面向智能手机的改进有限状态机步态探测算法

针对室内定位行人航位推算中步态探测算法步数识别准确率不高、同步控制不精确及位置估计偏差较大等问题,提出了一种面向智能手机平端活动的改进有限状态机步态探测算法。通过设定有限状态对应步行过程合加速度变化趋势,利用相邻合加速度差值和上/下坡次数阈值实现步数识别和步态周期估计。在211 m走廊内由2名实验人员分别平端智能手机开展实验,结果表明,改进算法的步数识别准确率为100%,每一步的平均识别时间提前了0.004 s,平均位置误差为0.384 m,相比于自相关分析和加速度差分有限状态机算法,识别准确率、同步控制精度和位置估计精度分别至少提高了0.7%、60%和21.15%。改进算法在步数识别、同步控制及位置估计方面优于现有算法。     

多场景下的行人步频自适应检测方法

针对步频检测中容易出现步数过计、错计等问题影响行人航迹推算(PDR)室内定位精度,提出一种自适应步频检测算法.由于智能手机内置加速度传感器直接采集得到的数据存在大量干扰噪声,提出一种组合滤波去噪方法,即将加速度数据依次通过赫尔指数移动平均法、卡尔曼滤波(KF)和低通滤波的预处理滤波组合去除噪声.然后在不同场景下,如上下...     

结合CNN-BiLSTM-SA运动模式识别的自适应步频检测方法

随着位置服务(LBS)的普及,基于智能手机的行人步频检测方法对行人航迹推算(PDR)有重要影响.针对传统步频检测方法在行人多种运动模式下计步误差大的问题,提出一种结合CNN-BiLSTM-SA运动模式识别的自适应步频检测方法.首先根据行人行走特点划分运动模式,使用卷积神经网络(CNN)提取行人不同运动模式的局部特征,利用自注意力机制(SA)对提取的运动特征进行权重分配;再结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)挖掘行人运动特征的前后时序关系进行分类识别;然后根据分类结果提出自适应最小峰距和自适应动态阈值两个特征约束的峰值检测算法对步频进行检测,并在步行中动态调整阈值大小.实验结果表明：本文提出方法在8种组合运动模式下步频检测平均误差率为1.31%,与传统峰值检测相比误差率降低5.97%,同时也优于固定阈值法.     

地图匹配辅助的KF-PF室内定位算法模型

针对使用智能手机进行行人航迹推算（pedestrain dead reckoning,PDR）时航向角漂移,定位精度不高,误差累积的问题,提出了一种地图匹配辅助的卡尔曼滤波-粒子滤波（Kalman filter-particle filter,KF-PF）多重滤波算法对PDR算法进行优化。在传统PDR算法的基础上,使用KF融合陀螺仪数据和地图信息解算航向角,然后采用基于地图匹配的粒子滤波算法对轨迹结果进行处理。实验结果表明,该方法消除了航向角误差过大对定位结果的影响,在提高室内定位的灵活性的同时增强了定位的稳定性和精度,并通过地图匹配减少了传统粒子滤波采样点数,降低了运算量,使其在手机平台上实时运行成为可能。     

WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。     

基于数据与模型双驱动的音频/惯性传感器耦合定位方法

北斗卫星导航系统已于2020年实现全球覆盖。在开阔的室外环境,北斗可提供厘米级的定位服务,正向着更泛在、更融合、更智能的综合时空体系迈进。目前高精度室内定位技术处于百花齐放、百家争鸣的状态,尽管苹果支持的超宽带技术在市场中拥有优势,但是5G、音频和蓝牙测角等可支持所有大众手机的技术在市场中也具备竞争力。室内定位目前主要面临部署成本高、定位精度低、信号覆盖范围小和系统泛化能力差等难题。多源融合定位技术是解决这些难题的重要途径之一,特别地,融合低成本惯导定位源和高精度射频/音频定位源是目前具备实用价值的融合定位组合。行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)定位源具有抑制积分误差累积的优势,但是由于用户手机握持姿态的复杂性和手机惯性传感器硬件的差异性,其在相对定位精度、手机泛化能力和多握持姿态支撑等方面也存在劣势,此外,受步频的影响,PDR定位源的位置更新率低于2 Hz。为了实现低成本、高精度和广覆盖的室内定位解决方案,本文提出了一种数据与模型双驱动的多源融合定位新范式,其中数据驱动的PDR部分通过构建神经网络模型,训练加速度传感器和陀螺仪测量值特征,学习速度变化矢量,推算高精度行人航迹,模型驱动部分为将数据驱动输出的相对航迹与高精度定位源输出的观测量通过扩展卡尔曼滤波,实现融合定位输出。试验结果表明,基于数据驱动的PDR方法可提供20 Hz的位置更新率,与高精度音频定位源融合,可实现0.23 m的动态定位精度。     

