定位算法

摘要： 随着IEEE 802.11-2016协议(也称为802.11mc)的精确时间测量(FTM)定位解决方案的引入,通过RTT往返时间来进行测距并进行定位的技术路线正在得到重视.目前提出的基于FTM的测距方案测距精度在视线环境下通常具有1~2 m的偏移误差,由于在802.11mc中,噪音不具备高斯性,精度的进一步提升存在着较大困难,进而导致定位精度达不到米级.本文选用了成本仅在数百元量级的市场设备搭建室内定位系统,提出了一种新的单目标网络定位方案——基于极大似然估计与核密度估计的可扩展贝叶斯定位算法(MLKB).该算法首先利用核密度估计法对测距数据集进行预处理,再对室内AP测距结果小于10 m的数据进行线性拟合,将拟合后的测距结果代入基于紧邻AP策略的线性最小二乘法作为粗定位结果,定义基于极大似然估计的目标函数,最后利用贝叶斯算法迭代得到最终的预测位置.本文基于Wi-Fi FTM Linux Tool开源工具实现了FTM测距、定位模块并验证了其精度.通过在室内视线环境和非视线环境下进行实验,结果表明在室内LOS环境下,MLKB算法可达到最高62%的米级定位精度,在强NLOS环境下可达到41%的米级定位精度,相比朴素贝叶斯算法在LOS和强NLOS环境下的米级精度分别提高43%和17%.在仅使用4个AP协同室内单目标定位的条件下,同近年先进研究成果运用的定位算法相比,MLKB算法在不同环境下具有良好的泛化能力,总平均定位精度能达到1.5 m以内,平均米级定位精度数据占比达到了45%,定位效果均优于各种常见的定位算法.

摘要： 智能汽车的发展对高精度定位需求日益显现.针对汽车在城市建筑群、立交桥等特定环境下,可见GPS卫星数量下降、车载GPS和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)组合定位系统中IMU产生积累误差导致不能精确定位问题,本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的超宽带(ultra wide band,UWB)和GPS融合定位算法.通过构建系统方案,优化UWB模块数据解析算法,构建UWB和GPS非线性融合系统模型,分析算法复杂度,将算法写入控制器进行实时滤波,对不同算法下的噪声误差和方差进行数据分析.实验表明基于无迹卡尔曼滤波的UWB和GPS融合定位算法实时性好、解算精度高、无滤波发散现象,可满足车辆在城市特定环境下高精度定位需求.

摘要： 针对煤矿现有辅助运输车辆管理系统的不足之处,设计了一种软件、硬件、网络数据融合的新型管理系统。设计了车辆道闸管理、车辆定位管理、井下信号灯管理、车辆调度管理功能,并对功能内涵进行了详细阐述。经过实践应用,新系统达到了减员增效的目的,取得了明显的社会经济效益。

摘要： 智能手机不同于测量型和其他消费级GNSS接收机可以直接输出GNSS原始观测值,它依靠开放的Android 7.0的API应用程序编程接口,获取到Android GNSS芯片所跟踪、捕获卫星情况的接收机数值[1],通过平台的数据协议转换,进而得到GNSS定位所需要的伪距、载波相位、多普勒等观测信息值。为实现智能终端GNSS实时定位,设计Android架构下的RTK算法,开发面向Android平台的实时定位软件—RTKGps+,在智能终端设备上实现GPS/Galileo/BEIDOU/GLONASS四系统融合的RTK定位,从而获取精准定位信息。

摘要： 质心定位算法在定位过程中由于锚节点密度分布不均会造成较大的定位误差,现有研究很少考虑未知节点周围锚节点的个数小于3个以及未知节点是否位于由锚节点组成的多边形范围内的情况.针对上述问题提出一种改进的质心定位算法.算法考虑了未知节点周围锚节点的个数以及未知节点是否位于锚节点组合所形成的三角形范围之内,对于单个三角形质心的计算采用了基于RSSI的加权平均;对于未知节点的估计位置采取了所有质心的平均,并在未知节点周围锚节点个数较少和未知节点不处于任一锚节点所组成三角形范围内时,引入其周围已经定位的未知节点加入计算.采用matlabR2014b将改进的质心定位算法和传统质心定位算法、RSSI加权质心定位算法、增强质心定位算法进行对比仿真,实验结果表明:与现有算法相比,改进的质心定位算法其定位误差明显降低.

