Chan算法

摘要： 目前地铁列车的控制都是基于CBTC系统来自动操作,缺少备用系统,一旦原有的系统出现问题,列车控制便极易出现差错。所以要制作一种冗余的定位系统,以便在CBTC系统管控之外,作为安全保障。经过对定位系统精确度的对比,设计使用基站定位,来制作地铁列车定位冗余系统。本文首先比较了现有的几种定位方法,肯定了用基站定位来采集地铁列车的位置,用TDOA测距技术来检测基站间的距离,用Chan算法通过TDOA的测量值来计算地铁列车的位置的定位方式。使用MATLAB来模拟地铁环境并进行列车定位仿真。硬件选择上使用STM32MCU,SIM7600ce芯片来定位,通过软件编写发送AT指令通过串口对SIM7600ce芯片进行控制。

摘要： 针对超宽带(ultra-wideband,UWB)定位技术在三维定位应用中存在的定位精度低,定位结果易受复杂环境影响,存在固定偏差的问题,基于Chan算法和简化无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法构建定位系统状态误差补偿函数对简化UKF算法进行自适应补偿,提出Chan-自适应无迹卡尔曼滤波(Chan-adaptive unscented Kalman filter,Chan-AUKF)三维定位算法。根据Chan算法和简化UKF算法解算出的标签三维坐标构建定位系统状态误差补偿函数,对简化UKF算法自适应补偿的同时,将此三维坐标作为Chan-AUKF算法的初值对标签三维坐标的精确值进行估计。实验结果表明,Chan-AUKF算法在性能上优于Chan算法、UKF算法和Chan-UKF算法,在保证稳定性的同时,能够有效地提高定位精度。

摘要： 针对室内超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)的定位技术在复杂遮挡的环境下定位效果不好、定位不精确的缺陷,本文提出一种在Chan算法的基础上对粒子群算法进行优化的混合算法定位方法。首先利用Chan算法求出定位标签初始估计位置坐标,并在非视距(NLOS)环境下通过设置阈值θ以对Chan算法计算出的位置坐标进行筛选;将已知的基站接收到的距离差与用Chan算法求出的标签位置信息求出的不同基站间的距离差做差值和,若差值和小于该阈值则直接输出位置坐标,反之则将位置坐标作为粒子群算法的初始值,通过迭代优化不断追踪个体极值和局部极值,更新个体的位置和速度,寻找到全局最优解再进行输出。仿真结果与实际场地实验结果表明,与单一算法相比,本文提出的混合定位算法在非视距环境下的定位精度可提高27%~31%;收敛速度快,算法复杂度低,满足室内定位的要求。

摘要： 针对目前典型的非合作区域内,如空降兵战场集结情况下,快速、高精度、低成本定位难以同时满足的问题,基于无源时差定位技术,结合实际布站和连续定位等特点,提出了一种单步加权最小二乘算法。根据时差定位技术的特点,在区域网分布式无线通信过程中,记录通信方到达各个基站的时间戳,得到时差信息,首次定位时进行两步加权最小二乘,非首次定位时利用上一次定位结果先验信息作为本次定位输入,将两步加权最小二乘简化为单步加权最小二乘。结果表明,在固定布站和随机布站情况下,6站到8站是布站资源消耗和定位精度相结合下较优的布站选择,通过相较于其他算法,新算法在-10~-20 dB信噪比下,均有较好的定位精度。故所提算法在特殊场景下能够实现较为快速、准确的定位,在随机布站时也有较好的性能,为降低算法在实际应用过程中的复杂度提供了参考。

摘要： 针对超宽带室内定位时容易受到非视距误差的影响,导致定位精度大大下降,甚至无法准确定位的问题,提出了一种融合粒子滤波的改进Chan定位新方法。首先,在Chan定位方法中引入模拟退火算法,对到达时间差(TDOA)算法的测量值进行优化,获得初步定位的最优解;然后,采用粒子滤波对测量值进行再次优化,粒子重采样后得到的中心位置即为目标节点的精确位置。仿真和实验结果均表明,该算法能有效提高在非视距环境下超宽带室内定位的精度,较好地消除非视距误差的干扰。

摘要： 卡尔曼滤波抑制非视距(NLOS)所产生的误差效果不明显;而使用扩展卡尔曼滤波解决非视距(NLOS)时,需要解算复杂的雅可比矩阵,使计算量大为增加。文中首先对获取的TDOA数据进行无迹卡尔曼滤波并得到最优解;其次将滤波后的数据,通过CHAN算法进行位置解算。实验结果表明,文中所用无迹卡尔曼滤波算法对抑制误差产生了很好的效果,提高了定位精度,具有较大的实际应用价值。

