多传感器融合算法的四旋翼无人机室内定位技术研究

针对缺乏明显位置标识的室内环境,为实现无人机的精确定位,提出了一种多传感器融合算法。该算法综合运用了中值滤波、阈值分割、投影变换、最小二乘法等手段,以实现无人机位置和位姿的精确估计。通过一系列实验,对所提出的算法与模拟算法进行了对比分析,验证了所提算法的准确性,并完成了四旋翼无人机在室内环境下的初步定位任务。

无人机集群混合合作定位高效节点筛选算法

为解决无人机集群混合合作定位中高精度、高实时性的节点筛选问题,提出了一种高效节点筛选算法。该算法将定位方差作为评估定位精度的依据,利用减少一个节点导致定位方差变化的递推关系,筛选出指定数目的定位节点参与定位解算。与此同时,该算法增加了运算量调节因子,解决了传统节点筛选算法在较多节点数情况下计算量大、实时性差的问题。通过仿真实验,将该算法得到的方差和运算耗时与其他优化算法进行了实验对比,实验结果表明,该算法在大大减小计算量的同时保证了定位精度,具有良好的实时性和可行性。

短定子磁浮列车基于悬浮间隙实现测速和定位的算法仿真及应用

短定子磁浮列车测速和定位技术实现方式与传统轮轨不同,目前有多种技术实现方式,但都需要在磁浮列车上设置测速和定位设备或系统,且与悬浮控制系统相互独立,但悬浮控制系统对速度信号和位置信号又有一定的依赖性。因此,设计了一种基于悬浮间隙实现测速和定位的算法,并通过仿真达到算法设计预期目的,最后通过编程将算法嵌入磁浮列车的悬浮控制系统硬件平台,实现测速和定位的算法应用,测速和定位信号完全集成于悬浮控制系统中,摆脱悬浮控制系统对外置测速定位系统的依赖,提升磁浮列车在轨道交通市场的竞争力。

基于浣熊算法优化的DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络定位算法中DV-Hop(Distance Vector-Hop)算法定位精度误差大与定位稳定性差的问题,提出了一种基于浣熊算法(Coati Optimization Algorithm,COA)的DV-Hop优化定位方法。首先,该方法利用多通信半径来精准计算节点间的跳数,同时运用加权跳距的策略,对未知节点的平均跳距进行精确修正,然后,用浣熊优化算法替代传统的三边测量法进行坐标位置估计,最终得到节点定位坐标。为了验证所提出的方法的有效性,文章对提出的改进算法进行了实验验证。结果表明,在同等条件下,在不同锚节点数量、不同通信半径和不同节点总数场景下,改进算法比传统DV-Hop算法的平均定位误差分别降低了61.64%、47.24%与65.11%,从而证明提出的改进算法具有良好的定位精度和较好的稳定性。

基于5G UTDOA与MR指纹技术的室内定位融合算法研究

基于5G UTDOA与MR指纹技术的室内定位融合策略旨在提升定位系统的精确性和可靠性。通过整合这2种技术,开发了一个减少环境误差和增强稳定性的高精度定位算法。仿真结果表明,融合算法不仅有效提高了定位准确率,还展示了其结合现代通信技术在室内定位领域的应用潜力,为定位技术的进一步发展开辟了新的路径。

基于北斗高精度定位和机器学习的寻优算法在斗臂车中的应用

为了优化斗臂车在复杂环境中的定位与控制问题,文章提出了一种基于北斗高精度定位和机器学习的寻优算法。该算法结合了北斗卫星导航系统的高精度定位技术,实现了对斗臂车的实时定位与姿态测量,并能够根据预期目标规划最优路径,引导车辆运动。同时,利用机器学习技术对传统寻优算法进行改进和优化,通过算法学习的规则对解进行迭代搜索,从而提升算法的求解效率。此外,算法采用强化学习方法对斗臂车的行为进行实时训练与调整,使其能够沿着合理且最优的路径运动,从而高效完成工作任务。实验结果表明,相较于现有算法,所提算法在求解时长和精度方面均表现优异,有效提升了斗臂车自动路径规划的效率和准确性。

蝙蝠算法优化无线传感网络节点实时定位

为提高无线传感器网络节点实时定位的精度和稳定性,本文采用CC2430单片机设计嵌入式硬件平台,结合最小二乘法和改进的蝙蝠算法设计定位系统方案。通过优化硬件电路设计、改进蝙蝠算法和设计多约束优化模型,达到适应节点定位需求并提高定位精度的目标。实验的结果表明,本文设计的定位系统平均定位误差为0.21,最大入侵率低于1%,性能显著优于对比方案。研究成果可为无线传感器网络节点实时定位提供新的技术方案,具有较好的理论和应用价值。

