次优扩展卡尔曼滤波的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络节点在定位过程中,由于积累的节点测距误差和定位算法引入的误差会对定位的精度产生较大影响。为此在节点测距过程中,利用卡尔曼滤波算法线性最优的特点,提出了一种适用于无线传感器网络节点定位的次优扩展卡尔曼滤波算法模型。首先在评估坐标的过程中利用卡尔曼滤波的节点自适应调度方法,其次,将上述改进的过程引入到三角定位算法中,最后将引入前后的系统性能进行比较。通过仿真实验表明,该算法提高了测距和网络节点定位的精确度及模型的自适应性,并且减少了计算量和系统的功耗。     

二元探测传感器网络的递推加权质心目标定位算法

为进一步降低二元探测传感器网络质心定位算法的计算复杂度和通信量、提高定位精度,推导出一种质心算法的递推公式,使用该递推公式可以大大减少定位的计算、存储和通信量;在递推质心公式的基础上,提出了一种基于节点探测到目标的次数的递推加权质心定位算法,从而提高了定位精度.对递推公式和加权质心算法进行了模拟仿真,结果验证了递推公式和加权递推质心算法的有效性.     

无线传感器网络DV-Hop节点定位改进算法

针对无线传感器网络中距离无关类节点定位算法定位误差较大的问题,提出了一种改进型DV-Hop节点定位算法。通过设置待定位节点到信标节点间的最小跳数门限,降低了定位累积误差;改进了平均每跳距离估计方法,并利用信标节点测量的位置误差作为修正值,对每跳距离的估计值进行修正;待定位节点仅选取与之较近的信标节点计算位置,降低了距离误差。仿真结果显示,在信标节点比例和网络节点总数相同的条件下,改进算法性能明显优于DV-Hop算法。     

分布式二进制传感器网络目标定位研究*

着重研究了分布式二进制传感器网络中对单目标定位的两个关键环节:传感器节点的协作和目标位置估计.在节点协作方面,提出了一种简单协作方法,这种协作方式仅要求节点在检测到目标进入或目标离开其探测区域时发送消息,通信量非常小;在目标位置估计方面,提出了一种基于m-网格的定位算法,该算法不同于质心定位法,综合考虑了探测到和未探测到目标的节点的位置信息对定位的贡献.仿真结果表明,在都使用简单协作方法的条件下,基于m-网格的定位算法在定位精度上优于质心定位法.     

RSSI与凸规划相结合的无线传感器网络定位算法

凸规划定位算法是无线传感器网络中一种较为常用的非测距定位算法。针对该算法中信标节点的重叠区域过大导致未知节点定位精度不高的问题,提出了RSSI与凸规划相结合的改进定位算法。算法利用RSSI值与距离的相对关系,将原有凸规划定位中未知节点的存在区域进一步缩小,提升定位精度。由于算法中只增加了一次未知节点与信标的RSSI值通信过程,基本保留了原有凸规划算法实现简单实时性好的优点。仿真数据及基于CC2430平台的实验表明,改进后的算法相对原有凸规划算法定位精度有明显提升,平均可提升20%～25%。     

基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级

针对传感器管理中目标—传感器配对出现的目标优先级求解问题,提出了一种基于Vague集的TOPSIS计算方法。在分析目标优先级的主要影响因素基础上,定义了各影响因素的影响系数。同时结合Vague集的TOPSIS法给出了目标优先级的计算步骤,为目标优先级求解提供了一种新途径。并结合仿真算例表明该方法的合理性与有效性。     

基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法

针对典型声学传感器构成的WSN(Wireless Sensor Network,无线传感器网络),提出了一种基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法,通过移动代理采集当前时刻最优探测结果的节点数据集合,利用三边定位法对目标位置进行估计,根据卡尔曼滤波估计目标下一时刻位置和节点剩余能量条件,确定移动代理后续迁移节点。仿真结果表明提出的算法能够有效对WSN中目标进行跟踪,且误差较小。     

基于入侵杂草算法的水下目标TDOA定位方法

针对水下传感器网络中定位精度不高的问题,提出了一种基于入侵杂草算法的水下目标定位方法.利用入侵杂草优化算法,以定位误差为目标函数,优化设计未知节点的位置初值;利用初值和距离干扰参数估计粗略解,并引入目标定位误差来构造新的定位方程;根据加权最小二乘算法求解获得未知节点的精确解.通过与克拉美罗下界进行比较,验证了算法性能.仿真结果表明,提出的优化定位方法可得到更好的定位精度.     

