基于互补滤波融合WiFi和PDR的行人室内定位

提出了一种基于互补滤波融合Wi Fi和PDR的行人室内定位方法。首先改善Wi Fi位置指纹定位的KNN算法,通过阈值的设定,排除相似度高但实际上不可能的点,获取动态K值;然后通过行人航位推算(PDR)初始化算法,动态轨迹概率计算,确定PDR初始位置;最后在改进的Wi Fi和PDR的定位基础上,基于互补滤波原理,根据Wi Fi和PDR定位的不同特性,利用各自的定位优点,使用Wi Fi定位修正PDR的定位结果,通过相应权重参数的调整,输出最终融合定位结果。试验过程中,选取3种不同的室内环境区域,试验结果证明了该算法可大大提高室内定位的精度和稳定性。     

GPS导航解算中几种非线性Kalman滤波的理论分析与比较

GPS导航解算中常采用离散线性Kalman滤波模型.由于线性化忽略高次项,加之线性化受初始值精度的影响,导致线性化模型精度很难满足高动态用户需求.为此,分别讨论了扩展Kalman滤波和Bancroft算法以及利用观测信息迭代精化观测方程三种算法,并结合算例进行了比较与分析.     

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。     

基于手机内置传感器的相对高程模型

高程是室内定位的关键要素之一,常见的高程测量方法,诸如三角高程测量、水准测量等并不适用于基于智能手机的大众定位;而全球导航卫星系统（GNSS）高程测量误差大,特别是在室内复杂场景中,GNSS定位可能无法使用。基于此,本文结合智能手机微机电系统（MEMS）传感器观测值,研究温度、气压等要素与相对高程的关系算法,对比分析不同算法的高程测量精度。实验结果显示,在静态条件下,温度气压算法的精度比气压算法三和气压算法四提高了65%。在动态条件下,由于振动因子的增加,气压算法四的精度比气压算法一提高了44%。以上结果表明,算法精度与温度呈负相关,与气压呈正相关。     

基于智能手机的粒子滤波室内融合定位方法

室内定位需求急剧增加,普及的智能手机带来了解决问题的一种方法。本文提出了一种基于智能手机的粒子滤波室内融合定位方法。利用三轴加速计和三轴罗盘等微机电系统(micro-electromechinical system, MEMS)传感器数据估计目标的运动状态信息,利用WiFi数据更新运动状态,实现融合定位。室内动态环境下实验结果表明,融合定位方法平均定位误差小于2 m,其有效利用智能手机平台获取多种传感器数据,很好地结合了行人航迹推算方法和K加权最近邻方法的优势,在定位精度和稳健性方面均有良好表现。     

基于改进的坡度滤波算法的LiDAR数据滤波

以规则格网来组织数据对坡度滤波方法进行改进,通过比较格网最低点与邻域最低点的坡度得到初始地形,再通过比较格网点与邻域格网最低点的判断获得数据点的地形信息,试验结果表明,对坡度的滤波方法有很大改进,也改善了滤波效果。     

基于小波变换和中值滤波的InSAR干涉图像滤波方法

介绍小波分析的基本理论和利用小波分析对信号进行消除噪声的基本方法,以及In-SAR干涉相位图像中噪声的特点.针对目前普遍采用的均值滤波和中值滤波等方法对In-SAR干涉相位图像中噪声进行滤波的局限性,提出一种基于小波分析和中值滤波相结合的InSAR干涉相位图滤波算法以改善滤波效果.实验证明该算法的有效性.     