利用MKLD准则的自适应PF算法设计及其应用

为降低PF算法的计算量,提出了基于最大Kullback-Leibler距离(MKLD)准则的PF-AMCMC算法。该算法可在自适应地选择粒子数的前提下,同时自适应地选择粒子滤波算法中MCMC移动步骤实施的时刻,在保证一定的状态估计精度的条件下,减少粒子滤波的计算量。大量的数值试验和GPS/DR组合导航仿真试验表明,本文提出的算法较标准粒子滤波算法在克服粒子滤波计算量大的缺陷方面有显著的效果,且获得了精度更高的状态估计。     

基于自适应支撑区域的特征点检测算法

针对已有的特征点检测算法的不足,文章提出了一种基于自适应支撑区域(ROS)的算法,该算法针对目前特征点检测中的支撑区域选择,提出了一种自适应单调检测方法,改变了传统支撑区域选择过于单一的难点,自适应性强;并对于曲率的非极大值抑制易造成误检的问题,给出了三次扫描算法,即分析误检产生机理筛选候选特征点。通过支撑区域的自适应选择和三次扫描,实现了算法的自适应性和鲁棒性,检测精度高。试验结果表明,该算法无需先验参数,运行效率高,算法复杂度低。     

MODIS数据自适应火点检测的改进算法

在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想.     

基于局部能量最大可分的高光谱图像异常检测算法

提出了一种基于局部能量最大可分的异常检测算法,以滑动窗口中心点作为被检测点,其他点作为背景点,在最优投影方向上,以被检测点与邻域背景的投影能量之比来度量该点异常度.利用窗内投影值分布及与被检测点投影值关系等约束条件,去除异常信息对背景特性统计的影响,以真正反映异常与背景的可分程度.提出有效的多随机窗表决算法,以抑制虚警.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,能有效实现复杂未知场景下的异常目标检测.     

CUSUM算法的星载双频GPS周跳探测研究

本文针对星载双频GPS应用中的小周跳探测问题,提出了一种新的基于CUSUM算法的周跳探测方法。该方法首先利用M-W组合构造Q统计量,消除M-W组合均值未知的影响;然后构造基于Q统计量的CUSUM检验统计量,将小周跳的偏移影响累加起来,达到放大的效果,提高探测小周跳的灵敏度。最后分别利用仿真数据和CHAMP卫星实测数据进行小周跳探测试验,试验结果验证了该方法的正确性和有效性。     

智能手机二维码室内定位系统

针对定位服务大多数基于全球定位系统,提供室内定位的应用相对较少且布设成本过高的问题,实现了一种简单而有效的室内定位系统,可以在安卓智能手机中获取精确的用户室内位置。该系统利用高德地图软件开发工具包获取室内地图,采用包含地理位置信息的QR二维码标识位置,比其他基于无线技术的方法成本更低,相对于传统的行人航迹推算算法提高了一倍的精度。     

基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位

针对行人航位推算(PDR)定位存在误差累积和地磁指纹不唯一导致的误匹配问题,本文改进了基于粒子滤波的PDR/地磁指纹室内定位方法.在PDR定位过程中利用地图信息控制粒子权重更新,得到较为准确的位置信息后,利用动态时间规整(DTW)算法在PDR推算位置基础上进行快速序列匹配,获取最优位置估计.试验结果表明,融合定位方法有...     

