一种基于蓝牙室内指纹定位的贝叶斯改进算法

贝叶斯估计是重要的位置指纹定位算法，但传统的等值贝叶斯先验概率在动态定位中不适用。针对该问题，本文提出了一种基于贝叶斯指纹定位的改进算法。首先，借助陀螺仪获取的航向信息和高斯核函数模型建立概率投票算法，计算先验概率；然后，结合先验概率和信号强度计算待测点位于参考点上的后验概率；最后，选取概率最高的参考点，以概率为权重计算待测点的最或然值。以智能手机为试验对象，在规则路径试验中，改进算法的平均定位误差为1.15 m，定位误差小于2 m的概率为96.1%，不规则路径试验中，平均定位误差为0.50 m，定位误差在1 m的可信度为94.8%；并且改进算法对定位中位置跳变的现象有明显改善，具有较好的稳健性。     

聚类阈值结合动态K值的蓝牙室内定位算法

针对固定阈值的动态K近邻算法定位时未能有效剔除距离较远参考点的问题,该文提出了基于聚类阈值结合动态K值的算法:①在离线阶段建立聚类指纹库,并在每个聚类子块中设定聚类阈值;②在线阶段根据待测点信号确定其所处的聚类子块和对应的阈值,由信号强度的欧氏距离和聚类阈值选取K个信号距离最小的参考点;③以信号距离倒数为权重计算坐标加权平均,作为定位结果。实验分析得出,与固定阈值的动态K值算法的平均定位误差为2.64m;聚类阈值结合动态K值算法的平均定位误差为1.12m,降低了57.6%,并且点位误差在1m和2m内的可信度分别为42.3%和77.8%。聚类阈值结合动态K值算法能够较好地剔除距离较远的参考点,可以有效提高蓝牙指纹定位的精度。     

基于手机传感器和互补滤波的行人航向解算

目前行人航迹推算逐渐成为室内定位研究与应用的热点。针对利用陀螺仪推算行人航向时存在较大累积误差的问题，本文提出了一种基于智能手机传感器的行人航向解算算法。该算法根据陀螺仪输出的角速度数据与手机传感器参数计算合适的阈值，实时调节PI调节器的误差补偿系数，对预处理后加速度计和磁力计数据解算的航向角进行补偿，并与陀螺仪数据互补滤波融合，得到融合后的航向角。试验基于低成本智能手机，分别在磁场强弱环境下采集手机传感器数据，对比分析本文算法与传统互补滤波算法及九轴数据融合算法在推算行人航向时的精度。试验结果表明，在室内磁干扰较强的环境下，本文算法与传统互补滤波算法、九轴数据融合算法相比定位精度分别提升了68.4%和65.9%，平均航向误差分别减小了3.4°和1.8°，验证了本文算法有较好的抗磁干扰性能，提高了行人航向角解算的可靠性。     

基于四元数法的航向修正算法分析

目前载体的姿态解算已成为捷联式惯性导航系统精确导航的研究热点。为了减少由于陀螺仪漂移带来的航向误差,提出了一种基于启发式漂移消除算法(HDE)的改进航向修正方法。该方法采用四元数法解算载体航向,利用行人在室内环境下,行走直线时航向角偏差直接对行人航向进行修正,然后推算行人航向轨迹。实验采用低成本的智能手机,对比分析了不同采样频率以及二阶龙格-库塔法与四阶龙格-库塔法更新四元数解算航向角的精度,试验结果表明,提高采样频率能减小航向解算误差,提高定位精度。该算法对导航定位研究有一定的参考价值。      

基于无人机可见光影像的紫菜养殖筏架信息提取方法及应用

海上紫菜养殖筏架分布无规律、大小不规则且数量较多,现场测量难度大、卫星影像空间分辨率低,不能精确测量出紫菜筏架面积。无人机机动性强、影像空间分辨率高,可在紫菜养殖调查中发挥重要作用。本研究以连云港海州湾紫菜养殖筏架为研究对象,开展可见光波段在养殖筏架与水体的光谱可区分度研究,基于6种植被指数,进行自动提取实验,以目视解译结果作为真值,进行精度分析,同时利用不同时相、不同区域的无人机可见光影像,开展方法的普适性研究。结果表明：绿色度坐标（green, G）和植被（vegetativen,VEG）指数方法在浅水区和深水区均表现较好,养殖筏架个数识别精度、面积识别精度均超过91.00%。基于此,利用上述两种方法,开展其他区域自动提取实验,养殖筏架个数识别精度、面积识别精度分别超过93.02%和89.37%。结果验证了无人机可见光影像可以实现紫菜养殖筏架的自动提取,精度基本满足紫菜养殖调查需求。