基于RFID和自适应卡尔曼滤波的室内移动目标定位方法

本文研究了UHF-RFID（超高频-射频识别）环境下的移动目标定位问题,提出了一种结合自适应卡尔曼滤波和BVIRE（边界虚拟参考标签）的移动机器人定位方法,即B-AKF（Boundary-Adaptive Kalman Filter）定位方法.首先,利用UHF-RFID系统对移动机器人进行初始定位,其次,考虑模型和噪声统计特性不确定性,采用自适应卡尔曼滤波方法对机器人的运动状态进行预测和更新,并引入自适应因子补偿噪声方差不确定性问题.最后,搭建了基于UHF-RFID的定位实验平台,并通过实验研究表明,相比于传统的线性BVIRE和线性卡尔曼滤波方法,所提出的自适应卡尔曼滤波方法具有更高的定位精度和更强的鲁棒性能.     

可见光定位关键技术的研究与展望

室内定位由于在工业生产和日常生活中存在重要的应用价值而成为研究的热点,传统的Wi-Fi、蓝牙等无线定位技术由于电磁干扰和多径效应等原因很难实现高精度的室内定位.经过调制的白光LED在满足照明需求的同时能够传送位置信息,实现室内的高精度定位.首先介绍了可见光定位系统中常用的几种调制方式,对不同调制方式的特点做出比较,提出了一种适用于可见光定位的调制方式;然后,介绍并讨论了可见光定位系统的两种解调方法;之后介绍了几种可见光定位的算法,并对每一种算法的性能进行详细的分析;最后对于可见光定位中存在的问题进行了讨论与展望.     

基于指纹识别的室内定位中的隐私保护

基于指纹识别的定位是最流行的室内定位方法.在离线阶段,服务器测量指纹,比如来自特定空间已知位置的不同接入点（AP）的接收信号强度（RSS）,测量后服务器将测量结果保存在数据库中;在线上阶段,用户同时向服务器发送他当前指纹的测量结果以及位置查询请求,服务器将在数据库中查找与测量结果最接近的指纹.虽然这种方法已经被研究了很久,但现有的工作并没有考虑2个隐私要求：供应商希望保护他们花大代价收集的指纹,用户想要对服务器保留他们的指纹测量结果,以避免泄漏位置.为了实现隐私保护,本文提出一种使用加密技术的指纹匹配方案,这个方案在加密情况下计算由用户测量的指纹与服务器存储的指纹的距离,服务器存储的指纹在这一过程中仍处于密文空间.本文证明了这个方案在进行单点定位时能够很好地保证两者的隐私要求.为了减少高昂的时间开销,本文还提出了一个基于网格划分的改进方案,以及以有限的隐私损失为代价的扩展方案.为加强安全性,最后提出了有效对抗特定攻击的对策,在这种攻击中恶意用户可以通过重复定位获得服务器存储的指纹.使用公众 RSS指纹数据集的扩展实验结果显示本文方案足以在实现实时定位的同时保留定位精度.     

ArcInfo下卫星遥感火点空间定位算法研究

应用ArcInfo地理信息系统和MapObjects组件空间分析技术、数据库技术,对森林火点卫星遥感信息的地理定位技术进行了研究,结合1:250000地理信息数据,研制了快速获取火点周围地理信息的技术流程及计算方法,开发了业务化系统,实现了自动化操作。尤其在多火点的情况下更能显示出其优越性,相同情况下,比手工地理定位提高了定位精度,工作效率提高了10倍以上。投入业务运行以来,在森林防火工作中发挥了重要作用,为火点监测赢得了时间,取得了明显的社会效益。     

基于DBSCAN与网格搜索的雷电定位算法

定位精度是评价雷电定位网络的重要指标之一,定位算法直接影响雷电探测结果的精度。雷电监测系统探测数据误差不可避免,传统定位算法不具备抗误差干扰能力,迭代计算易发散,定位结果精度不高。为了满足实际应用需求,提出一种新的雷电定位算法DG-LLA（DBSCAN and grid-search lighting location algorithm）,在定位计算中引入DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）方法与网格搜索方法。通过仿真与国家雷电监测网实际定位结果对比分析定位算法性能。结果表明:到达时间差（time difference of arrival,TDOA）法和Taylor级数展开法定位误差较大,仿真区域的均方根误差分别为982 m和668 m;定位中引入DBSCAN方法后,均方根误差明显减小为406 m,引入DBSCAN方法和网格搜索方法后,均方根误差减小为349 m;在相同回击数据条件下,算法DG-LLA与国家雷电监测网相比定位数量更多,回击数据的利用率从43.4%提升到51.5%,新增定位结果周围雷达回波特征较强,定位精度更高。     

一种改进的联合SRP-PHAT语音定位算法

提出了一种基于正交直线麦克风阵列的分级搜索SRP-PHAT(可控响应功率-相位加权)语音定位算法.利用正交直线麦克风阵列将二维搜索空间缩减为2个一维空间以减少计算量,并联合使用四叉树由粗到细的分级搜索(hierarchical search)策略分别在一维空间中搜索声源位置.通过Matlab对联合算法进行了仿真,实现了声源定位,并与传统的全搜索SRP-PHAT算法和改进前的基于正交直线麦克风阵列的加速SRP-PHAT算法进行比较分析.实验与仿真结果显示:该联合算法大大减少了计算量和定位时间,能准确定位声源位置.     