摘要： 针对井下高实时性、高精度的人员定位需求,研究了基于超宽带(UWB)的井下人员定位算法。采用双边双向测距(DS-TWR)方式测量定位基站与定位标签的距离,该方式不需要定位基站与定位标签系统时钟同步,从源头上提高了定位精度。根据测距信息,采用加权最小二乘(WLS)算法和CHAN两种位置解算算法估算定位标签的坐标,通过静态实验和动态实验对2种算法的性能进行对比分析,并通过均方根误差和误差累计分布函数(CDF)综合评估定位精度。实验结果表明:静态实验时,CHAN算法和WLS算法的均方根误差分别为5.878 6,8.007 4 cm,CHAN算法的均方根误差比WLS算法低26.59%;动态实验时,CHAN算法和WLS算法的均方根误差分别为12.292 3,21.180 9 cm,CHAN算法的均方根误差比WLS算法低41.97%;CHAN算法的定位精度高于WLS算法,更加适用于煤矿井下人员定位。

摘要： 天牛须探索(Beetle Antennae Search,BAS)算法具有搜索速度快、运算量少和实施便捷等优点,受到越来越多研究者的关注。但是,由于天牛的大小,BAS算法并不适合远距离的定位,这限制了BAS算法的进一步应用,同时,天牛每次移动的步长未能随着算法的运行而实时变化,这将会导致天牛每次移动的距离与定位所需存在一定的不适应性。针对这种情况,对BAS算法进行改进,提出了基于Chan算法的改进BAS算法。通过对BAS算法各个步骤的分析,针对天牛初始位置、天牛迭代运行方程以及天牛每次移动步长结合实际情况进行改进。对初始位置采用一次定位方式进行确定,将大空间区域定位缩小为小空间区域;对运行方程增加一个实时运行角度进行实时变化,将每次移动距离由定值转换为变值;对步长采用训练方式进行确定,将最合适的步长应用于定位。再将所得数据运用到Chan算法中进行定位。经过Matlab仿真可以发现,经过改进后的BAS算法相较于之前有很大的优化。

摘要： 随着遥控遥测技术的广泛应用,各领域对定位能力的需求越来越强烈,尤其在一些卫星定位无法使用的情况下,急需其他定位技术的补充。针对超宽带(Ultra Wide Band,UWB)定位技术,本文设计一种基于两步迭代阈值收缩法(Two-step Iterative Shrinkage Thresholding,Tw IST)的UWB精确定位算法,改进原有的使用基于Chan算法进行到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)方程组求解精度不高的问题,同时运用卡尔曼滤波的方式提高定位的精度和稳定性。通过使用UWB定位仿真数据和实验测试数据进行定位解算所得结果证明,本文提出的基于Tw IST的定位算法的定位精度有明显提高。

摘要： 针对目前超宽带人员定位技术在复杂环境中产生较大误差的问题,提出了一种基于Chan算法与自适应无迹卡尔曼滤波AUKF的联合定位算法。利用Chan算法去除噪声较大的数据,确定误差相对较小的初始坐标,将Chan算法的估计值作为AUKF的初始值进行滤波处理,确定精确的位置坐标,在视距与非视距环境下仿真分析变电站的人员定位。结果表明,在视距环境下,文中提出的算法略优于Chan算法。在非视距环境下,Chan-AUKF联合定位算法的误差值约为10 cm,而Chan算法的误差值约为20 cm,定位精度提高约10 cm。

摘要： 飞行器集群飞行能够扩大工作范围,提高整体效率.飞行器集群飞行中存在着不同用途、不同类型以及性能的飞行器协同飞行情况.但是对于不同类型和性能的飞行器进行集群飞行时,由于不同飞行器的导航性能差距较大,使得各飞行器无法同时准确到达既定阵列位置,因而会影响飞行器的整体集群.本文在分析到达时间差(TDOA)方程求解目标位置坐标原理的基础上,针对分析阵列飞行时的特点以及集群飞行中不同类型飞机定位精度差异,研究了将定位精度较高的飞行器作为基准飞行器,利用飞行器相互之间的距离信息来提高定位误差较大飞行器的定位精度的方法.该方法通过将飞行器机载平台导航系统输出的导航参数转化为地球坐标系(ECEF)坐标系下的坐标,通过构建集群飞行器协同导航模型并采用集群飞行器协同导航算法来计算目标飞行器的位置坐标并对计算结果进行优化.结合协同算法求解的目标飞行器位置解算结果,利用卡尔曼滤波对机载导航信息进行修正.仿真验证表明,该算法可提高性能较低飞机的定位精度,有效修正机载导航信息.

