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非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位技术的定位精度有很大影响。针对此问题,根据NLOS环境下附加时延和由信道决定的均方根时延扩展的联合统计特性,估计NLOS误差的均值和方差,对定位算法测量值和系统测量误差协方差进行修正,并采用时变权重的粒子群算法与Chan算法相结合的协同定位算法进行定位计算,具有良好的全局搜索与局部搜索最优解的能力。仿真结果表明,在NLOS环境下,相比于单一算法,协同算法定位精度提高30%左右,在一定程度上抑制了NLOS误差的影响,满足室内定位的要求。 相似文献
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在室内环境中,无线信道中的非视距和多径传输等效应严重影响了到达时间（TOA）定位系统的测距值精度,从而导致较大的测量误差和定位误差。将测距值优化抽象为非线性规划问题,在实现视距/非视距（LOS/NLOS）场景识别的基础上,利用TOA测距误差模型和“目标-基站”间的几何约束为序列二阶非线性规划方法设置合理的初始值,建立了目标函数和约束条件,对定位测距值进行了有效校正。利用典型的TOA测距误差模型进行了仿真验证,利用具有TOA测距功能的无线定位节点在办公环境中进行了实测验证。结果表明,该方法优化后的测距值精度明显优于原始测距值和传统的测距值修正方法,从而验证了该方法的有效性。 相似文献
鉴于定位站位置误差会极大地降低多站无源定位的目标定位精度,提出了一种标校源辅助的不相交多目标到达时差（TDOA）闭式定位算法。该算法首先使用标校源减小定位站位置误差,并估计对应的误差统计特性,然后使用更新的定位站位置,利用两步加权最小二乘（TS-WLS）算法实现不相交多目标的高精度TDOA定位。通过克拉美罗界（CRLB）推导,从理论上分析了该闭式定位算法的定位性能;通过仿真实验,验证了标校源校正技术可提高对多目标的定位精度,并且在较小的TDOA观测误差和定位站位置误差下,对多目标的定位性能可以达到CRLB。该算法不需要初始值估计和迭代运算,同时避免了定位站和目标位置的联合估计,计算量较小。 相似文献
为了降低极化敏感阵列（PSA）的应用成本,优化极化信息的利用效率,提高导向矢量失配条件下的滤波性能,提出了极化敏感辅助阵列（APSA）模型和基于二相编码信号非圆特征恢复的波束形成算法。在单极化线阵的基础上对部分阵元进行双极化改造,构成APSA;根据接收信号矢量的协方差阵和共轭协方差阵,按照非圆率最大准则,对构造的新协方差阵进行特征分解以确定权矢量,进而完成数字波束形成。详细分析了阵列模型的性能,并讨论了最小方差无失真响应（MVDR）算法和特征子空间投影（EP）算法。仿真结果表明,二相编码的非圆特征恢复算法不受导向矢量误差的影响,在阵列模型的基础上有主瓣干扰对抗能力,鲁棒性强。 相似文献
声发射（AE）技术是一种无损检测方法,可以对飞行器中复合材料结构的动态缺陷进行监测。针对AE信号模态成分复杂以及复合材料各向异性导致源定位精度不高的问题,提出基于经验小波变换（EWT）的广义互相关（GCC）时差定位（TDOA）算法。通过EWT对传感器观测到的AE信号进行自适应的分解重构得到其主频模态,有效提高了各通道信号间的相关系数;通过多向波速测量实验对波速进行了多项式拟合;采用GCC法求取各通道信号的时差对AE源进行定位。在平台实验中以T800型碳纤维复合材料板为对象,以断铅信号为AE源对算法进行了验证,实验结果证明了算法的准确性和实用性。 相似文献
针对超宽带（UWB）测距过程中随机出现的奇异值,设计了改进的基于最小协方差的马氏距离奇异值检测模块;针对全向机器人的运动学和动力学特点,提出了一种基于滑模+PID控制的逆动力学前馈轨迹跟踪算法;针对UWB定位算法中出现的坐标跳动、边缘效应以及微型四旋翼的运动学特点,设计了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹跟踪控制算法;并在MATLAB和Gazebo仿真软件中分别进行了验证。为在实际环境验证轨迹跟踪控制算法的速度闭环控制和位置闭环控制以及UWB定位的实时性、准确性,搭建了基于UWB的异构多机器人系统,完成了四旋翼定点悬停、单个全向机器人轨迹跟踪、异构多机器人协同控制实验。实验结果表明,UWB定位系统和机器人控制算法能够满足控制的实时性和稳定性要求。 相似文献
