顾及空间分布和NLOS的UWB室内可信定位方法

针对现行室内可信定位存在的三维定位精度低与结果可信度难以定量评估的难点,提出了一种可信超宽带(UWB)室内定位模型。该方法采用无迹卡尔曼滤波和IGG-III抗差理论模型,解决了UWB定位中的非线性化和非视距误差问题;同时,为提高该方法定位结果的可信度,进一步构建了一种兼顾UWB基站空间分布和非视距误差的可信精度评估模型。与现有模型相比,提出的方案可有效实现基于UWB的室内高精度可信定位。仿真和实测数据结果表明：1)与传统最小二乘结果相比,该方法可提高30%～40%的UWB定位精度;2)引入IGG-III抗差模型可提高11%的定位精度;3)非线性化误差对UWB定位精度的影响不尽相同,约为22%～50%;4)提出的可信度评估模型可实时准确评估UWB定位精度。     

北斗单点定位的误差补偿方法

北斗是我国自主研制的卫星导航定位系统,当前北斗的单点定位精度优于10m。为提高该系统的定位精度,必须对由其误差源引起的定位误差进行修正。基于对北斗卫星导航系统的组成、定位算法及定位误差的认识,对导航系统定位中星历误差、电离层误差和对流层误差进行了深入分析,提出了减小星历误差的曲面模型、减小电离层误差的双频组合消电离层模型和减小对流层误差的高精度区域融合模型的单点定位误差补偿方法,并应用Matlab软件对修正模型方法进行仿真计算。对比修正前后的定位结果,修正后的定位误差更小,证明了所提出的修正模型是可行的。     

基于微小卫星的空间目标光学探测定位方法

为实现空间目标的天基光学观测,利用双星定位原理,采用仅测角的观测方式,结合最小二乘法建立了双星几何定位模型。考虑到星点提取作为光学定位算法中的重要一环将直接影响最终的定位精度,因而针对就星图处理部分,分析了星图的灰度特点,采用阈值分割法进行了去噪处理,选取了几种质心法对星点进行提取,利用真实星图对提取结果进行比较,选出了形心法和阈值质心法 2种较为可行的星点提取算法。通过仿真计算和蒙特卡洛误差分析结果可知,不考虑误差时,定位误差小于 10-5 m;考虑主要误差源时,定位误差小于 100 m;且姿态误差对定位方法的精度影响最大,数值上可以达到总误差的 0.9倍以上,速度误差的影响最小,只有总误差的 1/30,可以忽略;定位误差近似呈高斯分布且误差的大小与误差源近似呈线性关系。由此可见,文章所建立的定位算法可以对空间目标实现较为精确的定位。     

基于TOF的UWB可移动基站快速自定位算法

针对运动场中超宽带(UWB)可移动基站的位置获取需要人工测量、定位不方便的问题,提出了基于飞行时间(TOF)的UWB可移动基站快速自定位方法.首先根据基站布局情况确定局部坐标系,建立基于UWB基站间相互测距信息的各基站坐标方程,采用最小二乘法对各基站的坐标进行解算,进而分析其定位误差.最后通过实验验证了算法的可行性和稳定性.实验结果表明,可移动基站平均定位精度在0.05m以内.相对于传统的人工测量方式,基站自定位可有效节省基站布设时间,减少工作量.     

基于混合特征匹配的微惯性/激光雷达组合导航方法

微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。     

UWB与GNSS结合的室内外一体化定位系统设计

针对电力北斗安全应用、自动驾驶导航等应用场景对室内外一体化无缝定位的迫切需求,设计了一种将UWB与GNSS结合的一体化无缝定位系统.通过将UWB标签与小型化GNSS模块集成到手持智能设备上形成一体化定位终端,服务器软件对卫导结果与超宽带定位结果进行融合,输出连续定位结果.实验结果表明,该系统可以实现人员的室内外一体化无缝定位,室内环境下的静态定位精度小于10cm,该系统已应用于大型发电厂和变电站的人员安全防护管理项目.     

