基于RSS特征选取的RTI定位方法

接收信号强度(RSS)特征选取是影响无线层析成像(RTI)定位性能的关键因素之一。将现有RTI技术采用的RSS特征分为RSS衰减特征、RSS移动方差特征和RSS直方图分布核距离特征三类。分析结果表明,三类RSS特征在多径干扰抑制、目标运动状态、系统要求以及定位精度上有明显不同。所得结论是进一步研究RSS特征优化的基础。

基于压缩感知和几何滤波的RTI定位算法

免携带设备定位因其不需要目标携带任何穿戴设备就能获取位置信息,在安防和紧急救援等应用场合受到越来越多的关注。免携带设备定位的关键技术就是利用目标引起的射频信号强度进行定位。提出了一种基于压缩感知和几何滤波的免携带设备定位算法。该算法是基于无线层析成像（RTI）的定位算法,使用先验位置估计来构造一个圆形的先验区域,来移除外部链路,减少不可能的位置点,降低算法复杂度;其次将圆形先验区域进行像素的精确划分,将定位问题转化为稀疏信号的重构问题,最后利用压缩感知求解。实验结果表明,该算法减少了计算的复杂度,提高了定位精度,降低了对存储和计算资源的要求。

无线电波透视技术在工作面隐伏地质构造探测中的应用

本文介绍了电磁波基本理论和层析成像技术的基本原理,建立了含断层和陷落柱构造的地球物理模型,模拟了工作面内断层和陷落柱构造的电磁波响应曲线,分析了曲线规律,并基于SIRT算法对物理模型成功地进行了反演。结合羊东矿实际探测资料,成功预测了工作面内的隐伏地质构造。物理模拟和实际探测效果都表明,无线电波透视技术探测井下隐伏地质构造是十分有效的。

基于射频层析成像的雷达探测新技术

射频层析成像是一种新兴的目标定位技术,在军事、医疗和安全监控等领域有着十分广阔的应用前景。本文借鉴延伸射频层析成像理念,提出一种针对空中目标的雷达探测新技术。文章首先分析了射频层析成像基本原理,在此基础上论述了基于射频层析成像的雷达探测理念,构建了雷达层析成像探测模型,讨论了应用于大区域空中目标探测时的电磁射线构造方法,分析了雷达层析成像处理权重模型,并完成了仿真实验验证,最后对该雷达探测新技术进行了发展展望。

BCS实现的射频层析成像链路选择方法

针对压缩射频层析成像中随机链路选取策略无法有效避免选取冗余链路,本文提出一种利用贝叶斯压缩传感实现的射频链路选择策略.该策略首先通过定义链路冗余度和链路熵,建立表示射频链路信息量与冗余度关系的最小熵链路决策模型,其次将贝叶斯压缩传感所提供的自适应投影测量框架与最小熵链路决策模型结合,最终实现链路选择和目标估计.环境目标定位实验表明,所提出的射频链路选择策略是有效的和可行的.与随机选择策略比较,其能够有效减少冗余或无关链路的选取,提高传感效率.

基于传感器网络的无线层析成像方法

研究利用无线层析成像方法定位位于由传感器网络构成的区域中的目标.由于目标的遮挡而造成的阴影衰落使某些节点之间链路的接收信号强度(RSS)剧烈变化,据此建立了RSS的变化和区域内每个像素阴影衰落的线性模型;给出了线性模型的最小均方误差解;采用数据预处理方法消除不同链路阴影衰落的不平衡.实验结果表明,当用16个节点覆盖4.8m×4.8m大小的区域时,该算法对单个目标的平均定位误差仅为0.095m.

结合菲涅尔理论的免携带设备定位研究

针对免携带设备定位DFL(Device Free Localization)精度低,近距离定位目标不易区分等问题,提出了一种结合菲涅尔理论的定位估计方法。该方法首先通过无线层析成像RTI(Radio Tomographic Imaging)原理,粗定位出人体目标位置,其次计算环境参量,划分限制区域,考虑肩宽、头宽等具体人体参数,对限制域中满足菲涅尔理论的位置点进行拟合加权,实现精确定位;在出现近距离目标时,对比人体参数的实验值与理论值,判断是否为多目标。实测数据下的定位仿真结果表明,与传统的RTI方法相比,该方法在定位的准确度上提高了30%,同时实现了近距离目标数目的判决。

基于指数移动平均的无线层析成像算法

为提高无线层析成像(RTI)算法在多径环境下对运动目标的跟踪精度,降低多径效应对信号变化的影响,引入指数移动平均(EMA)作为无线层析成像中衡量信号变化的参量.采用长时EMA作为基准,无需事先测量待测区域的背景信息.进行了室外穿墙和室内多径环境的单运动目标跟踪实验,与SRTI和KRTI比较,结果显示基于指数移动平均的RTI算法跟踪误差小于其他算法,而算法耗时没有明显增加.

