室内位置云平台关键技术研究

针对室内定位普遍存在的连续性和可用性问题,该文研究搭建了位置服务私有云,实现了室内混合云定位关键技术。利用硬件资源虚拟化,实现了动态部署、弹性计算、按需调配的云计算服务。提出了信标节点校正和自主轨迹推算的混合云定位技术,改进了室内定位的连续性和可用性,定位精度达到了约2m。利用微服务管理调度技术及其云推送服务组件,解决了大规模用户在线服务和数据通信瓶颈。开发了大众位置服务云端软件和终端APP,集成了室内地图、混合云定位服务,实现了室内位置云服务。     

UWB应急组网定位系统的设计与实现

针对在灾害场景下如何实现室内被困人员与救援人员的快速定位及实时在线显示问题,该文基于抗干扰性强、穿透力强的超宽带(UWB)室内定位技术,研究了UWB应急组网定位系统功能需求,突破了室内UWB组网、整体网平差等关键技术,构建了可视化与分析功能一体化的监控系统。并在学院楼地下一层部署UWB组网测试环境,测试了系统组网定位、小车实时轨迹、人员历史轨迹等功能,测试的室内定位精度可达10～20 cm,能够满足UWB室内定位数据实时解算、在线显示、调度决策等需求。软件系统有效改善了基于UWB定位技术的实时显示软件缺乏的现状,能够为灾害场景下救援人员安全监控提供保障。     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

基于RFID的室内定位技术的开发与研究

阐述了对基于射频识别(RFID)的室内定位技术的研究结果,基于该原理的研究成果,以无线局域网为媒介、以C#编程开发实现了基于信号能量指标(RSSI)测距的室内定位应用程序,并设计测试方案对其定位误差进行测试与分析。经测试,该程序定位误差在2.5m以内,长时间解算值方差在0.04以内,证明了该技术实现室内定位的可行性。     

基于MENS-INS的智能手机室内定位系统

针对目前室内定位技术前期指纹数据采集工作量大、成本高、需部署特殊硬件的问题,提出了一种基于智能手机MENS-INS的室内定位系统.以Android系统为平台设计开发了一款手机应用,利用手机MENS中的陀螺仪、加速计和磁力计获取数据,采用INS算法以及Kalman滤波,结合电子地图匹配算法,实现较长距离内定位精度控制在1～2 m,有助于室内定位技术的大规模推广.     

融合UWB+PDR的室内定位方法改进

近年来,随着科技的进步和创新,对室内定位的研究正朝着多技术互补融合的方向发展,将导航技术与室内定位相融合成为目前的研究热点。行人航位推算(PDR)和超宽带(UWB)技术以其独特的定位优势和精确度等众多优点成为室内定位的主流技术,但PDR由于其累积误差的影响只适用于短时间内高精度室内导航需求,而超宽带在复杂环境中,时间信息可能会严重失真,导致定位信息缺失。因此,本文利用扩展卡尔曼滤波(EKF)对两者进行融合改进,以此发挥各自技术优势。试验结果表明,定位解算的终点误差最大为0.819 5 m,最小为0.144 3 m,平均误差为0.347 8 m,位置平均误差为0.475 0 m,有效提升了室内定位的精度。     

一种基于全向指纹库的WiFi室内定位方法

WiFi室内定位技术是导航与位置服务领域的研究热点。室内环境下WiFi信号衰减受人体遮蔽影响较大,本文考虑了用户朝向引起的信号强度差异,提出了一种基于全向指纹库的WiFi室内定位方法。试验结果表明,该方法定位精度高于基于方向识别的指纹定位方法,当K取4时,平均定位误差为1.44 m,定位精度优于1 m的置信概率为54%,优于2 m的置信概率为88%。     

单目视觉技术在室内定位中的应用研究

针对有源室内定位技术存在的基建投资较大、信号稳定性要求高、定位效果不理想等问题,文中提出一种成本较低、定位精度不受信号稳定性影响的无源室内定位方法.该方法应用单目视觉技术分析实时照片从而确定用户的室内定位.首先使用AlexNet网络的迁移模型识别照片得到初步定位,进而结合尺度不变特征变换算法和相机位姿估计算法解算出精确定位.经测试,92％ 的测试点定位误差在1.5 m以下.结果表明,文中提出的定位算法能实现较高的定位精度,为无源室内定位的相关研究提供参考.     