一种基于分步式滤波的多传感器组合导航系统算法研究

提出了一种多传感器组合导航系统的分步滤波算法。当所有传感器的观测值到来时,首先对该时刻的系统状态进行预测,然后利用常规卡尔曼滤波器和各导航传感器的观测值依次对该时刻的状态向量估计值进行更新,进而得到该时刻状态向量基于全局信息的最优融合估计。最后利用GPS/SST/高度表/SINS多组合导航系统对上述算法进行验证。仿真结果表明,该算法与集中式卡尔曼滤波算法的估计精度相同,但计算量得到降低。     

手机视觉与惯性融合的松耦合滤波算法

在智能手机和互联网的普及状态下,对高精度定位技术的需求也更加显著,精确定位服务已渗透到各个领域,如物联网、无人驾驶、机器快递员、应急救援等。在室外环境下,这些服务大多由全球卫星导航系统提供;然而,在深山丛林、矿井隧道、地下室等室内环境下,由于信号衰减及多径效应的影响,GPS无法正常工作。本文针对一些特殊的室内场景,研究了基于松耦合滤波的视觉惯性融合导航方法,设计了一个面向智能手机平台的室内行人定位系统。该方法视觉前端采用了快速、稳健的稀疏直接法,后端采用了扩展卡尔曼滤波器来融合惯性信息,能够有效融合视觉和惯性信息,达到恢复单目视觉尺度、提高稳健性的效果,实现了高精度的室内行人定位。     

基于白噪声滤波技术及零空间约束的单频GPS模糊度解算方法

给出了一种适合单频GPS接收机的快速模糊度解算方法，利用白噪声技术提高了浮点解的精度，以基于零空间约束的累积残差和伪性能指标的比例检验法为主要的搜索策略，加速弃伪存真的过程，实验结果表明方法能快速、稳定的解算初始整周模糊度。     

扩展卡尔曼滤波的安卓手机定位算法研究

随着手机定位的应用越来越多,目前市场中许多APP(Application)都会用到定位功能.但多数APP使用传统的定位算法,不能满足人们实时获取高精度地理位置信息的需求.现阶段对于手机的全球定位系统(GPS)芯片原始数据定位方法的研究较少,因此本文主要对利用手机GPS原始数据定位的可行性及定位算法进行了研究.利用Android 7.0系统提供的应用程序接口获取GPS芯片的原始数据参数,根据手机实用场景的速度特征,分别设计并实现了针对于静态场景的静态卡尔曼滤波和针对低速场景的动态卡尔曼滤波定位算法.通过静态实验以及电动车实验和步行实验的结果表明:与传统的定位算法相比,本文设计的静态卡尔曼滤波和动态卡尔曼滤波定位算法拥有更好的定位结果,更加接近实际行走路线,证明了利用手机GPS原始数据定位的可行性,同时也证明了设计的卡尔曼滤波算法可以提高定位精度,论文的研究结果为实现静态与动态的高精度手机定位算法提供了理论依据.     

结合手机信令数据和地理空间数据的居民职住信息识别

基于手机信令数据和地理信息数据,融合地理信息空间运算能力,创新性地提出了一种识别居民职住信息的方法。在Spark平台上,首先运用地理信息空间分析服务将手机信令数据绑定至地理实体,再通过降噪算法完成定位校准和信令数据的清洗、加工,最后构建数学算法和模型得到居民的工作地和居住地。以成都市居民连续两周的手机信令数据为例,验证了该方法的可行性,该成果将会为商业选址、客群管理、城市规划等应用提供数据支撑。     

基于星敏感器的遥感卫星姿态确定仿真系统实现

为了在地面实验中研究基于星敏感器的遥感卫星姿态自主确定相关技术,本文在基于星敏感器的遥感卫星姿态确定半物理仿真系统工作原理的基础上,对整个系统的总体及各模块进行了详细的设计,最后建立了该半物理仿真系统,为多种目的服务.整个系统的建立能够为基于星敏感器的遥感卫星姿态确定技术新方法、新思路和新方案的研究提供参考.     