摘要： 基于超高频射频识别(RFID)的定位技术,因其标签成本低、可使用无源工作方式,目前在许多实际应用场景中发挥重要作用.为进一步推进基于超高频RFID的室内定位技术,对不同信道特征参数信息的获取及其对应定位模型进行介绍,对不同标签定位处理方法进行探讨,从不同关键技术角度对定位方法进行比较,并总结和展望超高频RFID室内定位技术的未来发展趋势.

摘要： 随着智能手机的应用深入人们生活的各个方面,对以智能手机为室内定位导航功能服务提出了更高的需求。本文以苏州市职业大学为例,为方便在校师生进入楼宇后快速地找到目的地,探讨多源融合技术的室内定位导航系统,对系统进行了整体规划,在蓝牙AOA、iBeacon技术、双重A*算法等技术的综合应用内容方面进行了详细分析。功能测试表明,利用多源融合技术设计的室内定位导航系统,可以帮助师生在楼宇内快速、有效地找到目的地,能满足室内场所的导航需求。

摘要： 文章针对煤矿井下人员定位系统存在的定位精度低、定位标签有限、系统实时性差的问题,设计基于UWB技术、GIS技术以及定位算法相结合的矿用井下人员定位系统。实际应用情况表明,该人员定位系统定位精度高、实时性好且可进行双向通信,有效保障了井下人员的安全。

摘要： 为提高室内定位精度,研究并实现了一种基于载波相位差的室内定位系统,利用双天线结构的传感器节点测量信号源载波相位差值,借助无线传感网络实现了分布式传感器节点的相位差值汇总。阐述了载波相位差定位的基本原理,通过基于泰勒级数展开的最小二乘迭代算法完成定位过程中双曲线方程的求解,得到目标位置,并对系统各节点进行了设计。仿真与实验的结果均证明了定位算法的有效性以及定位系统在非视距环境下的定位能力。

摘要： 为减少机器人火源定位的误差以及过弯纠偏时间,文中设计一种基于方位实时调整的变电站消防机器人灭火作业系统。在硬件方面,设计机器人履带行走装置,优化目标检测的传感装置,获取火源实时图像、距离、方位等信息数据。在软件方面,首先构建机器人直行和转向的运动学模型,通过改变驱动轮驱动力调整运动速度和方向,优化火源定位算法,使消防炮对准火源从而实现灭火作业;然后选取存在保护半径的复杂场景,将机器人安装在半径范围内进行对比实验。结果表明:设计系统能够有效减少火源定位偏差,其定位火源的平均水平误差为0.12 m;过弯时的纠偏时间较短,平均过弯纠偏时间为0.5 s,能够使运动轨迹更加贴合设定巡迹,在变电站消防灭火方面具有一定的应用价值。

摘要： 目前,ad hoc网络由于其动态拓扑、组网迅速、不依赖基础设施等优点,越来越受到重视,在诸多领域得到广泛应用.传统卫星定位技术存在定位盲区,依赖于固定基站、接收机等设备,其定位能力受环境影响较大.本文利用ad hoc技术优势,依托SimpleLink CC1350硬件平台搭建了一套ad hoc自组织定位系统,从最底层开始,实现了网络时间自同步,搭建分级的动静态结合网络路由协议,构建以星型网络为底层子网的分级无线自组织网络.并且采用基于网络测距的相对定位算法,在亚米级初步形成了定位能力,为下一步的研究开拓了道路.

摘要： 针对传统无线定位技术在室内定位精度不高的问题,设计实现了一种基于超宽带(UWB)技术的室内定位系统.首先,提出了定位服务器与移动端APP实时交互的系统结构,解决室内移动人员自主定位与导航的问题.其次,在双向测距(TWR)算法中增加一条无线电信息以减小时钟偏移引起的测距误差,从而提高算法性能.最后,将通过到达时间差(TDOA)定位算法得到的双曲面方程组进行线性化处理后结合Jacobi迭代法完成求解,避免了使用标准TDOA定位算法难以直接解算的情况.经测试,该系统在楼道房间等场景中能稳定工作且定位误差控制在30cm以内,相比基于WiFi、蓝牙等技术的定位系统在定位精度上提高了10倍左右,能够满足在复杂室内环境中的精确移动定位需求.