基于GIS的室内定位约束与优化算法

随着室内定位技术的不断发展,室内导航渐渐成为可能。但由于室内定位精度和稳定性较差,导致定位点漂移,导航引导错误,用户体验感差,无法满足室内精细导航需求。文中根据室内空间的特点,结合GIS空间分析与导航推测算法,设计出一种适合室内定位约束与优化算法,能在不影响定位效率的情况下很大程度上改善定位效果。经实际场地实验,效果良好。     

基于智能手机传感器的室内行人三维定位算法

针对室内行人定位中累积误差发散及高程值缺失的问题,提出了一种基于智能手机传感器(磁力计、加速度计、陀螺仪和气压计)的室内行人三维定位算法。该算法在使用行人航位推算获得二维定位信息的基础上,融合多传感器输出解算行人方位角,结合电子罗盘提出加权方位角以提高解算精度;通过传感器输出检测行人行为状态,结合虚拟地标点图层及其匹配算法,将行人的位置匹配到相应的特殊位置,重置行人初始位置以消除累积误差;使用基于气压计的差分气压测高法求解行人的高程值,从而获得行人三维定位信息。在智能手机上进行实验,结果表明,该算法不仅能够提供准确、连续的二维定位信息,还能提高行人对楼层的分辨力,可为室内行人导航、跟踪等基于位置服务提供有效的定位信息。     

遗传算法优化支持向量机矿产预测方法

针对矿产预测中已知矿点的样本数目较少的问题,该文提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机矿产预测方法。采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和径向基核函数参数,避免了参数选择不当对支持向量机预测结果的影响,从而提高矿产预测的精度。以空间建模工具ArcSDM中的卡林型金矿床数据为例进行实验。结果表明,支持向量机模型的预测准确率为89.3%,查准率为70.2%;而证据权方法的预测准确率为79.4%,查准率为50%,均小于支持向量机预测结果,说明遗传算法优化的支持向量机是一种有效的矿产预测方法。     

奇异值分解和阈值分割的遥感自适应变化检测

针对传统遥感变化检测算法中差值影像构造方法不容易提取弱变化信息,以及变化阈值需要人工干预的不足,提出一种基于奇异值分解(SVD)和最大类间方差法(OTSU)阈值分割的遥感影像变化检测算法。首先计算两期遥感影像的多波段差值影像,对其进行矢量化后所构造矩阵进行奇异值分解,并计算差值影像的变化强度,选取奇异值分解主分量投影和变化强度作为表征两期影像变化的特征量;然后通过最大类间方差法对上述两个特征量进行阈值分割,得到变化检测结果;最后通过对比实验以及精度验证,证明了该变化检测方法相比传统方法能够更精确地提取出变化信息,而且能够自适应获取分割阈值。     

改进Laplace的无人机图像边缘检测算法研究

当图像灰度发生急剧变化时,常规算法存在"阈值检测不敏感"的问题.针对这一问题,借鉴RGB三相分解变换的思路,基于Laplace算法基本原理,文中提出BRGB-ALaplace算法.该算法先进行图像增强,并用高斯滤波器平滑图像和抑制噪声;再对RGB 3个相位分量方向进行拉普拉斯模板锐化拉伸,对这3个分量进行相位重组,实现...     

结合LOG算子和大津法的遥感影像边缘检测方法

针对遥感影像具有丰富的细节和混合噪声,采用传统高斯拉普拉斯(LOG)算子难以有效地提取遥感影像地物边缘信息,文章提出一种结合LOG算子和大津法(Otsu法)的遥感影像地物边缘信息提取算法。此算法采用中值滤波对原始影像进行消噪,利用Otsu算法对滤波后影像进行自适应阈值分割得到目标影像,采用LOG算子对目标影像进行边缘信息提取。以安宁某区域的遥感影像为例,实验结果表明,提出的算法与传统LOG算子相比,具有更高的提取精度,能有效地提取出遥感影像的真实边缘、减少伪边缘。     

基于改进的最大类间方差法的遥感影像变化检测

变化检测技术被广泛应用于灾情估计、环境监测、农作物生长、森林覆盖等多个领域。为了自动获取变化检测的阈值,本文仔细分析了最大类间方差的方法和原理,改进了二维最大类间方差方法在变化检测中的应用,并利用多套遥感影像数据进行了实验,实验表明了该方法的可行性和有效性。