D-K算法是结构奇异值（μ）方法的主要实现方式,存在着求解条件较苛刻、系统适用性差的问题,针对D-K算法应用的局限性,提出将线性矩阵不等式（LMI）用于D-K算法的改进,即通过Schur引理与有界实引理得到了结构奇异值上界的LMI判据,利用消元法得到了输出反馈的H ∞控制器,在此基础上通过D-K迭代解出输出反馈μ控制器,避免了因求解Riccati方程受到求解条件的限制以及待定参数选择好坏的影响,增强了D-K算法对一般系统的适用性并提高了求解效率。数值结果表明,该方法得到的输出反馈系统的鲁棒稳定性及鲁棒性能均优于传统D-K算法。 相似文献
针对粗糙集（RS）理论在处理评估问题时,无法处理决策属性缺失的信息系统的问题,提出一种基于信息熵（IE）和粗糙集的空中目标威胁评估模型。该模型通过信息熵方法计算各属性权重,选取最大权重的属性替代决策属性,构建完备的粗糙集决策信息系统,并根据属性重要性方法进行离散化处理,基于决策辨识矩阵实现属性约简和权重计算,对空中目标的威胁程度进行量化评估。模型拓宽了粗糙集理论在评估中的适用范围,减少对先验信息的需求与人为主观因素的影响。仿真结果表明,该方法可以实现对空中目标的有效评估。 相似文献
总被引：2，自引：0，他引：2
针对变循环发动机非线性部件模型共同工作方程组求解时初值选取对收敛速度和精度的影响问题,提出一种基于量子粒子群优化（QPSO）算法与Broyden拟牛顿法混合的求解思路。首先,对变循环发动机（VCE）进行变几何特性分析以及反向传播（BP）神经网络下的外涵道稳态特性分析基础上,建立反映变几何特性以及模式切换等全状态部件模型。其次,以该模型性能计算为基准,提出了一种基于QPSO的Broyden拟牛顿混合算法来达到发动机共同工作平衡要求,通过发散系数实现混合算法的切换,以改善单一Broyden拟牛顿法对初值选取的依赖性同时提高QPSO算法的求解效率。通过高阶非线性方程组的仿真验证了算法的有效性、求解效率以及精度。最后,进行VCE部件模型稳态、动态仿真计算,结果表明：与GasTurb性能计算结果对比可以看出发动机速度特性、高度特性等变化趋势与GasTurb基本一致,且误差均小于2%;基于QPSO的Broyden拟牛顿混合算法可有效快速地完成VCE部件模型的求解;所建VCE部件模型能够有效实现该新型发动机的性能模拟分析。 相似文献
自由度（DOF）是一个空间复用概念,是在多天线系统中引入的,体现了无线信道对空间资源的利用效率。在认知无线电中,由于主、次网络会相互干扰,从而会降低DOF。本文主要研究的是2×2 X信道（XC）和点对点（PTP）信道并存时网络的DOF。研究结论也适合于XC优先于PTP信道的情况。在已知发送端信道状态（CSI）信息的前提下,基于符号扩展模型,利用渐进干扰对齐方法给出了对应的信号处理方案,并证明当n趋于无穷大时,自由度内界可达5/3。利用传播时延模型示范了其可达性。此外,分析了DOF上界。 相似文献
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随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性；在满足 l2范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。 相似文献
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基于移动通信环境中非视距NLOS(Non-Line of Sight)传播时延扩展服从指数分布的特性,提出了提高波达时间TOA(Time of Arrival)定位方法精度的一种数据处理方法.该方法首先对TOA测量数据进行分析,从中剔除明显不合理、对定位精度没有贡献、甚至会增加定位误差的测量值,保留误差最小的3个,然后采用最小二乘LS(Least Squares)法对移动台坐标进行估计.仿真数据表明,该数据处理方法不但能够有效提高NLOS传播环境下TOA定位方法的精度,并对视距LOS(Line of Sight)传播条件下的定位精度影响不大,具有较好的环境适应能力. 相似文献
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针对雷达目标在未知视角下一维散射中心关联存在的问题,提出了一种基于散射强度信息辅助的多假设跟踪(MHT)散射点关联方法,采用散射点幅度信息辅助实现对目标散射点的有效关联,对关联后的数据采用序贯因式分解的方法实现了目标的三维重构。仿真实验表明,该方法简单、成像效果稳定,通过对关联过程中的假设更新和管理可有效剔除目标运动过程中产生的虚假散射点,适用于目标在多个姿态下多个散射点的关联和三维重构,具有较高的鲁棒性。 相似文献
