面向狭小封闭战场环境的群智感知定位算法研究

为解决在狭小封闭的战场环境，如敌方指挥中心、船舱、地下建筑物中，如何快速准确地获取自组织网络或目标对象的位置信息的问题，基于单兵智能终端设备提供的通信模块，利用可见光传感器等硬件设备的支持，通过研究群智感知式的通信信号指纹，结合图像匹配算法，提出了一种定位算法。该算法利用通信指纹数据实现了初步定位，结合融合图像和姿态传感器的加权平均算法，并采用群智感知方式补充与更新定位数据，通过调整图像匹配策略，在保持准确率的前提下，相比单一图像匹配定位算法，降低了算力的需求，在通信条件复杂的战场环境中提高了实时性能。对比标准的WKNN(Weighted K-Nearest Neighbors)算法，提高了在复杂环境下定位的稳定性，且定位误差平均值低于1.72 m,误差降低约50%。