摘要： 飞行器集群飞行能够扩大工作范围,提高整体效率.飞行器集群飞行中存在着不同用途、不同类型以及性能的飞行器协同飞行情况.但是对于不同类型和性能的飞行器进行集群飞行时,由于不同飞行器的导航性能差距较大,使得各飞行器无法同时准确到达既定阵列位置,因而会影响飞行器的整体集群.本文在分析到达时间差(TDOA)方程求解目标位置坐标原理的基础上,针对分析阵列飞行时的特点以及集群飞行中不同类型飞机定位精度差异,研究了将定位精度较高的飞行器作为基准飞行器,利用飞行器相互之间的距离信息来提高定位误差较大飞行器的定位精度的方法.该方法通过将飞行器机载平台导航系统输出的导航参数转化为地球坐标系(ECEF)坐标系下的坐标,通过构建集群飞行器协同导航模型并采用集群飞行器协同导航算法来计算目标飞行器的位置坐标并对计算结果进行优化.结合协同算法求解的目标飞行器位置解算结果,利用卡尔曼滤波对机载导航信息进行修正.仿真验证表明,该算法可提高性能较低飞机的定位精度,有效修正机载导航信息.

摘要： 飞行器集群飞行能够扩大工作范围,提高整体效率.飞行器集群飞行中存在着不同用途、不同类型以及性能的飞行器协同飞行情况.但是对于不同类型和性能的飞行器进行集群飞行时,由于不同飞行器的导航性能差距较大,使得各飞行器无法同时准确到达既定阵列位置,因而会影响飞行器的整体集群.本文在分析到达时间差(TDOA)方程求解目标位置坐标原理的基础上,针对分析阵列飞行时的特点以及集群飞行中不同类型飞机定位精度差异,研究了将定位精度较高的飞行器作为基准飞行器,利用飞行器相互之间的距离信息来提高定位误差较大飞行器的定位精度的方法.该方法通过将飞行器机载平台导航系统输出的导航参数转化为地球坐标系(ECEF)坐标系下的坐标,通过构建集群飞行器协同导航模型并采用集群飞行器协同导航算法来计算目标飞行器的位置坐标并对计算结果进行优化.结合协同算法求解的目标飞行器位置解算结果,利用卡尔曼滤波对机载导航信息进行修正.仿真验证表明,该算法可提高性能较低飞机的定位精度,有效修正机载导航信息.

摘要： 飞行器集群飞行能够扩大工作范围,提高整体效率.飞行器集群飞行中存在着不同用途、不同类型以及性能的飞行器协同飞行情况.但是对于不同类型和性能的飞行器进行集群飞行时,由于不同飞行器的导航性能差距较大,使得各飞行器无法同时准确到达既定阵列位置,因而会影响飞行器的整体集群.本文在分析到达时间差(TDOA)方程求解目标位置坐标原理的基础上,针对分析阵列飞行时的特点以及集群飞行中不同类型飞机定位精度差异,研究了将定位精度较高的飞行器作为基准飞行器,利用飞行器相互之间的距离信息来提高定位误差较大飞行器的定位精度的方法.该方法通过将飞行器机载平台导航系统输出的导航参数转化为地球坐标系(ECEF)坐标系下的坐标,通过构建集群飞行器协同导航模型并采用集群飞行器协同导航算法来计算目标飞行器的位置坐标并对计算结果进行优化.结合协同算法求解的目标飞行器位置解算结果,利用卡尔曼滤波对机载导航信息进行修正.仿真验证表明,该算法可提高性能较低飞机的定位精度,有效修正机载导航信息.

