOA)高精度模糊估计,随后利用矢量传感器的内在结构特点结合子空间旋转不变性获得目标DOA低精度无模糊估计进行解模糊,从而得到目标高精度DOA估计。最后利用已知DOA信息,采用1维MUSIC算法获得目标波离角(DOD)高精度估计。与已有算法相比,该算法大大提高了MIMO雷达的目标定位精度,且无需配对和2维搜索,具有较低的运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性,其估计精度与CRB界接近。

SSFNet中距离矢量路由算法的仿真

SSFNet是一个用于模拟Internet网络及其协议的仿真软件,包含了OSPF、BGP等多个路由协议的仿真实现。分析了SSFNet仿真软件的协议体系结构,重点研究如何在SSFNet架构下扩展路由算法的方法,并以协议模块的形式实现了距离矢量路由算法,弥补了SSFNet中缺乏距离矢量路由算法模块的缺陷,为在SSFNet中扩展其它的协议模块提供了范例。最后对所实现距离矢量路由算法的正确性进行了仿真验证。

基于估计距离映射的无线传感网定位算法

针对移动无线传感器网络中的定位技术问题,以及现有定位算法在定位误差、网络耗能、分布式处理等方面存在的不足,提出一种先进的估计距离映射定位算法.该算法首先通过构建一个最优线性传换,提供一个从估计矩阵到距离矩阵的映射关系,然后利用映射关系计算距离矢量,最后在此基础上计算节点的位置坐标.仿真结果表明,所提出的算法与其他传统算法相比,定位误差减小,同时降低了网络能耗,从而验证了算法的有效性.

矢量网络模型中最短距离算法的研究

本文在对矢量网络模型讨论的基础上 ,结合几何学特点 ,给出了求解两点间最短距离的 VNSA算法 .该算法从建立两点间排序的过程实现两点间的直线距离向两点间的最短距离逼近 ,从而求解两点间的最短距离 .本文给出了VNSA算法的正确性证明 ,对算法的实用性和效率加以讨论 .

无线传感器网络距离无关定位算法研究

网络自身定位问题是无线传感器网络的基本和重要问题之一。由于range-based定位机制的局限性,无需配置测距或测角设备,硬件成本低的距离无关定位算法被提出。根据是否有无锚节点来论述和比较现有的距离无关定位算法,提出距离无关定位算法需进一步研究解决的问题。

基于距离虚拟补偿的DV-Hop定位算法

针对DV-Hop(Distance Vector-Hop)定位算法中的未知节点到信标节点的距离计算存在较大的误差,从而降低了未知节点的定位精度这一问题,提出了基于距离虚拟补偿的DVHop定位算法.该算法从两个方面进行改进,首先根据跳数对信标节点之间的距离进行虚拟补偿;然后对与未知节点距离相等的多个信标节点求平均距离,从而使得未知节点到信标节点的距离更加接近实际距离.通过与传统算法和改进算法的性能进行仿真对比,结果表明改进的算法有效的提高了未知节点的定位精度.

鱼雷水声同步定位系统抗定位距离模糊算法及仿真

实时准确定位是对鱼雷水声定位系统的基本要求,研究了一种解决鱼雷水声同步定位系统定位距离模糊算法,分析了定位距离模糊的原因,提出了基于水平等距线阵同步定位、相关波门修正时延差等技术的快速定位方法,并进行了仿真验证。仿真结果表明,该方法具有不明显增加硬件成本、不穷举全部模糊解和无需先验位置信息等优点,可以为设计中远程鱼雷定位系统、短基线或超短基线水声定位系统消除定位距离模糊、锁定正确航迹提供借鉴。

基于幅频矢量匹配的DV-hop定位算法优化

矿井巷道环境复杂多变,DV-hop算法应用于井下定位时效果不理想,因而,基于幅频矢量匹配对经典DVhop算法定位结果进行优化。利用经典DV-hop算法找到井下移动节点位置大致区域,将节点接收到的各锚节点信标信号的幅频矢量与数据库中煤矿巷道各点的幅频矢量相匹配,最终确定移动节点的精确位置信息。仿真结果表明:优化后的DV-hop算法,平均定位精度和定位覆盖率明显优于经典的DV-hop算法;随着锚节点数的增加,优化后的DV-hop算法的平均定位误差呈明显下降趋势。

DV-Hop定位算法的混沌粒子群优化

针对距离矢量跳距(Distance Vector Hop,DV-Hop)定位算法通信半径选择不合理导致平均跳距和定位误差较大的问题,提出一种基于混沌粒子群改进的DV-Hop定位算法,利用混沌映射的遍历性和随机性实现粒子的局部深度搜索,避免粒子群算法陷入局部最优。通过混沌粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法迭代求解所有信标节点的通信半径,引入混沌理论调整非线性惯性权重优化搜索过程,通过混沌搜索和混沌扰动迭代求解信标节点的最佳通信半径;通过极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE)法计算的平均定位误差作为混沌粒子群算法的适应值函数;使用费希尔矩阵求解的误差下限作为约束条件求解适应值函数,同时把平均通信半径作为节点能耗模型的阈值来降低节点能量消耗。仿真实验表明,提出的算法在不增加算法复杂度的前提下能够在定位精度方面提升近58%,节点能量消耗方面降低近24%。

DV-Hop定位算法中校正距离误差的新方法

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法的某些缺陷,设计了距离误差的新校正方法。该方法通过RSSI测量的距离值与每跳距离和的均值,计算出该均值与实际距离的差值,获取总距离和平均每跳距离误差的校正值,进行DV-hop算法定位计算。仿真结果表明,该方法降低了平均定位误差,提升了节点的定位精度。

多矢量水听器低频近场目标协同定位算法

针对水下小平台难以实现低频近场目标定位的问题,研究了基于多个矢量水听器的协同定位算法。算法将多个矢量水听器视为不同的观测点,利用矢量水听器阵列流型特点估计出目标相对于不同观测点的方位角,根据这些方位角信息利用正交矢量算法对近场目标进行定位,避免了多维搜索过程,减少了计算量。仿真结果表明,算法能够准确地定位低频近场目标,有效地提高定位精度。

一种基于幅频矢量感知的井下定位算法

现有的矿山人员定位系统定位精度低,不能满足煤矿安全生产和灾后救援系统的需要。提出了一种矿用精密定位算法。在该算法中,移动节点接收巷道空间的电磁波,在分析所接收电磁波的基础上,进行信息融合并构造幅频特性矢量,经马尔科夫滤波与模式匹配,将幅频特性矢量映射到巷道的电子地图,进而得到移动节点的精确位置信息。实验表明,该算法定位误差小于2m,计算复杂度较低,易于工程实现,能够满足煤矿安全生产的需要。

基于接收功率电平的三角质心近距离定位算法

针对无线传感器网络中近距离定位精度较低的问题,提出了一种基于接收功率电平(RPL)的免标定三角质心定位算法。该算法使用无线信号参数RPL代替传统接收信号强度指示(RSSI),应用于测距模型中,与传统三角质心定位模型相结合,从而达到降低测距误差、提高定位精度的目的。通过仿真实验,将基于RPL的三角质心定位算法与基于RSSI的三角质心定位算法进行对比,结果表明:在实验环境下,基于RPL的三角质心定位算法比基于RSSI的三角质心定位算法精度提高了59.02%,定位精度有明显提升。