摘要： 在实际的检测应用中,由于声发射技术具有可以对缺陷进行定位这一特点,经常配合超声、磁粉等检测技术共同完成检测.常见的时差定位方法由于其算法复杂,同时又受许多易变量的影响,经常出现假点、错点的情况,实际应用中常常受到限制.当声发射只需用来配合完成定位任务时,针对上述缺陷,通过引入标准声发射信号发生源辅助定位,并提出了更加简单可靠的定位算法,从而实现储罐液面、罐底等环境下的精确定位.本文通过引入声发射标准信号源辅助定位，提出了更加简单可靠的定位算法，并通过软件实现功能：实验数据表明该算法可以实现精确定位，在直径为lOm的水池（储罐）条件下，平均偏差距离为54.4mm，偏差率为0.544%，且不会出现误报点；可辅助其他检测设备用于储罐罐底或液面的平面定位，理论可检测的储罐直径最大可至lOOm。

摘要： 为提高水下传感器的定位精度,降低节点能耗,该文提出一种改进的DV-Hop水下传感器定位算法.算法从引入门限跳数、修正因子和二次定位三方面对传统DVoHop算法进行改进.通过门限跳数,限制信息的传播范围,控制节点间通信量;通过修正因子,提高初次定位节点的定位精度;通过二次定位,提高节点定位覆盖率.从未知节点的定位误差和算法的运行时间两方面对传统算法和改进算法进行对比分析,仿真实验表明改进的DV-Hop算法能有效降低节点之间的通信量,提高节点定位精度,同时降低算法计算的复杂度.

摘要： 迭代最近邻点(ICP)是一种常用的机器人定位算法,广泛应用于室内室外等场景.然而现实环境复杂多变,尤其是在室外等非结构化环境中,激光扫描数据受到众多干扰因素影响,观测信息总是存在不同程度的不确定性,因此相邻观测中的信息可能并不一致,导致匹配结果的稳定性较差,甚至匹配失败.针对该问题,本文提出一种基于观测数据几何特性的不确定性分析方法,根据观测数据的稳定性赋予观测点不同的权重,减少不稳定点带来的匹配误差,提高机器人位姿估计精度和鲁棒性.实验结果证明了本文方法的有效性.

摘要： TD-LTE系统同频组网,现网中上行干扰是系统干扰的主要来源.为了实现对TD-LTE无线小区受到的上行干扰类型进行自动定位.以BP人工神经网络算法为基础,选取900个现网干扰小区PRB干扰电平数据作为建模样本,采样200个现存干扰小区作为检验样本,建立了LTE上行干扰定位模型,其结果是干扰的定位准确率达到90％.结果表明,BP神经网络本构关系模型具有很高的预测精度.经过对节点数和训练次数的优化,可以很好地对现网存在的系统内干扰、阻塞干扰、谐波干扰、杂散干扰进行分类.本算法有助于提升干扰定位工作效率,具有较高的应用价值.

摘要： 分析了VoLTE技术的发展给运营商VoLTE接通问题快速定位带来的挑战,重点阐述了如何利用运营商信令大数据及机器学习算法xgboost和LSTM对VoLTE接通问题定位研究分析及预测监控.通过对大量历史数据的训练及专家经验的辅助建模,打造了一个VoLTE接通问题自动分析的系统化平台,实现了VoLTE接通问题快速定位及实时预测预警监控的功能.通过此平台,VoLTE接通问题得到准确的定位并解决,用户的VoLTE通话感知逐步提升,同时减少了人工成本,具有极高的应用价值.

摘要： 分析了VoLTE技术的发展给运营商VoLTE接通问题快速定位带来的挑战,重点阐述了如何利用运营商信令大数据及机器学习算法xgboost和LSTM对VoLTE接通问题定位研究分析及预测监控.通过对大量历史数据的训练及专家经验的辅助建模,打造了一个VoLTE接通问题自动分析的系统化平台,实现了VoLTE接通问题快速定位及实时预测预警监控的功能.通过此平台,VoLTE接通问题得到准确的定位并解决,用户的VoLTE通话感知逐步提升,同时减少了人工成本,具有极高的应用价值.