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针对大型、复杂、多功能建筑,其内部信号环境恶劣,卫星导航的信号衰减较大,较难稳定捕获跟踪,建筑内多径效应严重,短多径对定位精度的影响较大,直接使用卫星导航信号进行定位难度大的问题,提出了一种基于地面基站的大区域（建筑群）室内定位方案。根据频率与信号穿透性能和空间衰减之间的关系,选择甚高频频段作为信号载波,采用码伪距和载波伪距联合定位的方式,可同时兼顾覆盖性和定位性能。利用所提出的新型定位方式,搭建了一个基本测试系统,通过信号的产生、发射、无线传播,进行了信号的捕获、跟踪和伪距求差解算,初步验证了本文方法的可行性及覆盖能力。 相似文献
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相对于卫星导航,地基伪卫星与接收机距离较近,测距中不涉及电离层传播等误差,易实现高精度测距和定位。但由于地基伪卫星位置固定,在信号连续发射模式下伪卫星信号间的多址干扰(MAI)会引起相对恒定的测距误差,针对地基伪卫星系统这一特点,提出一种基于反馈串行干扰抵消(SIC)的测距算法。首先对全部伪卫星信号进行捕获跟踪和功率估计,然后通过串行干扰抵消算法降低强功率伪卫星信号对期望测距信号的干扰,通过反馈模式进一步提高干扰抵消算法的性能。仿真结果表明,该方法可有效改善地基伪卫星系统强远近效应区域内的测距性能,不考虑其他误差下在强远近效应区域内基于码环可将伪卫星测距性能从10 m以上降低到约0.3 m。 相似文献
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针对复杂环境下空地数据链正交频分复用(OFDM)系统信道估计精度不足的问题,提出了一种基于调制卷积神经网络(MCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)结合的信道估计算法。利用最小二乘算法(LS)提取初始信道状态信息(CSI);利用MCNN网络提取初始CSI的深度特征,并对网络模型进行压缩;利用BiLSTM网络对最终CSI进行预测,实现信道估计。利用构建的空地信道模型生成信道系数数据集,实现神经网络模型的训练与测试。仿真结果表明:与传统算法和现有深度学习方法相比,所提出的信道估计算法具有更小的估计误差,高信噪比条件下的系统误码率(BER)性能提升接近一个数量级;由于引入了调制滤波器技术,随着神经网络层数增加,网络模型参数量大幅减少。 相似文献
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为了实现自动导引车（AGV）在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0.5 mm,角度偏差小于0.5°,轨迹平均位移误差小于0.1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。 相似文献
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对物体的轮廓进行分析提取,是计算机视觉方向的基础问题之一,对其进行研究对于复杂场景的分析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究,基于图像特征进行图像分割,提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率（gPb）提取算法的基础上,加入深度图像信息,对室内场景的彩色、深度（RGB-D）图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合,计算得到多尺度轮廓后验概率（mPb）和谱后验概率（sPb）,两后验概率加权综合得到gPb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法,对基于方向特征变化的gPb图像融合处理,最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB-D数据库基础上进行实验。实验结果表明,本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。 相似文献
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