面向定位的分布式无线传感器网络细粒度调整方法

针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出一种分布式的面向定位的网络调整方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使初始状况下不可定位的网络达到可定位条件,该方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,比当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,该方法采用分布式执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,该方法较现有方法而言具有更高的执行效率。     

基于地面电台的双站无源定位算法及精度分析

提出了一种基于地面电台的双站无源定位导航的新方法,该方法不同于对目标辐射源定位的传统的测向交叉定位法,而是用于运动载体自身定位的新算法,其同GPS系统和INS系统(惯导系统)一样是一种独立的定位系统.建立了该定位方法的数学模型,重点分析了其定位精度,推导了定位误差表达式,仿真分析结果表明该算法对低空飞行运载体有较高的定...     

一种新的基于TDOA的四站三维空间定位法

提出了一种新的基于TDOA的直线双曲面相交法,用于4个测量站对三维空间目标的定位.该方法吸收了距离差测量值空间投影处理的思想,通过2个定位双曲面所确定的直线与另一个双曲面相交得到目标点的位置.仿真结果表明,与传统的该方法的SX定位方法相比,该方法的定位精度得到了提高,并且能够用于平面布站.     

基于反卷积处理的Bartlett匹配场定位方法

为了降低Bartlett匹配场定位方法输出定位模糊函数背景级,提出了一种基于反卷积处理的Bartlett匹配场定位方法.该方法借助图像复原理论中的反卷积技术,在Bartlett匹配场定位方法基础上论述了点扩展函数设计过程;利用预设计的点扩展函数和二维反卷积技术,对Bartlett匹配场定位方法输出定位模糊函数进行反卷积处理,得到清晰定位模糊函数,降低了背景级及其导致的定位模糊问题.数值仿真结果表明,该方法通过对定位模糊函数进行反卷积处理,定位模糊函数背景级远低于Bartlett匹配场定位方法和MVDR匹配场定位方法;定位模糊函数背景级随着反卷积迭代次数增加而降低,函数峰值也变得更加"尖锐",具有更好的目标声源空间位置分布估计能力.     

基于虚拟力驱动的传感器网络节点定位

为了解决传感器网络节点三边测量定位的全局优化问题,提出了一种基于虚拟力驱动的节点最优相对定位方法。该方法建立了满足节点位置最优最小二乘估计需要的虚拟势能场模型,给出了一种基于虚拟势能场梯度的虚拟力定义新方法,证明了利用该虚拟力驱动节点定位的收敛性,提供了保证节点定位结果全局最优的方法。仿真分析表明,基于虚拟力驱动的节点相对定位方法能够解决节点相对位置的最优估计问题。     

基于相位差变化率方法的单站无源定位技术

无源定位技术有着广阔的应用前景 ,文中在现有单站无源定位方法的基础上 ,介绍了相位差变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位差获取目标的方向信息 ,利用对应的相位差变化率获取目标的径向距离信息 ,从而实现对目标的实时高精度交叉定位。还给出了观测平台水平直线匀速飞行且无飞行姿态变化条件下的定位表达式。仿真结果表明 ,该方法是一种极具发展前途的单站无源定位方法     

基于多元高斯概率分布的无线局域网定位方法研究

针对无线局域网环境及室内目标定位需求,研究了基于接收信号强度指示的定位技术,提出了一种基于多元高斯概率分布的信号强度模式匹配方法,讨论了定位系统框架。试验结果表明,该方法具有较好的室内定位效果。     

一种NLOS环境下TOA与惯导信息的融合定位方法

针对基于TOA(time-of-arrival)的无线定位系统中信号容易受到非视距传播的影响等问题,提出了一种非视距条件下TOA测量与惯导信息的融合定位方法。该方法利用TOA定位结果对惯导系统进行误差抑制,同时利用惯导系统的定位结果对TOA测量进行滤波处理,进而有效地减小了非视距传播对定位结果的影响。仿真实验结果表明:该方法能提高定位精度,是NLOS环境下一种有效的定位方法。     

基于系统分层与故障树的故障诊断方法

提出了一种新的故障诊断与定位方法 ,该方法利用产品在结构和功能上具有一定层次的特点进行结构和功能的分解 ,这样将故障缩小在一定的功能范围内 ,然后在一个较小范围内利用故障树进行诊断和故障定位。该方法比较适合于电子系统的故障诊断和定位 ,具有简洁、高效的特点。     

