用于离子注入机剂量控制器的质心修正算法

针对圆盘式全机械扫描注入机,分析了传统束斑中心算法的缺陷和问题,提出质心的概念来表征束斑的分布,并提出了一种用于注入机剂量控制器的质心修正算法。对这两种算法进行分析、仿真和验证。结果表明,采用质心修正算法后,有效解决了束斑的不同分布对注入剂量精度、片间均匀性和批次间重复性的影响。

基于内三角形质心修正—Taylor的UWB室内定位算法

针对室内定位环境复杂,定位空间小,定位精度要求较高的问题,通过对基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)的Taylor级数展开超宽带(ultra wideband,UWB)定位方法的分析,提出了一种基于内三角形质心修正—Taylor的混合定位算法.考虑Taylor级数迭代算法对迭代初始值要求高的问题,首先采用内三角形质心算法对目标进行粗定位,然后采用质心修正算法对粗定位节点进行误差修正,优化后的目标坐标作为Taylor级数展开的初始值,再进行迭代求解,进行第二次精确定位.实验结果表明:所提出的算法定位性能优越,尤其在复杂室内测距误差较大的环境下有效地提高定位精度.

无线传感器网络修正权值网格质心法目标定位算法

在无线传感器网络研究中,由于传统质心定位法存在很大误差,须将目标定位存在的区域进行进一步缩小,并且将此区域划分为许多网格。利用定位节点和目标的探测关系,从而得到有效网格,再对这些有效网格利用修正权值的方法进行目标定位,即提出的修正权值网格质心定位法。仿真表明:这种方法得到的目标位置误差只有0.6m左右,而传统质心定位法和普通网格质心定位法的误差分别为3.6,2.4m左右。表明修正权值网格质心定位法精度远远高于这2种方法,同时它的实时性也可靠,从而显示了修正权值网格质心定位法的优越性。

基于全质心-Taylor的UWB室内定位算法

针对室内环境下的非视距(NLOS)传播给定位精度造成较大误差的问题,通过对超宽带(UWB)定位模型进行分析,提出了一种基于全质心-Taylor的混合定位算法。采用对测距误差不敏感的全质心算法将锚点测距数据分组运算,获得目标节点的初始粗定位信息,采用质心修正算法对粗定位节点进行优化运算,从而确定Taylor级数展开初值,再进行迭代求解,进行第二次精细定位。实验结果表明:与Chan-Taylor算法、最小二乘估计(LSE)-Taylor算法相比,本文算法定位精度有明显提高。

一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法

频繁的煤矿井下事故要求无线传感器网络能够更精确的对井下人员进行定位。利用修正加权质心算法进行定位存在较大的误差,针对该问题,在修正加权质心算法的基础上提出了一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法,该算法将修正加权质心算法得到的质心作为新的锚节点,并通过多次选择、运行形成新的锚节点和质心的方法进行定位。仿真结果表明:不同的巷道宽度下,改变修正系数a的值就可以得到最佳的定位效果,同时可以通过仿真实验得到最佳定位效果下的修正系数a的值,从而使定位精度达到最好。通过比较两种算法的平均定位误差得到改进的煤矿井下质心定位算法在三种巷道宽度下分别将定位误差平均降低了0.792 6m,0.636 2 m,0.598 9 m。

基于虚节点校正的井下无线传感器网络定位算法

针对在煤矿等复杂环境下应用修正加权质心定位算法时存在定位误差较大的问题,提出一种基于虚节点校正的改进加权质心定位算法。该算法是在修正加权质心定位算法的基础上,结合未知节点接收到的锚节点的接收信号强度指示(RSSI)信息对未知节点的估计范围进行校正,并利用虚节点进行修正加权质心定位计算。仿真结果表明,在相同实验条件下改进后的定位算法定位效果优于修正加权质心定位算法。