基于FPGA的射频层析成像目标位置快速求解算法

基于射频层析成像算法的免携带设备目标定位需要花费较长时间求解目标位置,难以满足实时性要求高的场合,为此设计一种基于FPGA的目标位置快速求解算法。对目标位置的求解进行优化,将直接求解转化为线性方程组的求解,验证线性方程组系数矩阵的对称正定性,设计基于FPGA平台的系数矩阵和列矩阵更新模块。与PC平台相比,在处理相同分辨率的射频层析成像算法时,该算法能够提高射频层析成像定位算法求解目标位置的计算速度,满足实时性要求。

基于贝叶斯背景模型的免携带设备目标定位算法

免携带设备目标定位不需要目标携带任何电子设备或标签来对人或其他物体进行定位。针对现有射频层析成像算法在多径环境中定位精度不理想的问题,提出了一种基于贝叶斯背景模型的定位算法。该算法首先将斜拉普拉斯分布和贝叶斯理论相结合来建立贝叶斯背景模型,用于排除冗余链路;然后对接收信号强度的变化值进行加权处理,从而减小多径效应对目标定位的干扰;最后引入目标位置的后验估计均值对目标位置进行修正,提高定位精度。实验结果表明,该定位算法具有可行性和有效性。

无线层析网络中基于粒子滤波的时变多目标跟踪

研究将粒子滤波(PF)理论应用于无线层析网络中的时变多目标跟踪(MTT).传统的基于无线层析成像(RTI)的时变多目标跟踪方法存在延迟问题,即与真实的时变目标数目相比,估计所得时变目标数目存在滞后,并且跟踪精度较低.基于PF的时变多目标跟踪方法利用维度可变的粒子来估计目标数目,实现目标跟踪.该方法不存在延迟问题,并且能提高目标的跟踪性能.研究通过在一个9.5m×9.5m的监测区域内进行实验来验证该算法的有效性.实验结果表明基于RTI的时变多目标跟踪方法的最佳子模式分配(OSPA)误差为0.485m,而基于PF的时变多目标跟踪方法的OSPA误差为0.362m,其性能比基于RTI的方法提高了25%.

基于WSNs的无线层析成像定位算法的改进

基于无线传感器网络(WSNs)的无源被动定位技术,因无需目标携带任何电子标签,成为当前传感器网络定位领域的研究热点之一。无线层析成像(RTI)定位算法因计算量轻,可实时定位在无源被动定位系统中广泛应用。但目前RTI算法,因未考虑因测量噪声引起的伪位置,这造成目标的真实位置与个数无法辨识。提出使用高斯核滤波的方法消除RTI中的伪位置,实验证明:该方法可行,有效。

基于分布式无线网络的无线电层析成像方法与实验研究

无线电层析成像(RTI)是利用无线传感网络对目标成像的新兴技术,在区域目标监测与定位等方面有广泛的应用。该文研究基于无线网络链路损耗和层析成像机理的区域目标成像定位方法,在链路质量指标(LQI)的测量基础上构建了目标成像的网络结构,通过压缩感知中的匹配追踪重构(OMP)算法对目标图像进行重建,最后通过实验验证该方法的有效性。

阴影模型的正则化无设备重建与实时定位

在综合静态无线射频层析成像(Radio tomographic imaging,RTI)算法基础上,给出了一种可行且有效的实现无线传感器节点在空旷环境和障碍物条件下无线信号衰减原理障碍物监控的方法,实现定位与追踪.利用阴影衰落模型建立接收信号强度测量值线性系统模型,并采用SPIN令牌环通信协议收集接收信号强度;创新性地引入最小角回归算法与最小绝对值收缩和选择因子算法(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO),提高了图像重建速度.即在吉洪诺夫正则化与l1正则化算法分析对比前提下,创新性引入改进的最小角回归(Least angle regression,LARS)重建模型与算法,保证重建效果与复杂LASSO算法相似的同时,将重建图像速度提高一个数量级.实测基于16平方米范围内的16个JENNIC 5139节点进行定位与追踪.实测结果与仿真相比虽稍有偏差,但近似符合.这充分表明:吉洪诺夫正则化与l1正则化适用于不同分辨率场景,且都可较好地反映障碍物状况.