RSSI测距在蓝牙室内定位抗差算法中的应用

蓝牙信号强度在室内环境下易受人员扰动等环境因素影响,从而影响定位精度。基于RSSI测距的蓝牙室内定位原理,将人员等扰动视为异常误差,采用胡贝尔、汉佩尔、IGG和LEGE四种抗差算法,比较分析了不同抗差算法的定位提升效果。试验结果表明,不管有无人员扰动,四种抗差算法均可改善定位精度,其中IGG法定位精度最高,约为3m,且有较好的稳定性。     

高轨导航接收机的时钟辅助定位算法

针对高轨卫星导航接收机接收信号弱、可用卫星少及定位精度差的问题,提出利用恒温晶振的频率稳定性抑制观测噪声,进一步改善定位精度的时钟辅助定位算法。通过区分星历星钟误差和用户测距误差在本算法中的不同传递路径,在理论上给出了算法的定位精度与星座几何构形之间的关系,并指出本算法在高轨场景下具有显著的精度优势,在低轨和地面场景下没有精度优势。仿真试验证实了算法的有效性,在典型的高轨场景下,本算法的单点定位误差仅是标准算法的1/10。     

基于迭代算法的复杂曲面零件三坐标测量快速精确定位方法

针对复杂曲面零件在三坐标测量过程中存在着定位难、定位精度低的问题,基于改进的迭代最近点算法,提出了考虑半径补偿的预定位与精定位的多级定位算法;并通过建立定位点几何误差与叶片定位精度的数学关系模型,结合贪婪算法与六点原则,给出了近优的定位点序列生成方法。结合定位算法与定位点序列,给出了复杂曲面零件定位迭代流程,并开发了三坐标测量定位系统。以涡轮叶片为例,通过的定位仿真和定位实验,结果表明:该系统只需测量12～18个点即可使得叶片定位误差在0.1mm以内,证明该系统能有效的提高复杂曲面零件的定位精度和效率。      

快速定位定向系统设计及车载实验研究

定位定向系统是能为载体提供精确地理位置坐标、指北方向和姿态角的导航系统,通常用于舰船、飞机、车辆等功能平台,为平台上的设备提供准确的位置和姿态参考信息.本文针对车载平台机动性高的特点,设计能够实现运动中对准的快速定位定向系统,开展捷联惯导数字递推算法、航位推算、多源信息组合导航、动基座对准算法、系统免标定、误差补偿等算法和技术研究.最后,开展静态对准、静态导航和动态车载实验研究.实验结果表明,动态对准时间小于5min,对准姿态精度小于1mil,方位保持精度小于1mil/2h,横滚角、俯仰角保持精度小于0.5mil/2h,里程计/惯导组合水平定位精度小于0.15％D,卫星/惯导组合水平定位精度小于10m.     

改进的Chan-粒子滤波算法超宽带室内三维定位

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。     

一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。     

地图辅助行人航迹推算技术的室内定位方法

针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2％,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求.     

非视距误差神经网络改正的超宽带定位模型研究

非视距环境是造成超宽带定位系统精度下降的主要原因。由于非视距环境的测距精度下降难以通过常规计算方法建立改正模型,提出了一种基于反向传播算法的神经网络改正的超宽带稳健定位模型。该方法通过反向传播神经网络的自适应学习方法建立了一种超宽带非视距误差改正的稳健定位模型,实现了在非视距环境下超宽带定位精度的提升。首先采集非视距环境下超宽带测距值,提取超宽带在非视距环境下的坐标序列,计算得到误差序列,然后通过反向传播神经网络建立误差改正模型预测得到标签的误差改正值,最后使用超宽带Kalman滤波定位模型进行超宽带定位,从而消除非视距环境对定位精度的影响。通过对比实验分析,本模型较多项式拟合模型超宽带测距精度提高46.8%,定位精度提高43.4%;较多面函数拟合模型超宽带测距精度提高28.2%,定位精度提高26.2%。实验结果表明,反向传播算法的神经网络对超宽带非视距定位模型的误差改正有很好的效果,对超宽带定位精度的改正效果显著。     

基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位方法

近年来,基于可见光图像的目标识别在无人车感知领域得到了广泛应用.然而,可见光图像目标识别无法应用于弱光和黑暗环境.针对于此,提出了一种基于红外视觉/激光雷达融合的目标识别与定位算法.首先,通过基于颜色迁移的数据增强训练方法,提高了红外目标识别算法的泛化性能.继而,提出了一种基于激光雷达修正的单目深度估计方法,通过视觉图...