基于优化模糊逻辑的双线偏振天气雷达地物杂波识别算法研究

针对双线偏振雷达偏振参量能在回波识别中提供更多特征的优势,在常规多普勒天气雷达模糊逻辑算法的基础上,引入偏振参量实现地物杂波识别,由此根据雷达数据中地物和降水回波各自的回波特性,选择6个区别最明显的特征参量,建立了特征参量的统计分布概率,并运用CSI评判标准给出了地物杂波识别的最优化隶属函数;利用2020年攀枝花市新架设的X波段全固态双线偏振雷达观测个例,对比了传统的与改进后的模糊逻辑算法识别效果,结果引入偏振参量的模糊逻辑算法能更好地识别降水和地物混合位置的地物回波,同时改善了径向速度为零区域被误判为地物回波的问题。     

基于决策树算法的江苏省不同区域短时强降水预报研究

采用2000—2019年13个地级市气象站地面观测站点观测资料以及ERA5再分析资料,基于机器学习中的经典的C4.5算法对江苏省不同区域是否出现短时强降水建立气象要素预报模型。结果表明:基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对江苏省不同区域是否发生短时强降水进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。决策树模型利用各区域总样本的前15 a数据样本进行自学习,学习准确率在淮北地区为89.70%,在江淮之间地区为87.89%,在长江以南地区为87.88%,利用各区域剩余5 a样本对该决策树模型的泛化能力进行测试,测试准确率在淮北地区为85.73%,在江淮之间地区为83.39%,在长江以南地区为93.92%。     

轻量级RFID医疗信息系统安全协议的研究

针对未来医疗信息系统中采用轻量级射频识别（RFID）技术的安全与隐私保护问题,构建了医疗信息系统的通用流程模型,并由此提出了既有安全协议的改进方案.新方案利用业务流程中前导关联信息缩减搜索空间.安全分析表明,新方案能够有效平衡不可追踪性与伸缩性矛盾需求,抗击各类攻击,支持RFID标签复用,且与既有EPC C1G2标准兼容.     

基于IOWA算子的RFID数据有效性评价方法

智能交通系统应用的迅猛发展需要高质量的交通数据,而交通数据采集技术采集到的原始数据会不可避免地混入异常数据,降低数据的有效性,从而可能引起系统应用性能的降低.本文针对基于无线射频技术（RFID）的交通数据,设计了一套交通数据评价指标,并根据交通数据评价指标的特点,综合评价权重向量计算方法的适用条件及优缺点,建立了基于IOWA（Induced Ordered Weighted Averaging）算子的交通数据综合评价方法.基于实际数据的分析结果表明,该方法可以对RFID交通数据进行有效性评价.     

基于改进粒子群算法的机器人几何参数标定研究

为了提高机器人末端绝对定位精度,提出了基于改进粒子群算法（IPSO）的机器人几何参数标定方法.首先,为避免当机器人相邻两轴线平行或接近平行时,模型存在奇异性,建立了串联机器人MDH模型;其次,针对机器人几何参数标定特点,提出用改进粒子群算法优化标定机器人几何参数,其中粒子初始位置和速度由拟随机Halton序列产生,采用浓缩因子法修改粒子飞行速度,建立了用IPSO标定机器人几何参数目标函数数学模型,确立了用该算法优化标定几何参数的具体步骤.通过对ER10L-C10工业机器人仿真与实测标定,结果证实：采用该方法能够快速标定机器人几何参数,经标定后的机器人末端绝对定位精度有大幅提高.该算法简单,鲁棒性强,易于在工业机器人标定中推广应用.     

一种基于快速傅里叶变换的多普勒天气雷达弱杂波识别方法

多普勒天气雷达探测时常会出现电磁干扰和超折射等杂波干扰问题,通过对弱径向干扰回波的规律性特征分析,提出了一种基于快速傅里叶变换的多普勒天气雷达干扰回波识别算法,并成功应用于多普勒天气雷达径向干扰回波的识别中。研究表明,一些干扰回波具有明显的空间周期性规律,对反射率因子进行快速傅里叶变换,得到的频域上能量分布具有与常规回波明显的差异。依靠这些差异可以较好地对一些弱的干扰回波进行识别并剔除。该方法对径向上离散分布的干扰回波均有较好的识别能力,但对相对均匀和密实的径向干扰回波识别能力较弱。