摘要： 分析了VoLTE技术的发展给运营商VoLTE接通问题快速定位带来的挑战,重点阐述了如何利用运营商信令大数据及机器学习算法xgboost和LSTM对VoLTE接通问题定位研究分析及预测监控.通过对大量历史数据的训练及专家经验的辅助建模,打造了一个VoLTE接通问题自动分析的系统化平台,实现了VoLTE接通问题快速定位及实时预测预警监控的功能.通过此平台,VoLTE接通问题得到准确的定位并解决,用户的VoLTE通话感知逐步提升,同时减少了人工成本,具有极高的应用价值.

摘要： 分析了VoLTE技术的发展给运营商VoLTE接通问题快速定位带来的挑战,重点阐述了如何利用运营商信令大数据及机器学习算法xgboost和LSTM对VoLTE接通问题定位研究分析及预测监控.通过对大量历史数据的训练及专家经验的辅助建模,打造了一个VoLTE接通问题自动分析的系统化平台,实现了VoLTE接通问题快速定位及实时预测预警监控的功能.通过此平台,VoLTE接通问题得到准确的定位并解决,用户的VoLTE通话感知逐步提升,同时减少了人工成本,具有极高的应用价值.

摘要： 本发明公开了基于KF算法、Chan算法及Taylor算法的UWB定位方法，包括步骤：步骤1，将待测标签置于待测载体上，并处在4个定位基站的环境下，针对待测标签到各基站的距离进行拟合处理；步骤2，将所述步骤1实时拟合后的距离值作为卡尔曼滤波的量测值进行卡尔曼滤波，得到滤波后的距离值；步骤3，对所述步骤2经卡尔曼滤波后的距离值使用Chan算法得到待测标签估计位置；步骤4，将步骤3中Chan算法解算的待测标签估计位置作为Taylor算法的初值，进行Taylor算法解算得到最终的待测标签估计位置。本发明针对待测标签到各基站的距离建立线性拟合方程，将拟合后的结果进行卡尔曼滤波处理，减少非视距误差，使得测距结果稳定且更接近真值，提高定位精度。

摘要： 本发明涉及GNSS卫星RTK定位领域，具体涉及一种基于几何模型算法和无几何模型算法融合的RTK定位方法。实现过程为：对用户的位置参数进行卡尔曼滤波建模，建立几何模型GB；对卫星的状态参数进行卡尔曼滤波建模，建立无几何模型GF；根据卫星载波和伪距观测值对无几何模型GF中的卫星状态参数进行滤波更新；建立几何模型GB的位置参数与无几何模型GF的卫星状态参数之间的联系；进行滤波更新或最小二乘求解，得到用户的位置参数。本发明可以避免质量较差卫星对位置参数解算的影响，对观测质量不佳的卫星及时剔除，且不会对用户状态参数的几何模型产生影响。

摘要： 在过程控制中，按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的PID控制器(亦称PID调节器)是应用最为广泛的一种自动控制器。但是传统的PIP算法产生误差的方式不太合理控制目标v在过程中可以“跳变”，被控对象输出Y的变化都有惯性，不可能跳变，要求让缓变的变量y来跟踪能够跳变的变量v，初始误差很大，易引起超调，很不合理。本发明正是基于PID算法，在原来传统的PID算法控制原理，常规的PID参数整定方法上，通过新的参数整定方法以及新的分段控制的PID算法可以有效降低最大稳态的误差。

摘要： 本发明公开了一种基于多种群遗传算法的配电网故障区段定位方法。包括以下步骤：1）通过二进制编码对含分布式电源的配电网络的故障电流进行编码；2）在适应多电源网络基础上，引入分布式电源开关系数来表示电源投切，并考虑在复杂配电网中的应用，建立相应的开关函数；3）根据故障电流编码和含分布式电源网络的开关函数，针对配电网故障区段定位问题，完成适应度函数的构建；4）对多种群遗传算法（MPGA）进行实现，完成种群初始化、控制参数的设定、移民算子和人工选择算子以及收敛条件的判定。本发明能准确定位配电网故障区段，适用于含分布式电源的复杂配电网络，具有一定的有效性和容错性。