摘要： 飞行器集群飞行能够扩大工作范围,提高整体效率.飞行器集群飞行中存在着不同用途、不同类型以及性能的飞行器协同飞行情况.但是对于不同类型和性能的飞行器进行集群飞行时,由于不同飞行器的导航性能差距较大,使得各飞行器无法同时准确到达既定阵列位置,因而会影响飞行器的整体集群.本文在分析到达时间差(TDOA)方程求解目标位置坐标原理的基础上,针对分析阵列飞行时的特点以及集群飞行中不同类型飞机定位精度差异,研究了将定位精度较高的飞行器作为基准飞行器,利用飞行器相互之间的距离信息来提高定位误差较大飞行器的定位精度的方法.该方法通过将飞行器机载平台导航系统输出的导航参数转化为地球坐标系(ECEF)坐标系下的坐标,通过构建集群飞行器协同导航模型并采用集群飞行器协同导航算法来计算目标飞行器的位置坐标并对计算结果进行优化.结合协同算法求解的目标飞行器位置解算结果,利用卡尔曼滤波对机载导航信息进行修正.仿真验证表明,该算法可提高性能较低飞机的定位精度,有效修正机载导航信息.

摘要： 提出了适合进行数字信号处理的双曲线定位方法。进行3个传感器平面定位时，可能出现无解和模糊现象。要解决无解和模糊问题，只能靠增加传感器个数。对基于三站时差定位的算法进行了改进，有限区域内解决了定位模糊的情况；而且该方法可以解决由于采样率低或者噪声误差造成的时延误差引起的无解情况，并使定位精度得到了大幅度提高。

摘要： 提出了适合进行数字信号处理的双曲线定位方法。进行3个传感器平面定位时，可能出现无解和模糊现象。要解决无解和模糊问题，只能靠增加传感器个数。对基于三站时差定位的算法进行了改进，有限区域内解决了定位模糊的情况；而且该方法可以解决由于采样率低或者噪声误差造成的时延误差引起的无解情况，并使定位精度得到了大幅度提高。

摘要： 提出了适合进行数字信号处理的双曲线定位方法。进行3个传感器平面定位时，可能出现无解和模糊现象。要解决无解和模糊问题，只能靠增加传感器个数。对基于三站时差定位的算法进行了改进，有限区域内解决了定位模糊的情况；而且该方法可以解决由于采样率低或者噪声误差造成的时延误差引起的无解情况，并使定位精度得到了大幅度提高。

摘要： 提出了适合进行数字信号处理的双曲线定位方法。进行3个传感器平面定位时，可能出现无解和模糊现象。要解决无解和模糊问题，只能靠增加传感器个数。对基于三站时差定位的算法进行了改进，有限区域内解决了定位模糊的情况；而且该方法可以解决由于采样率低或者噪声误差造成的时延误差引起的无解情况，并使定位精度得到了大幅度提高。

摘要： 提出了适合进行数字信号处理的双曲线定位方法。进行3个传感器平面定位时，可能出现无解和模糊现象。要解决无解和模糊问题，只能靠增加传感器个数。对基于三站时差定位的算法进行了改进，有限区域内解决了定位模糊的情况；而且该方法可以解决由于采样率低或者噪声误差造成的时延误差引起的无解情况，并使定位精度得到了大幅度提高。

摘要： 在本发明涉及一种基于Chan算法的天牛须探索定位方法，采用天牛须探索算法对Chan‑Taylor和卡尔曼‑Chan联合算法进行优化，结合了两种改进的Chan算法，通过增加的一个TDOA和AOA环节，以及天牛与一次定位点之间的夹角，不断修改天牛的位置，进而提高了定位精度，运行时间并没有过多的增加。

摘要： 本发明提出一种基于Chan‑Vese模型的无监督图像分割方法，属于计算机应用技术领域及精准医疗领域。本发明首先对原始图像进行裁剪，并对裁剪图像进行超像素分割，然后，根据超像素分割结果建立无向图，将Chan‑Vese模型的能量项用边的权重表示，通过使用马尔科夫链，可以在边的赋值过程中同时考虑超像素之间的距离和灰度的关系。最后通过重复使用最大流分割以及更新边的权重可以得到相应的分割结果。本发明可在缺少标注数据的医学领域里对图像进行自动的精准的分割，从而为后续的医学研究提供分割物体的准确信息。本发明能够在更短的时间以及更少的人工干预下准确地分割出所需目标。

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： 在本发明涉及一种基于Chan算法的改进天牛须探索算法，采用天牛须探索算法对Chan‑Taylor和卡尔曼‑Chan联合算法进行优化，结合了两种改进的Chan算法，通过增加的一个TDOA和AOA环节，以及天牛与一次定位点之间的夹角，不断修改天牛的位置，进而提高了定位精度，运行时间并没有过多的增加。