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。

基于P波到时拾取的分析法与遗传算法联合定位方法与应用

针对岩石力学震源定位问题,提出了一种在P波到时精确拾取的基础上通过分析法过滤异常到达传感器和遗传算法(genetic algorithms,简称GA)求解联合定位方法,并将其应用于岩石材料的破裂面定位以及采矿工程中。为了消除传感器到时精度、传统迭代法及迭代初值选择对定位的影响,基于时频分析的改进长短时窗(short-term average/long-term average,简称STA/LTA)法拾取P波到时,求解不同传感器组合分析解的逻辑概率密度函数过滤异常到达,引入遗传算法对到达清晰的震源进行定位。通过断铅、含夹层组合煤岩单轴压缩试验及定点爆破试验对该方法进行验证。结果表明:在对信号预先带通滤波后进行变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)精确滤波的基础上结合改进STA/LTA法可以大幅提升到时拾取精度;通过分析法过滤异常到达对定位精度的影响,结合具有全局性、不受初值影响的遗传算法对震源定位,应用于岩石材料试验以及采矿工程中可以较准确的对震源进行定位,该方法较传统迭代法、线性定位法等更具有工程实际应用价值。

基于改进LANDMARC定位算法的人员定位技术研究

在万物互联时代,通过定位系统完成人员定位监督成为了可能,同时该项技术也日益完善。当前,基于RFID无线视频技术的局域网人员定位被广泛应用于智慧园区员工管控、重点人员监管等方面。提出了一种基于RFID的局域网人员定位算法,通过优化LANDMARC算法,对采集到的信号分别引入高斯平滑滤波器和卡尔曼滤波器,去除影响信号强度的噪声,提升定位算法的稳定性;针对LANDMARC定位算法定位精度受K值影响较大的问题,引入Logistic回归模型,以提升算法定位的准确度,有效解决了RFID在有金属、水等障碍物情况下定位精度误差大的问题,降低了外界干扰,可为人员的精准定位提供技术手段。

基于TOA与AOA算法的室内定位方法

为了解决传统室内定位技术成本较高、稳定性差以及难于部署等问题,提出一种将到达时间(time of arrival,TOA)与到达角(angle of arrival,AOA)相结合的室内定位系统.该系统由定位基站与被控定位单元组成,其特征在于使用对射式布置的超声波传感器获取定位基站与被控定位单元之间的距离特征,利用角度传感器获取被控定位单元相对于定位基站的角度特征,以单基站就实现了精确的室内定位过程.分析了该系统基本结构与原理,建立定位与控制模型,在一定范围内对其定点定位精度与跟随定位精度进行了实验验证.实验结果表明:该系统结构简单,易于安装布置,鲁棒性强,在测试范围内的最大定点定位误差不超过5 cm,跟随定位误差不超过15 cm.

基于改进自适应IMM算法的高速列车组合定位

针对列车高精度定位问题,该文提出基于改进自适应交互多模型(IMM)的高速列车高精度组合定位方法。首先,根据列车定位需求和各传感器特点,设计了卫星接收器、轮轴测速传感器、测速雷达以及单轴陀螺仪4种传感器的组合定位方案。然后,针对IMM融合滤波算法因先验信息不准导致固定参数设置不当的问题,引入Sage-Husa自适应滤波和转移概率矩阵(TPM)自适应更新集成为自适应IMM算法。针对多模型切换的滞后问题,利用子模型似然函数值能快速反映模型变化趋势的特点,将似然函数值设为判定标志,并引入判定窗对TPM矩阵元素进行修正,有效提升了模型的切换速度。最后,基于改进自适应IMM算法对4种传感器定位信息进行融合滤波,实现高速列车的高精度组合定位。仿真结果表明:改进后的算法相比其他自适应IMM算法提升定位精度1.6%~14.7%,并且能通过提高模型间切换速度来有效降低位置误差峰值,同时具备较好的抗噪性能。

WSN中基于改进秃鹰算法的三维非测距节点定位

在三维无线传感器网络中进行非测距算法的定位时,由于三维空间节点的分布比较复杂,导致算法的定位精度不高。为了提升非测距算法在三维空间中的定位精度,提出了一种3D-CBD定位算法。算法利用多个通信半径对跳数进行优化,并对锚节点的跳距进行加权平均,从而使各权值的平均跳距能够参与到未知节点中的平均跳距的计算。在秃鹰搜索算法中加入Circle混沌映射策略和莱维飞行策略,用来保证种群分散更均匀,扩大了群体的搜索范围,使算法能够及时跳出局部最优,通过对目标函数进行迭代寻优从而找到最佳的未知节点坐标。仿真结果表明,与3D-DV-Hop算法及现有改进算法相比,所提算法定位误差平均值降低了约49.6%、33.1%和13%,定位精度更高。

