基于SR和WLS准则的室内目标定位方法

进行室内目标定位的过程中,采集到的目标图像存在失真问题,导致定位目标与真实目标存在偏差,影响最终定位效果。为此,提出基于超分辨率(Super Resolution,SR)和加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)准则的室内目标定位方法。利用构建的宽深超分辨率(WDSR)网络采集室内目标图像,并基于SR算法建立超分辨率重构模型,将采集的图像输入到模型内,对室内目标图像超分辨率重构,达到高度还原目标缺失信息的目的。根据重构结果,利用多传感器获取室内目标定位初值,采用WLS准则计算多传感器与室内目标位置之间的关系,建立WLS损失函数,定位室内目标。通过对该方法开展室内目标图像清晰度对比测试、待测目标定位误差对比测试以及室内目标定位测试,证明了其精准性高、有效性强。

基于RSSI测距的室内目标定位方法

针对既有的基于RSSI测距的室内目标定位系统在实际应用中存在的测距误差大,定位精度低,以及稳定性差的问题进行分析与改进,提供一种融合RSSI测距模型实时修正与定位结果辗转优化的室内目标定位方法,改进之处主要在于:在测距阶段,根据记录的信标间真实距离和RSSI衰减值对RSSI测距模型参数进行反向实时修正;在定位阶段,使用极大似然估计法初步确定移动目标的当前位置,而后将目标点坐标与测距值都作为未知数使用牛顿迭代法求最优解。实验证明,相对于既有的典型RSSI室内目标定位方法,所提出的方法首先提高了测距精度,进而提高了定位算法对测距误差的鲁棒性,从而整体上可有效提高室内目标点的定位精度。

基于射频信号强度与超声波的室内目标定位

室内空间越来越庞大、越来越复杂,对于停车场、商场、机场等场所的定位和导引的需求日趋强烈。同时,智能制造、机器人、无人医疗护理等领域也需要计算机能在室内识别特定目标的位置。因此,室内定位是这些技术的关键。以下内容基于射频信号强度与超声波原理,提出了一套较为完整的室内定位方法,并设计构建了实验系统。将定位目标分别处于静止、移动状态下进行了定位实验,获得了实验结果。实验结果表明,基于射频信号强度与超声波测距的室内目标定位方法是可行的,具有较高的应用价值。

改进无迹粒子滤波的室内移动目标定位算法

针对室内移动目标定位算法抗差性易受到异常噪声干扰的问题,提出了一种抗差自适应无迹粒子滤波室内移动目标定位算法。根据信号接收强度的分布特性,采用多项式拟合的方法对信号强度观测值进行修正;对无迹粒子滤波算法引入抗差估计,利用马氏距离构造等价权函数,抑制异常噪声对算法的影响,增强算法对环境扰动的控制能力。仿真结果表明:与传统的粒子滤波算法和无迹粒子滤波算法相比,所提算法在室内定位中精度更高,算法的抗差性更强。

双视频目标定位技术

研究了一种基于双视频传感器的低成本室内目标三维定位技术,获得比惯性器件更高的定位精度.针对单视频传感器,采用HOG特征检测算法进行目标检测,并且利用Mean Shift跟踪算法对目标进行跟踪;根据目标图像坐标和摄像机标定参数求出三维空间目标的世界坐标值;利用卡尔曼滤波对目标的空间位置及运动状态进行估计.实验结果说明了该算法的有效性和工程实用性.

一种实现建筑物内应答器定位跟踪的新方法

针对建筑物内携带应答器目标的定位跟踪问题,提出了一种新的方法,将通过无线测量技术得到的每条射线的无线测量值如到达角、到达时间和功率作为后向射线跟踪的输入来实现。首先,对于每个到达,分别计算出沿后向跟踪射线路径上的任意点的功率,这个功率值是到达角(Ao A)和到达时间(To A)的函数;其次,根据全部后向射线跟踪功率相等并具有相同的生成时间来确定出应答器的候选位置;最后,根据对应答器候选位置建立度量指标,选取具有最高加权指标和的候选位置,从而实现对应答器目标的定位跟踪。基于在某院校实验大楼内的一个应答器的实验结果表明,接收器能够将应答器目标定位到较高的精度,而且在各种信道和传播条件下的定位结果表明,定位预测误差主要依赖于接收器天线的角分辨率,相比于其他基于单一无线测量值的RF技术定位方法,所提出的方法有更小的定位误差。