Xtion/IMU组合的机器人室内定位方法

针对机器人在室内、深海或者高楼林立的大都市导航定位存在的问题,该文展开了基于Xtion传感器与惯性测量单元(IMU)松组合的移动机器人室内定位算法的研究,采用了组合导航及自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法等创新性方法,解决了机器人室内定位精度不高的问题。通过对机器人室内组合导航轨迹的实验验证,该文的组合导航方法能够提高机器人移动轨迹的精度,更接近于真实轨迹,满足了移动机器人室内导航定位的需求。     

WiFi融合环境光定位方法研究

针对现有基于WiFi的室内定位算法精度低、稳定性差的问题,该文提出了一种基于WiFi定位的环境光匹配组合室内定位方法。该方法利用智能手机中内置的传感器即可实现连续、可靠的定位。该文首先利用手机光线感应器采集室内环境光强度信息,并构建环境光指纹数据库;其次利用基于RSSI的质心定位算法进行初步定位;最后通过K-近邻匹配算法进行环境光数据库匹配,从而实现融合定位。实验结果表明,相比传统的仅靠WiFi进行定位的方法,该文算法的定位精度和稳定性有明显提升,可为大型超市、地下停车场、隧道、矿井等室内环境光较为稳定的区域提供定位技术帮助。     

自然资源管理辅助决策服务平台设计与实现

针对目前自然资源业务信息化中存在的问题,该文利用“互联网+”技术,依托“一张图”核心数据库,提出了构建自然资源管理辅助决策服务平台。探讨了系统的架构设计,明确了系统的关键技术难点,分析了系统实施方案和自然资源的辅助决策功能。该系统能有效地提升自然资源数据应用的深度和广度,支撑科学决策和对外服务水平。     

遥感定量反演华北平原地区冬小麦含水量

针对现有植被水分反演算法在华北平原地区适用性差、反演精度低、不能实施有效监测的问题,该文基于地面实测冬小麦植被含水量(VWC)数据,基于归一化型和比值型植被水分指数这两种常见的指数类型,提出调节植被水分指数以削弱土壤背景的影响,使用多个波段反射率数据反演VWC,提高拟合精度80%以上,发展适用于华北平原的农作物水分含量反演模型。拟合冬小麦植被含水量的决定系数为0.51,均方根误差为0.95(kg·m^-2)。结果表明:调节植被水分指数能够削弱土壤背景影响,大幅度提高植被水分反演精度;同一种指数计算形式中,在水汽吸收谷内,基于更长波段反射率的植被水分指数反演精度更高;归一化型和比值型植被水分指数在反演精度方面无明显优劣,归一化型植被水分指数反演精度。     

一种适用于航空影像的无参考模糊探测方法

针对侧风、强风、湍流等飞行环境容易造成航空影像运动模糊,严重影响航空影像质量,同时航空影像数据量大,手动挑选模糊影像费时费力的问题,为了提高航摄内业人员的工作效率,该文研究一种适用于航空影像的自动模糊探测方法,以主流的无参考再模糊算法Reblur和无参考结构清晰度算法NRSS为基础,结合航空影像具有丰富地物的特点,对影像进行分块处理,计算所有字块的Reblur和NRSS模糊探测值,最后得到整幅影像的模糊探测值。其中,再模糊算法通过计算待测影像和参考影像的水平和垂直运动方向上的灰度变化来评价图像模糊度;NRSS算法在结构相似度SSIM算法基础上加入梯度信息提取和高斯滤波等改进,通过计算结构相似度评价图像模糊度。实验结果表明,该文研究的无参考模糊影像探测方法适用于航空影像数据,其评价结果与人眼主观评价结果具有较高的一致性,能够准确地缩小模糊影像的查找范围,极大地提高了航摄内业效率。     

移动激光扫描数据的道路标线自动提取

针对道路标线三维矢量数据难以高效精确获取的问题,该文提出了一种从移动激光扫描数据中自动提取道路标线的新方法。基于平缓路面这个假设,利用邻域高程一致性的判断方法提取地面点。将地面点根据轨迹数据分割成多组剖面,对每个剖面上的点云进行强度直方图统计,找到强度值有突变的点。以此为种子点通过强度值区域生长以得到完整的标线,利用点云模板匹配的方法剔除错误点集。最后对标线点云进行矢量化得到三维矢量线。通过城市中大约2km长的移动激光点云数据的实验,证明本文提出的方法在提取道路标线方面能得到较好的结果。     