一种基于改进Bounding Box的移动信标辅助节点定位算法

针对无线传感器网络的节点自定位问题,提出一种利用单个移动信标的定位算法。该方法在传统Bounding Box定位方法的基础上,结合信标的实际通信区域,提出“O-区域”和“S-区域”的概念,通过对新接收到的信标位置分类讨论,进一步缩小未知节点的可能区域。通过仿真比较,验证了该方法的性能优于质心定位法和Bounding Box定位法,同时定位精度与移动信标的通信半径大小有关。     

无线传感器网络DV—Hop定位算法的研究与改进

为了改善DV—Hop算法对节点的定位精度和提高覆盖率，对DV—Hop定位算法中未知节点到锚节点间距离计算方法进行了改进，提出了一种新的距离计算方法，并对改进算法和原算法进行了对比仿真。仿真结果表明了改进算法的有效性。     

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     

潜艇纯方位解算质量评估方法研究

针对潜艇目标运动要素解算算法特点,依据武器使用效果探索要素解算质量评估方法。根据潜艇指控系统目标定位跟踪的战术技术指标和鱼雷武器的使用效果对目标运动要素的精度要求,采用统计模拟方法计算鱼雷命中(发现)目标概率以及对应的要素精度要求,并提出在线统计解算要素均方差的研究思路。给出了要素解算质量评估标准、评估依据的实现方法和表现形式。使用概率衡量使用效果,评估要素解算质量较为科学,容易为部队指挥员接受。     

具有战时随机延误与损耗的多配送中心路径优化

建立了具有战时随机延误与损耗的多配送中心配送路径安排模型,给出了基于随机模拟的蚁群算法。算法通过给定残存率、用时与置信度阈值,把多目标问题作为单目标来处理。用随机模拟的方法来求路径的置信度,并以此为基础搜索转移策略的临域与判断未遍历点的插入位置。算法设计了符合问题特点的从虚拟点出发的转移策略与对两类路段不同的信息素更新策略,确保算法的实现。最后,通过算例说明了该方法的可行性与有效性。     

基于相对观测量的多机器人定位

研究了多机器人队列利用相对观测信息在未知环境中进行同时定位的问题。当队列中某个机器人观测到另外一个或几个机器人时,利用这些信息来同时更新整个队列的位置及协方差矩阵,也即整个队列共享所获得的观测,来得到更精确的位置估计。每个机器人都携带内部及外部传感器,内部传感器感知机器人自身的运动,外部传感器能提供机器人之间的相对观测量,如相对距离和相对方位。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合内部及外部传感器信息,对多机器人队列进行同时定位;并对不同的观测量及机器人个数进行了仿真分析,给出了不同情况下的滤波器结构,研究比较了它们的定位精度。仿真结果表明,利用机器人之间的相对观测信息,可以显著提高定位精度。     

基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法

针对基于双曲线定位的DV-Hop算法中误差项的异方差性引起的定位误差大的问题,提出了一种基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法。算法分析了基于双曲线定位的DV-Hop算法模型中误差项的异方差性,用加权最小二乘法对异方差性进行纠正,对加权最小二乘法中的权值矩阵进行了理论推导并得到与跳数相关的最佳权值矩阵,使得误差项满足同方差性,所得估计值接近最佳线性无偏估计。仿真结果表明,所提算法在定位精度上较目前常见的基于双曲线定位的DV-Hop算法都有一定提高。     

排除虚假交叉定位点的新方法

多站测向交叉定位法是无源定位方法中应用较多的一种,但该方法易产生大量虚假定位点。针对这个问题,提出了一种排除交叉定位中虚假点的新方法。该方法以两个观测站为主站,其他观测站为辅站,利用辅站数据对主站数据进行筛选及反馈从而快速排除两主站中的虚假点。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地排除虚假定位点。     

基于改进信息熵的综合反隐身作战效能评估

首先提出了改进信息熵的作战效能评估方法，将作战过程划分为若干作战节点，节点的效能发挥受若干因素影响，并用不确定性自信息量来描述影响的不确定程度。在影响因素选取上，引入了未知因素，有效解决了具体作战中难以全面考虑节点效能发挥的所有影响因素问题。其次基于综合反隐身作战中的信息流关系建立了信息流图，并构建了对应的作战效能评估指标体系，最后计算了不同传感器组合和不同作战方式组合下的作战效能，并得出了结论：反隐身作战中，越多样化的传感器组合和越综合化的作战方式，作战的不确定性自信息量越小，作战效能越大。     

三星系统对地面机动目标无源定位的IMM算法

研究了三星测时差无源定位系统对地面机动辐射源定位与跟踪的滤波算法问题.将IMM滤波器应用到三星时差定位系统中,采用三模型组合的IMM滤波算法,首先通过时差测量参数计算出粗略的定位结果,接下来采用IMM滤波算法逐步估计出机动辐射源的速度和加速度,并修正初始的定位结果,提高定位精度.仿真结果表明,基于IMM滤波器的三星时差定位系统具有较快的收敛时间、较高的跟踪精度和适中的计算复杂度,能够对不同强度的机动目标进行定位与跟踪,很好地解决了三星时差定位系统对地面机动辐射源定位跟踪的算法问题.     

三轴MEMS加速度计的最大似然校正算法

加速度计是惯性导航系统的重要测量元件,而由于制造工艺及各类传感器误差,低成本加速度计很难达到要求的精度,因此需要对其进行校正。提出一种基于最大似然估计的加速度计自校正算法。综合考虑加速度计零偏、比例误差、非正交误差、安装误差与测量噪声,建立了传感器误差模型。在此基础上,将加速度校正问题转化为校正参数的最大似然估计问题。通过数值仿真和实测试验验证,表明算法具有较高的参数估计精度,能够有效地对上述因素引起的误差进行校正。