基于正则化方法的室内三维定位算法

首先简述了基于无线通信的室内三维定位技术的发展概况、实现方式以及有待研究解决的问题,然后详细叙述了定位算法的基本原理,分析并解决了病态方程组的求解问题,接着利用实测数据建立了非视距传播环境下(Non-Line Of Sight,NLOS)的测量误差模型,最终通过迭代得到终端的三维定位坐标。实验证明了该定位算法的精度在x、y轴能够达到0.2 m,在z轴能够达到1.8 m。     

GIS技术在无线电波场强分析中的应用研究

无线电波场强分析在广播电视台站规划中是一项重要的工作,采用传统的电波传播模型进行场强预测时,相关的计算大多依据纸质地图用手工进行,工作强度高,结果精确性低。本文结合地理信息系统(GIS)的空间数据管理、数字地形分析等技术,构建台站与发射机实体对象,基于地理空间信息环境实现了典型电波传播场强分析模型,提高了场强计算的效率和空间位置精度,同时将人口分布信息应用到模型中,增强了台站规划的科学性;最后讨论了GIS技术在电波传播模型中进一步应用的前景。     

长波天波授时可行性分析

为扩展现有长河二号系统的授时覆盖范围,提出利用天波实现远距离授时。结合实测数据以及长波天波场强和时延理论算法,分析了天波场强和时延随传播路径及昼夜变化的规律,并通过天地波场强的对比验证了利用天波授时的可行性。     

基于GPS和GSM的公安专用跟踪系统

采用GPS定位与GSM网络场强定位技术相结合实现了一款公安专用跟踪系统。该系统比一些常规的跟踪系统更加具有精确性、实时性和不间断性。系统的跟踪终端主要包含了GPS模块、GSM功能单元和MCU控制电路三大部分。     

基于扩展场强模型的稀疏AQI空间插值新算法

针对空气质量指数（AQI）监测点分布稀疏,现有空间插值算法精度不高问题,提出了新的扩展场强模型与算法。扩展场强单参数模型引入参数c控制场强衰减程度,通过c与误差关系图并借助二分查找法计算最优c值。扩展场强双参数模型加入参数k调整场强影响范围,通过c、k与误差关系图并借助迭代双线性插值法求解最优c、k组合。以北京、天津、武汉、郑州四个城市2014-08~2015-04的50组AQI监测值为实验数据,采用交叉验证法并以RMSE、AME、PAEE为评价指标,实现了单参与双参模型及参数选取,然后与克里金法及类似的反距离加权法进行对比。实验证明,扩展场强模型能够得到针对稀疏AQI的更高插值精度,且双参数模型精度高于单参数模型。本文算法适用于采样点数目与位置均固定的稀疏数据插值,并可推广至其他类型与维度的空间数据。     

利用北斗连续运行参考站系统提高导航定位精度的试验

为了利用北斗连续运行参考站系统提高民用导航定位的精度,采用实时码差分定位技术提高车载导航仪的定位精度,通过自定义差分电文可实现北斗伪距改正数的播发,将系统的解算单元和播发单元分离从而实现分布式系统架构,采用基于最近物理参考站的码差分定位差分生成及播发策略提供海量用户并发服务。该系统实现了接收机终端算法与服务器软件算法的模型统一,并在东部某市实际北斗连续运行参考站系统中实际运用,测试验证了该算法的精度及系统的可靠性。     

北斗一号卫星导航系统定位算法及精度分析

针对我国建立的北斗一号导航定位系统,介绍了该系统的定位原理,给出了基于北斗双星和三星定位算法的模型,进行了实测数据的解算,分析了星历误差、信号传播误差和接收机钟差等误差对定位精度的影响,计算结果表明该算法简单、实用,可满足中高精度的导航定位用户需求,对二代导航系统定位数据处理和精度分析具有参考价值。     

GPS车载导航的交互式多模型算法

GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术,而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠,但由于载体真实运动的复杂多变,任何单一模型都难以全面描述,致使单一模型的滤波都容易出现模型误差。针对这一问题,将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中。通过分析车辆的运动特点,选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互;同时考虑到车载终端计算能力有限,将状态变量在各方向解耦。仿真显示,在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当,但在非机动时改进的算法明显占优。     

GPS车载导航的交互式多模型算法

GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术,而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠,但由于载体真实运动的复杂多变,任何单一模型都难以全面描述,致使单一模型的滤波都容易出现模型误差.针对这一问题,将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中.通过分析车辆的运动特点,选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互;同时考虑到车载终端计算能力有限,将状态变量在各方向解耦.仿真显示,在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当,但在非机动时改进的算法明显占优.     

复杂环境下的超宽带高精度定位算法

针对相对于室外更为复杂的室内或者灾害环境中,全球导航定位系统(GNSS)信号受到严重影响导致定位精度下降甚至会无法定位的问题,该文充分利用了超宽带(UWB)极高的时间分辨率、优异的抗多径能力和非视距(NLOS)环境下较强的穿透力,从信号传播层面改进定位算法,通过经验值判断测量环境,在基准站与移动站之间不存在障碍物遮挡的情况下,通过UWB定位模型进行定位并通过卡尔曼距离滤波模型去除噪声;在基准站与移动站之间存在障碍物且在信号可以穿透障碍物的情况下,通过路径损耗模型实现对NLOS误差的粗略估计,在此基础上加入卡尔曼距离滤波模型做进一步估计,进而以此估计值对定位结果进行改正。基于室内环境下的实测实验结果表明:无论静态或者动态,在产生NLOS误差导致定位结果轨迹与实际参考轨迹差别较大的时候,该文定位算法会对定位结果有较好的改正,通过经验值判断的方法可实现复杂环境下较好的定位。     

