一种基于无迹卡尔曼滤波的UUV协同定位方法

多水下无人航行器(multi-UUV)协同定位技术是解决海洋中间层水下导航定位问题的重要途径,针对以往multi-UUV仅靠距离量测的协同导航定位精度低的问题,给出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法的UUV协同定位方法。利用从UUV的运动学方程和基于距离的量测方程建立了从UUV的导航模型,针对该非线性导航模型,采用UKF设计了导航滤波算法,避免了对非线性方程的线性化处理,实现了递推导航滤波算法,并与传统的航位推算方法进行了仿真对比。仿真结果表明,从UUV能够利用该导航滤波算法进行实时定位,比传统的航位推算方法具有更高的定位精度。

一种基于多用户协同计算的室内定位方法研究

在没有昂贵的设备或复杂的基础设施支持的建筑物内,基于智能手机的航位推算方法被广泛用于室内定位,但其性能取决于手机传感器的测量精度,很难实现精准的室内定位。为此,提出一种基于多用户协同计算的室内定位方法(ILM-MUCC)。用户通过检测到的设备获得接收信号强度后,利用接收信号强度与欧几里德距离的映射关系来估计设备之间的距离。被检测范围内的所有设备形成三角形或多边形,然后通过三角计算定位来确定自己的位置。此外,还设计了WiFi滤波器算法来减少干扰对定位的影响。最后,考虑到三角计算方法存在的不可靠问题,提出一种基于航位推算和三角计算的组合算法来实现室内定位。实验结果与分析表明,ILMMUCC的复杂度低,发展前景广阔,有利于改善位置信息,定位误差范围可被限定为1 m以内,并能辅助一些应用程序的开发,比如运动分析应用程序。

三星定位／DR／DMAP车辆组合导航系统的研究

车辆导航是当今世界各国研究的一个重点。针对我国车辆导航实际情况，本文研究了三星定位／DR／DMAP组合导航系统。双星导航定位系统是我国自行建立起来的一种区域性卫星定位系统，它存在着用户位置易暴露和用户数量易饱和这两大缺陷，三星定位模式就克服了它的缺陷。但是，单独使用卫星导航系统，容易出现丢星现象，定位精度降低。本文提出三星定位／DR/DMAP组合导航系统，利用卡尔曼滤波进行组合，提高了车辆导航系统的可靠性和精度。