多站时差定位中的病态性分析及其改善方法

在多站时差定位过程中,传统定位算法在传感器布站不合理的情况下通常会表现出明显的病态性,其导致定位结果不稳定、精度低。针对此问题,首先分析了时差定位过程中病态性产生的物理场景,并通过奇异值分解揭示了病态性的本质;其次根据时差定位观测矩阵的特征值分布特点,提出了一种改进的多站时差定位改善方法,该方法基于LS估计信息矩阵的条件指标进行奇异值修正,兼顾了目标定位的分辨率与方差,能显著提高多站时差目标定位的精度和稳定性,且没有增加系统和算法复杂度;最后将该算法与传统算法进行了仿真比较,结果证明了该算法优越性。     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

纯方位交叉定位算法分析

针对纯方位交叉定位中存在着地球曲率对定位精度影响的问题,提出了基于正北方向修正和椭球模型两种定位算法.通过与传统的交叉定位算法比较,可以看出这两种算法具有较好的定位精度.在理论上分析了测量误差和观测站位置误差对定位精度产生的影响,给出了几何精度因子（GDOP）的理论推导和仿真结果.     

纯方位交叉定位算法分析

摘要：针对纯方位交叉定位中存在着地球曲率对定位精度影响的问题本文提出了基于正北方向修正和椭球模型两种定位算法。通过与传统的交叉定位算法比较,可以看出这两种算法具有较好的定位精度。在理论上分析了测量误差和观测站位置误差对定位精度产生的影响,给出了几何精度因子（GDOP）的理论推导和仿真结果。     

基于离散化模型的雷达优化配置与部署方法

雷达优化配置与部署问题存在模型复杂的问题,很难对其进行优化.提出了一种基于网格的离散化模型.雷达配置与部署的方案、雷达网对防区的覆盖能力以及雷达布站的约束条件都分别通过网格和矩阵进行了定量描述,在此基础上,建立了雷达优化配置与部署问题的数学模型.这样就可以采用模拟退火算法对该问题优化.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性.     

基于椭球模型的雷达/ESM联合定位算法

为了减少作战过程中雷达的开机时间,采用了ESM辅助的方法。在雷达关机条件下,利用多平台ESM对目标进行定位;当雷达开机时,采用雷达/ESM联合定位。本文首先分析了基于椭球模型的多平台ESM交叉定位算法,其次分析了雷达/ESM联合定位算法。通过仿真实验分析,这两种算法具有很高的定位精度;并分析了测量误差对定位精度的影响。该算法具有一定的应用价值     

GM(1,1)模型用于目标方位数据预处理

基于估计理论这一数学基础的纯方位目标运动分析,由于其本质上的非线性,导致估计性能严重依赖观测精度,在大噪声背景下,收敛慢,甚至发散.针对此,提出一种基于灰色系统GM(1,1)模型的数据预处理算法.该算法不需要数据的概率分布、一二阶矩等统计先验知识,而是通过生成具有较强规律的数列,揭示数据的内在规律.仿真结果表明,该模型能有效地滤除背景噪声;经过预处理后的数据用于目标运动状态求取,解算结果理想.     

舰船维修器材保障点选址决策模型及算法

传统的最大覆盖选址模型没有考虑对服务半径外的需求点的满足和服务时间的响应,而在舰船维修器材保障中,不论需求点到保障点的距离是否大于服务半径,都应对其进行保障服务,且在保障过程中要满足保障时间控制在不影响舰船正常维修任务时间内。针对此问题,运用广义最大覆盖选址模型和时间满意度函数,构建基于时间满意的广义最大覆盖选址模型,并运用一种混合算法———基于遗传模拟退火算法的BP算法对模型进行求解。最后,运用该算法对实例进行了分析计算,计算结果验证了该算法的有效性。     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。     

基于子协方差阵加权的三星时差定位数据综合

为提高三星时差定位系统的定位精度,需要将系统在不同时间得到的多个定位估计结果进行统计综合。本文提出了一种基于子协方差阵加权的定位数据综合算法。该算法根据单点定位精度分析结果,先利用定位误差协方差的二维子阵的逆矩阵作为权矩阵,通过加权最小二乘估计目标空间三维坐标位置中的其中两维,再利用WGS-84地球模型求解另一维坐标。仿真实验表明,相比已有算法,所提新算法可以明显提高定位精度。