一种基于多普勒频移的GPS自适应滤波算法研究

针对接收机的动态模型对GPS定位精度的影响,提出了一种基于多普勒频移观测的高动态GPS自适应滤波算法。该算法利用GPS伪距测量值以及利用信号载波的多普勒频移所获得的伪距率测量值,在GPS动态滤波中同时观测伪距和伪距率。借助于移动目标的运动矢量模型以及GPS定位误差模型建立了滤波方程。重点讨论了运用该模型进行Kalman滤波的实现过程。仿真实验表明,该模型与传统的方差自适应模型相比,位置精度提高了32%、速度精度提高了25%,应用本文算法能够提高定位精度和改善接收机的动态性能,拓宽高精度、高动态导航的应用范围。     

提供导航支持的车辆监控系统

本文对GPS与GIS的集成方式、GPS信号的解析、地图匹配、最短路径算法进行了研究，通过GPRS（通用分组无线业务）信息的传输实现监控中心与车辆之间的无线通信和信息交互，来实现车辆导航监控。     

顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法

现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。     

一种适用于卫星导航系统星间链路的可抢占时隙TDMA体制

针对传统TDMA体制数据传输时延较大的缺点,提出了一种适用于卫星导航系统星间链路的可抢占时隙的TDMA体制,并抽象出了该TDMA体制下的时隙编排优化目标,结合卫星导航系统星座的星间可视性,以顶点着色为理论基础提出了一种优化的时隙编排算法。仿真结果表明,与GPS星间链路的TDMA体制相比,所提出的TDMA体制可达到相同的卫星自主定轨精度以及系统用户等效观测误差(URE)性能,同时大幅提高了系统通信性能。     

基于RSSI联合算法的二维室内定位系统设计与实现

针对位置指纹匹配算法计算量大导致室内定位精度不高的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的联合算法. 该算法以K近邻位置指纹匹配算法为基础算法,加入三角定位辅助算法,首先进行三角定位得出参考区域,再进行位置指纹匹配进行精准定位,有效地提高了定位精度. 使用Android Studio基于Java语言开发了一款集Wi-Fi位置指纹采集与在线定位一体化的软件,并在试验场地进行测试.实验结果表明:该算法定位精度在二维平面内达到 1～3 m,较单一算法定位精度有所提高.      

eLoran系统新型信号波形设计及其性能评估

增强型罗兰导航系统(eLoran)作为全球卫星导航系统(GNSS)的备份系统,是国家定位导航授时(PNT)安全的重要基础设施.针对目前标准eLoran信号存在易受交叉干扰、天波干扰,通信数据传输速率低等的问题,本文基于标准罗兰信号体制提出了两种波形改进方法(衰减函数法与对称波形法)并对新型波形进行性能评估.实验结果表明,两种方法能够有效缩短波形持续时间,加速后沿波形下降,减小发射机功耗.对称波形法能够大幅减小波形持续时间,但缩短波形持续时间也将改变原信号波形的频谱特性,利用衰减函数法可以最大程度保证信号的频谱性能.综合分析可知,新型波形能够有效利用时域资源,空余的时间可用于增加传输信号,进而提高数据调制技术的性能.     

一种基于低功耗蓝牙的室内定位技术

本文提出了一种基于蓝牙基站的室内定位解决方案。该技术方案中,蓝牙基站由低功耗蓝牙模块组成,在需要定位的室内空间均匀部署一定数量的蓝牙基站,每个蓝牙基站可以创建一个信号区域,并周期性地向外界广播自己独有的与位置信息对应的mac(media access control)地址和RSSI(Received Signal Strength Indication)值。当携带有蓝牙终端设备的用户进入该信号区域,就会接收蓝牙基站广播的RSSI值和mac地址,然后通过基于泰勒级数线性化的最小二乘迭代算法进行精确定位。实验结果表明,该系统定位精度在2.5 m以内,满足绝大多数的室内定位需求。     

基于BP神经网络的深基坑变形预测

建立深基坑变形监测数据处理的BP神经网络模型,采用双曲正切S形函数进行输入和输出层传递,选择批处理梯度下降法训练前向网络,并采用附加动量法和学习速率自适应调整进行改进,运用Matlab建立BP神经网络模型。预测结果表明,改进的BP神经网络模型预测精度更高,提高了学习速度并增加了算法的可靠性。     

不确定性选址问题探讨

阐述了GIS网络分析中不确定性选址问题的基本模型及特性。从问题的定义可知其为NP完备类问题。推导了最优解在紧条件的下界算法,并结合广义Powell算法及遗传算法,提出了不确定性选址问题的混合遗传算法,实验证明,在最优解的品质和收敛速度上都达到了比较好的效果。同时,实验的结果从另一个角度证明,如果兼顾收敛速度和解的品质这两个指标,单纯的遗传算法未必比其他搜索算法更优越,采用一些局部搜索性能较好的算法结合遗传算法,可以从两方面改善求解效果。     

一种WiFi距离交会加权融合定位算法

基于距离交会的WIFI室内定位算法受环境的影响,距离反演精度较低导致定位误差较大,不同距离反演模型对定位误差影响特性存在差异。考虑到GPR距离反演模型过度平滑引起定位结果扎堆的缺陷和传统损耗模型反演精度过低引起定位结果误差较大的缺陷,提出一种基于GPR预测模型和损耗模型的加权融合定位算法。实验结果表明:该融合算法能够有效提高定位精度并明显改善基于GPR模型定位算法的定位结果扎堆现象。