基于广义互相关时延估计(TDOA)算法的声源定位跟踪系统设计与实现

为实现在二维平面内对声源进行实时定位和动态跟踪,运用时延估计(TDOA)互相关算法设计一种原声监听头阵列的CC-TDOA声源定位跟踪系统,实现对多个原声监听头进行同步采样,再进行信号放大及运算处理,运用LCD屏实时显示目标声源的距离和方位角度,同时运用二维云台控制激光笔对准声源,并持续动态跟踪声源。模拟仿真及真实环境实验测试表明,采用基于到达时间差的互相关定位算法,计算量小,精度较高,测试角度误差小于2o,距离误差小于1.2%,可以满足多种智能应用场合中声源实时定位与跟踪的要求。

基于改进凸包缺陷算法的扎带定位方法

针对传统视觉在检测捆扎带时存在难检、漏检、定位扎带位置困难和速度慢等问题,提出一种基于改进凸包缺陷算法的扎带定位方法。采用自适应直方图均衡化图像增强算法,以增强编织袋区域与背景的对比度;利用快速凸包算法获得编织袋轮廓的凸包,减少获取凸包的时间;最后,通过改进凸包缺陷算法对编织袋轮廓凸包进行缺陷检测,根据检测结果中凸包缺陷点的位置和缺陷深度进行筛选得到扎带定位点。同时为验证该算法的准确性与鲁棒性,在具有复杂背景干扰的环境下进行实验,将传统凸包缺陷算法与改进后的凸包缺陷算法进行对比分析。实验结果表明:相比于传统凸包缺陷算法无法检测出编织袋轮廓的全部缺陷从而存在漏检,改进后的凸包缺陷算法漏检率为0,定位误差小于4 mm,可有效定位扎带位置并具有较高的鲁棒性。

基于射频技术的典型无人机定位算法研究

为提高机场运行的安全性,解决各类“黑飞”现象,以射频定位技术得到的信息数据作为基础,通过相关算法进行计算,得出目标位置,并分析多地面射频侦测站布局对无人机定位精度的影响,确定协同算法的定位精度大于单一定位的精度,基站数量越多定位越精确。

共形天线表面微小焊盘视觉定位算法设计

共形天线是一种特殊形态的新型雷达天线,具有低剖面性以及低散射面积,是未来雷达天线发展的重要趋势之一。当前,共形天线的装配方式正由人工装配转向自动化装配以提升生产效率和批产一致性,但共形天线表面的焊盘尺寸小,数量多且分布在复杂曲面上,现有视觉定位算法难以满足实际使用需求。为此,文中提出了一种多目标亚像素定位算法。该算法结合了模板匹配和亚像素定位算法,可以同时给出多个焊盘的精准位置信息。由仿真分析与实验验证可知,该算法的视觉定位精度可达5μm,有效提升了共形天线的装配质量。

基于模拟并行蚁群算法的无线传感器网络异常节点自适应定位方法

由于无线传感器网络自身节点数量庞大,导致在异常节点自适应定位过程中,定位到的异常节点个数较少的问题.针对上述问题,提出基于模拟并行蚁群算法的无线传感器网络异常节点自适应定位方法.从网络中提取出异常节点的原始数据,并对异常节点数据属性进行详细的解析,根据解析后的数据属性,利用蚁群算法的优化搜索特性,结合并行计算的思想,建立并行蚁群算法模型,模拟蚂蚁在寻找食物过程中的协作和寻优行为,运行并行蚁群算法,获取异常节点的估计坐标值,实现节点的自适应定位.实验结果表明,该方法在面对复杂网络环境和多种异常类型时能够定位到多个异常节点,增强了定位方法的鲁棒性和自适应性.

一种基于蛇优化的单站直接定位算法

在单站直接定位环境中,利用元启发式蛇优化算法(SO)进行直接定位代价函数的快速求解,在保持定位精度的条件下,丰富了直接定位算法的设计思路。利用非圆信号构建直接定位代价函数并利用蛇优化进行目标位置的求解。为了验证所提算法的性能,通过对比基于子空间数据融合直接定位算法与传统两步交叉定位法,结果表明所提方法可以提升分辨目标个数,并且可以达到更高定位精度。

基于卡尔曼滤波算法的无人机定位控制

对于无人机飞行过程中精准定位问题,以四旋翼无人机为研究对象,针对随机噪声干扰下无人机位置测量值与真实值存在较大误差的情形,提出一种基于卡尔曼滤波的无人机定位算法。仿真结果表明,经卡尔曼滤波后的无人机位置测量值与真实值之间误差明显减小,验证了卡尔曼滤波算法可以提高无人机定位的控制精度,仿真结果同时还说明若想要达到最佳的滤波效果,测量噪声协方差数值取值要合适,过大或过小都会对滤波效果产生影响,文中研究内容对无人机定位精准控制具有一定的借鉴意义。