基于无线层析成像和卡尔曼滤波的定位追踪

无线传感网的无源定位问题对现实社会有着重要意义,通过对局域范围内的RSSI进行捕捉,并根据RSSI的变化在区域内的衰减,再依据线型模型进行计算,从而得到局域范围内的位置坐标。将每次采样得到的位置坐标信息进行预处理,再通过卡尔曼滤波进行优化,从而形成物体运动的轨迹。

基于概率密度的无线层析成像节点自定位方法

针对无线层析成像(RTI)定位系统部署过程中需要大量时间和人力测量传感器节点位置的问题,提出一种基于概率密度的RTI节点自定位方法。以区域的概率密度作为权重,计算出区域质心的加权平均值作为RTI节点的位置坐标。现场试验证明:基于概率密度的RTI节点自定位方法不仅降低了原有节点自定位算法的复杂度,提高了RTI系统的部署效率,而且提高了定位结果的精度。

无线电波坑道透视技术探察煤矿隐伏地质构造

针对老母坡煤业2106工作面受隐伏地质构造威胁的问题,利用无线电波坑道透视技术对该工作面进行探测,并采集了相关数据,通过实测场强分析和CT成像法对数据进行综合解释,共圈定了5处异常区,为矿方提供了工作面回采前构造探察的依据。

无线电层析成像中的恒定离心率椭圆模型

修正无线电层析成像方法采用的变化离心率椭圆模型,引入恒定离心率椭圆模型.当采用链路2节点为椭圆焦点时,该链路RSSI的变化量是以恒定椭圆离心率所覆盖的每个像素点阴影衰落的加权求和.比较了不同模型和椭圆离心率的Tikhonov正则化重建图像;选择美国犹他大学和北京理工大学的试验数据,成像结果表明恒定离心率模型的效果优于变化离心率模型.还表明恒定椭圆离心率越大,定位精度越高,但存在伪迹.当采用恒定离心率椭圆模型时,合理的离心率应在0.996附近.

基于冗余数据分离的重建图像增强算法

分离出无线电层析成像方法中对称链路中的冗余信息后转换为噪声信息,通过降低重建图像中的噪声来实现图像增强。分析RSSI变化量与阴影衰落的线性模型后,利用对称信息对系统矩阵降低维度,将投影矩阵分解为A组正链路和B组逆链路冗余投影值两部分。由于两组投影值双向差的线性反投影析出了噪声信息Nab和Nba,所以用A组和B组数据的线性组合能抑制原重建图像的噪声达到增强图像的目的。选用JN5139芯片构成Zigbee无线传感网节点,采用16个节点围成23.04 m2正方形实验环境,分别采集了1人和2人站在区域内的测量数据。实验数据成像结果表明,A组和B组数据均能完整地重建图像,两组投影值双向差析出的是噪声信息,当选用α=40,β=5时,A组和B组数据的线性组合重建图像能清楚地确定人的站立位置。该算法不仅能通过对系统矩阵降低维度来加快运算速度,而且还能通过A组和B组数据的线性组合来增强重建图像。

基于改进椭圆权重模型的射频层析成像定位方法

射频层析成像(RTI,radio tomographic imaging)技术作为免携带设备定位(DFL,device-free localization)的主要方式之一,在被定位目标不携带任何定位装置的情况下仍能实现定位,具有广泛的应用前景。针对现有RTI技术中椭圆权重模型的不足,基于菲涅耳衍射理论提出一种改进的椭圆阴影权重模型来提高RTI成像质量,并论证了这种方法的可行性;同时为了克服背景噪点以及伪目标图像的影响,在此基础上提出基于十字模型的前景提取算法,进一步提高RTI定位性能。室内外实验结果表明,该方法的成像质量和定位精度都要优于现有RTI方法。