Indoor scene texturing based on single mobile phone images and 3D model fusion

Realistic texture mapping and coherent up-to-date rendering is one of the most important issues in indoor 3-D modelling. However, existing texturing approaches are usually performed manually during the modelling process, and cannot accommodate changes in indoor environments occurring after the model was created, resulting in out-dated and misleading texture rendering. In this study, a structured learning-based texture mapping method is proposed for automatic mapping a single still photo from a mobile phone onto an already-constructed indoor 3-D model. The up-to-date texture is captured using a smart phone, and the indoor structural layout is extracted by incorporating per-pixel segmentation in the FCN algorithm and the line constraints into a structured learning algorithm. This enables real-time texture mapping according to parts of the model, based on the structural layout. Furthermore, the rough camera pose is estimated by pedestrian dead reckoning (PDR) and map information to determine where to map the texture. The experimental results presented in this paper demonstrate that our approach can achieve accurate fusion of 3-D triangular meshes with 2-D single images, achieving low-cost and automatic indoor texture updating. Based on this fusion approach, users can have a better experience in virtual indoor3-D applications.     

基于自适应中值滤波和改进Hough变换的直线提取

直线是遥感图像的重要纹理特征,直线提取是直线匹配、遥感影像数据的三维重建、图像配准等的前提基础。本文针对传统Hough变换存在的问题以及MatLab软件工具箱中现有滤波算法的不足,提出对Hough变换进行改进,设计自适应中值滤波,并结合Canny边缘检测算子实现了直线的准确提取,使得直线提取算法具有较强的抗噪性能,不误检直线。     

Design and implementation of framework of mobile GIS based on phone terminal for environmental monitoring

This paper proposes a method for constructing an extensive wireless GIS network by utilizing Java cellular phone as GIS terminal for environmental monitoring through dynamic location disaster-emergency notification management of spatial databases. An experimental case study is demonstrated to show its potential in the application field.     

传感网支持下的洪涝事件过程监测与准实时服务方法及验证

洪涝过程探测与准实时服务对于保障人民生命和财产安全意义重大。通常洪涝探测仅关注洪涝断面/平均状态,缺乏对洪涝从发生、发展乃至最后结束的全过程的整体认知,且洪涝探测和服务被动滞后。本文制定洪涝过程探测规则,改进水位预测模型,并将其作为理论基础,与传感网信息模型和服务接口相结合,提出了洪涝过程动态探测与准实时服务(process-based flood detection and service,PFD&S)方法。以PFD&S方法为基础,设计并开发了PFD&S原型系统,该系统由传感器层、数据接入层、洪涝探测层和用户交互层4层组成,且具备传感器数据发布和洪涝事件订阅两种使用模式。文中以2016年夏季发生在黄汉流域的洪涝事件为例,对PFD&S方法的可行性和有效性进行验证。结果表明,PFD&S方法和系统能够精准判断洪涝事件所处阶段,并根据不同阶段的需求提供水位预测、洪涝预警或洪涝信息统计等服务,且方法具备准实时性和可扩展性特征。     

基于EKF和自适应抗差滤波的星载GPS定轨方法

针对在星载GPS卫星定轨中由于卫星动力学模型误差和不可避免的观测异常严重影响定轨精度的问题,通过采用适当的自适应控制因子和应用抗差估计原理,构造自适应抗差扩展卡尔曼滤波(RAEKF)来实现星载GPS卫星定轨。实测计算表明,自适应抗差扩展卡尔曼滤波对观测误差和状态扰动有一定的抵制能力,与一般扩展卡尔曼滤波相比提高了精度,证明其理论的可行性。     

基于消参数双向Kalman滤波的GEO卫星定轨

基于Kalman滤波定轨的基本原理,本文针对GEO卫星定轨中的系统误差,提出了消参数双向Kalman滤波定轨方法,给出了该方法的状态模型和观测模型,并推导出解算公式.最后以卫星钟差为例,分别对常数项、线性变化和二次多项式形式的系统误差进行了模拟计算,结果表明:该方法能有效削弱系统误差的影响,提高了定轨精度,并能较好地估...