摘要： 本发明公开了一种基于和声搜索算法和质心算法的定位方法，具有如下步骤：对边坡进行有限元分析并采集物理参数，得到边坡的三维有限元模型；使用计算机为所述的有限元模型，计算得到边坡重心的位置；对待检测的边坡进行有限元分析，调用数据库中的模拟数据库中与当前边坡参数相关的边坡数据，使用人工神经网络训练所述的预测函数，得到成熟的目标函数；将所述待检测的边坡的有限元和物理参数带入所述成熟的目标函数，得到当前滑动位移序列的预测结果。相较于传统的分析方法，具有更高更科学的分析精度，非常方便预测边坡运动。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法和质心算法的定位方法，具有如下步骤：对边坡进行有限元分析并采集物理参数，得到边坡的三维有限元模型；使用计算机为所述的有限元模型，计算得到边坡重心的位置；对待检测的边坡进行有限元分析，调用数据库中的模拟数据库中与当前边坡参数相关的边坡数据，使用人工神经网络训练所述的预测函数，得到成熟的目标函数；将所述待检测的边坡的有限元和物理参数带入所述成熟的目标函数，得到当前滑动位移序列的预测结果。相较于传统的分析方法，具有更高更科学的分析精度，非常方便预测边坡运动。

摘要： 本发明通过运用有效信号段自提取算法以及分段截取相关系数算法来对所提取的信号进行操作处理，然后通过椭圆定位算法，根据多个椭圆的公共交点来确定损伤位置。在保证精度的同时使用更少的传感器，可以减少成本，降低实现难度。

摘要： 本发明公开了一种基于纹理粗略定位与形状精细定位相结合的2D码定位算法，该算法包括如下步骤：对数字图像进行纹理粗略过滤，剔除不可能存在二维码的区域，获得二维码区域；对获得的二维码区域进行L角的几何形状匹配，若匹配成功，则对匹配成功的L角进行局部外推至亚像素精度；对局部外推至亚像素精度的L角进行组合，若能组合成矩形，则进行四条边界的细化处理；采用预设滤过条件对细化处理后的矩形进行过滤，对满足预设过滤条件的矩形进行图像定位判断，若图像定位成功则进行解码。本发明的有益效果：解决了工业DPM码定位困难，耗时长的问题，并且将二维码的形状特征与纹理特征结合进行搜索，算法执行速度快，抗干扰，能够工作在低成本的CPU上，非常适合嵌入式DPM读码工作。

摘要： 本发明公开了基于特征点定位算法的面部穴位定位方法和定位装置，将人脸面部穴位分为三类，输入人脸图像，根据人脸面部主动形状模型训练结果对输入的人脸图像进行搜索，得到人脸图像的面部特征基准点，确定第一类穴位；基于骨度分寸法计算人体的同身寸，根据人脸图像的面部特征基准点和同身寸，获取第二类穴位；根据人脸图像的面部特征基准点输入神经网络模型训练结果中，获取输入人脸图像的所有第三类穴位。本发明通过对于人脸的识别与分析，计算出面部指定穴位所在的位置，具有成本低，使用简单，可以因人定穴，非接触等优点。

摘要： 本发明涉及一种基于DBN和卡尔曼滤波算法的AGV定位算法，属于机器人定位和深度学习领域。采集多组AGV运动过程中的速度和加速度信息，通过卡尔曼滤波算法估计出AGV不同时刻的位置信息；根据步骤1中采集到的信息，建立卡尔曼滤波过程中新息方差理论值的和实际测量值间的匹配度变量Ink，训练DBN；将训练好的DBN和卡尔曼滤波算法相结合，当匹配度偏离1时，通过DBN产生的自适应调节因子，校准匹配度变量，保证卡尔曼滤波算法对AGV位置和速度的精准估计。本发明根据卡尔曼滤波算法中新息序列理论方差和实际方差的一致程度，利用DBN获取自适应调节因子，对卡尔曼滤波器的噪声方差矩阵进行修正，保证了AGV运行过程中对位置的精确估计。