摘要： 本发明提供一种基于Chan氏算法和牛顿法的组合定位方法与系统，方法包括以下步骤：S1：确定各个基站的位置ui＝[xi,yi]T,i＝1,…,M,到达距离差测量值di1,i＝1,…,M,测量误差的方差σ2，所述到达距离差为目标位置分别与第1个基站与第i个基站的距离的差的测量值；S2：根据步骤S1确定的各参数，使用Chan氏算法进行两次加权最小二乘得到Chan氏算法计算到的目标位置的初步坐标；S3：以Chan氏算法计算到的目标位置的初步坐标为初始点，使用牛顿法进行迭代计算，每一步迭代计算时，判断当前迭代坐标的海森矩阵，若海森矩阵为0，迭代结束，返回Chan氏算法的结果为目标位置的最终坐标；若海森矩阵不为0，牛顿法迭代收敛至最小值时，得到目标位置的最终坐标。本发明避免牛顿法在无源定位中的发散问题。

摘要： 本发明公开了一种基于Chan改进算法和数据融合的雷达目标定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）在MIMO雷达中选取一个接收天线作为参考天线，列出所有发射天线经过目标到达参考天线的距离方程，令其中一个距离方程与其他距离方程相减，得到M‑1个TDOA方程，其中M为发射天线总数；2）使用Chan改进算法得到目标位置参数估计；3）将MIMO雷达的所有接收天线都作为参考基站，得到处于不同坐标系下的多个目标位置参数估计并使用自适应加权方法进行数据融合，得到最终目标估计值。优点：解决机动目标的定位问题，使用自适用的数据融合算法处理各个接收天线对应的位置参数估计，得到更加精确、稳定的定位效果。

摘要： 本发明公开了基于改进CHAN算法的三维UWB室内定位方法，基于改进CHAN算法的三维UWB室内定位方法包括接收待测物体携带的待测标签发送的UWB定位信号，并获取每个定位基站接收UWB定位信号的到达时间参数和接收信号强度参数；将每个定位基站的接收信号强度参数进行比较，按从大到小的顺序排列，获取接收信号强度参数排列在前的第二数量个定位基站；分别获取第二数量个定位基站的到达时间参数，确定每个第二数量个定位基站分别到达待测标签的距离；计算待测标签到达每个第二数量个定位基站与到达参考基站的距离差rif；获取距离差，并基于CHAN算法得到待测物体的估计位置。有效减小了非视距误差的影响，提高了定位精度，提高了定位结果的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于CHAN算法与改进牛顿迭代的联合时差定位方法，使用CHAN算法，得到未知节点位置估计值；将估计值作为牛顿迭代算法的初始值进行迭代，为了限制搜索方向在迭代过程中对海森矩阵进行特征值校正、为了加快搜索速度用三次插值法引入步长因子、抑制在多重根附近收敛速度特别慢甚至失效的现象引入重根系数改进迭代公式；完成对未知节点位置的求解。本发明的牛顿迭代在寻找近似极值点时更接近极值点，定位结果效果好；测量误差均方根值小；迭代次数明显小于牛顿迭代法和修正牛顿迭代法。本发明的方法计算量要小于牛顿迭代法和修正牛顿迭代法的计算量，定位精度也要比其他两种算法精度要高。

摘要： 本发明涉及图像分割技术，公开了一种改进的Chan‑vese模型，所述改进的Chan‑vese模型为在原Chan‑vese模型的水平集函数的基础上引入边缘能量项、径向基函数以及内部能量项，本发明还公开了一种基于改进的Chan‑vese模型的红外图像分割方法。本发明克服了原Chan‑vese模型对红外图像分割时存在的对初始曲线位置不敏感，分割不准确的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于Chan方法的土壤水分遥感反演方法，属于土壤水分遥感反演领域，包括：计算地表有效温度、茎体含水量以及叶片含水量，根据茎体含水量和叶片含水量计算植被含水量，根据植被含水量计算植被光学厚度，根据地表有效温度、植被光学厚度以及传感器收到的亮温数据，计算粗糙地表发射率，根据粗糙地表发射率计算垂直极化和水平极化方式下的粗糙地表发射率，最后根据垂直极化和水平极化方式下的粗糙地表发射率计算土壤体积含水量，对双通道算法中植被含水量计算方法进行了改进，在计算植被叶片含水量的基础上，计算植被茎体含水量，进而校正植被效应，首次提出了改进双通道算法。提高了土壤水分的反演精度。