影响机载激光雷达点云密度的因素分析

针对机载激光雷达设计点云密度与实际获取不一致的问题,该文从参数设计、设备性能、摄区情况和综合要求等方面讨论影响点云密度的因素,分析各个因素对点云密度的影响程度,提出了保证点云密度的一般方法。基于影响因素分析结果,该文从工程实践出发,系统性地介绍了点云密度设计思路并验证点云密度影响因素。研究结果为如何设计机载激光雷达点云密度提供参考依据,对工程项目设计和数据处理具有一定指导意义。     

深度学习的极化合成孔径雷达影像语义分割

针对现有极化合成孔径雷达影像语义分割方法存在的缺点,且该方向深度学习研究较少的问题,该文以国产机载全极化MiniSAR系统为依托,首先,对极化合成孔径雷达原理和基于深度学习的极化合成孔径雷达影像语义分割方法进行了分析;其次,使用实验数据对该方法的分割精度进行了验证分析,单类分割最大像素精度达94.61%,全类均交并比达到86.83%,结果证明了该分割方法的可行性和准确性;最后,为进一步提高极化SAR影像语义分割精度,在样本制作、提升效率、矢量化等方面提出了建议。     

超宽带与激光雷达组合的室内定位方法

针对室内及室内外过渡区域,GNSS信号受到严重影响导致的定位精度下降甚至无法定位的问题,该文提出了一种新的多传感器组合的室内定位方法。充分利用超宽带(UWB)超高的时间分辨率、良好的抗多径能力和较强的穿透能力,以及激光雷达(LiDAR)所表现在构图与定位方面主动、高效、精确的特点。使得两个系统相互作用,在复杂的室内环境下能够获得厘米级的定位结果。基于室内环境下的实测实验结果表明:无论是在非视距环境下UWB定位能力受到严重影响,还是在LiDAR定位结果出现较大发散的情况下,基于EKF的UWB/LiDAR组合定位系统都能够稳定维持厘米级的定位精度,定位结果比较接近参考轨迹。本文提出的基于EKF的UWB/LiDAR组合定位模型,实现了复杂室内环境下的高精度定位。     

无人机倾斜摄影技术研究与应用

针对无人机倾斜摄影系统选型设计、传感器配置和系统集成问题,该文按照倾斜摄影技术要求,通过分析各种类型无人机飞行平台的技术特点和性能指标,提出了不同场景下无人机系统设备的选型设计方法、多种倾斜摄影相机的合理配置方案、系统优化集成方法和数据处理技术流程,指出了无人机倾斜摄影技术目前存在的问题。该文研究成果为无人机倾斜摄影系统开发、设备研制及生产作业提供了重要参考,已研发出固定翼无人机、多旋翼无人机为飞行平台的多种规格型号的无人机倾斜摄影设备,提高了作业效率。     

一种历元间差分的多粗差探测方法

针对无人机飞行过程中观测值质量较差、复杂多变的动态环境带来多个粗差,从而严重影响解算结果的精度及可靠性的问题,该文提出了一种基于历元间变化量的多粗差探测新方法。由于无人机RTK的采样率一般较高,前后历元间具有较好的一致性,所以本方法通过历元间差分进行初步探测,之后运用高精度历元间变化量的先验信息进行抗差卡尔曼滤波,并且本文对粗差和周跳进行区别处理,从而保证即使在多周跳多粗差的情况下,依然保证滤波器的稳定性。通过中海达自主研发的后处理软件UAV-PPK,对多组实测数据进行模拟实时RTK及后处理PPK解算。结果显示,该方法通过历元间变化量的约束,可有效地对多粗差进行探测,防止发生跳变,从而为无人机实时RTK及后处理PPK提供连续高精度、高可靠性的位置信息。     

北斗短报文的无人机飞行监管技术与装备研究

针对我国现有以地面雷达为主要空管手段的监管体系中,轻小型无人机飞行目标存在的“看不到”“管不了”等难题。该文提出了基于北斗短报文通信技术的无人机系统飞行监管技术与方法,研究制定了无人机资源注册、任务注册机制,以及无人机飞行诸元传输协议;研究突破了无人机机载设备终端电磁兼容、北斗通信传输频次加密、多系统导航定位、FPGA优化集成等关键技术,研制了小型化、轻量级、高频次北斗短报文无人机飞行监管机载终端,开发了网络化无人机飞行监管综合运行管理平台。全套系统在国土测绘、海洋监测、灾害应急等领域开展5个节点应用示范,有效实现了无人机多架、协同、异地、同步在线超视距通信与监管。研究成果填补了我国无人机飞行安全管理的空白,进一步推动了无人机产业化发展,有力保障了我国低空空域开放政策的有序推进。