传感器网络基于特征值分解的信号被动定位技术

基于传感器网络的信号被动定位技术在电磁学、声学、声呐系统以及传热学等领域具有广泛的应用前景,当传感器网络节点所接收噪声强度不同或传输信道存在阴影衰落效应时,给出了目标信号到达距离比定位关联度量的估计方法与基于信号到达距离比的被动定位算法.将特征值分解技术引入到信号到达距离比定位关联度量估计中,通过接收信号协方差矩阵特征值分解技术估计各节点所接收噪声强度,并通过网络参考节点轮换与特征值分解方法消除阴影衰落效应所引入的定位误差,最后给出该算法的最小二乘定位解.该方法可较好的消除由于节点接收噪声强度不同以及阴影衰落效应等因素所带来的定位性能恶化.     

超声波多点定位

介绍了利用超声波对多个物体进行定位的装置及方法,利用2个超声波收发传感器接收每个物体的反射波,并通过一定的算法计算出每个物体的位置.该装置可对二维空间内多个物体进行定位,并可对其测速、跟踪,甚至测出物体轮廓.     

电子罗盘水平状态下航向角误差补偿算法的研究

针对电子罗盘测量时存在传感器的零位、灵敏度误差和干扰磁场引起的航向角误差问题,应用一种航向角误差补偿算法进行校正;在分析了电子罗盘航向角测量的工作原理、航向角误差形成原因的基础上,详细阐述了该补偿算法的实现原理,并通过LbVIEW软件仿真验证;同时设计了两种测量方案和测试系统,利用HMC1043芯片的电子罗盘进行多次实测验证并得出结论;实验结果表明:补偿后电子罗盘测量的航向角误差在4.5°以内;该补偿算法补偿效果良好,实现简单。     

单基阵三维纯方位水下信标声学定位方法

针对水下静止信标的纯方位定位问题,提出一种基于单基阵平台纯方位信息的定位方法。通过水下无人运动平台两次量测的空间角度信息建立非线性方程,利用拟牛顿迭代方法实现稳定数值求解。同时,对量测信息进行预处理和定位后置处理,以进一步提高算法的稳定性和精度。利用计算机模拟水下声传播环境进行定位仿真,结果表明,基于常规波束形成的方位估计结果,在方位量测误差标准差为1°时,所提方法的定位结果相对误差可达3.5%以内。同时,研究了不同方位量测误差条件下、不同海深测量误差条件、观测平台和目标不同态势下定位算法的定位性能。结果表明,此方法可用于对水下静止信标的声学定位,且鲁棒性好。      

基于MARG的无人机抗干扰系统的研究

由IMU或电子罗盘组成的无人机航姿测量系统易受载体有害加速度或周围局部磁场干扰导致姿态角解算不准确。针对该问题提出将自适应扩展卡尔曼滤波算法应用于该系统。在卡尔曼滤波算法中提出引入分段函数构造自适应测量噪声方差阵。相比于传统噪声方差阵的阈值判断方法,该方法提高了传感器信息的利用率,进一步减小了外界干扰对系统姿态估计的影响,最终提高了姿态角的解算精度。最后针对该方法进行了仿真分析和无磁转台实验验证,仿真和实验结果表明,该方法能有效提高无人机航姿测量系统的抗干扰能力,具有一定的应用价值。     

量测噪声不确定情况下的水下多目标稳健方位跟踪

提出了使用Sage-Husa算法估计量测噪声的集势化概率假设密度(CPHD)滤波方位跟踪方法,实现了量测噪声不确定情况下多水下声学目标的稳健方位跟踪。首先,将水下目标方位的变化建模为Singer模型,利用传统目标方位估计方法的结果作为量测值,将方位估计误差看作量测噪声,建立了方位量测模型。然后,给出了CPHD滤波水下多目标方位跟踪算法,该算法利用上一时刻的方位跟踪结果和目标方位变化模型预测目标方位,并利用量测值和量测模型对预测值进行更新得到方位跟踪结果。最后,考虑到量测噪声方差为决定跟踪性能的重要参数,利用改进的Sage-Husa算法在跟踪过程中实时自适应地估计不确定量测噪声的方差,从而实现了多目标的稳健方位跟踪。经海试数据验证,所提出算法将目标方位测量的平均最优子模式分配(OSPA)误差从10°以上降低至2°,显著提高了方位测量精度。所提水下多目标稳健方位跟踪方法能够有效提高量测噪声不确定情况下的方位跟踪性能。     

一种红外导引头量测误差抑制方法研究

针对自寻的反坦克导弹的红外导引头由于受复杂背景和随机干扰影响测角精度不高的问题,提出了一种惯导信息辅助的无迹卡尔曼滤波方法。利用惯导信息描述导弹自身的运动,基于弹目信息状态变量构建弹目相对运动模型,在此基础上采用无迹卡尔曼滤波方法实现对导引头量测误差的抑制。该方法实现了导引头量测信息与惯导信息的融合,充分利用信息资源,抑制导引头量测误差,提高了导弹的打击精度,仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于改进最小方差无失真响应角度谱算法的 气体泄漏定位方法*

针对噪声环境下微小气体泄漏难以准确定位的问题，提出了一种基于改进最小方差无失真响应角度谱算法的气体泄漏定位方法。该算法通过引入信噪比追踪加权的方式，提取受噪声影响较小且单个声源能量占优的时频支撑域，并通过Softplus激活函数自适应地调整不同频率分量对角度谱函数的贡献，增加泄漏声源占优的时频域权重；此外，引入基于时频稀疏性的分频带处理，使各子频带内存在一个主导声源能量占优，抑制低频段噪声能量的积累同时避免高频混叠现象。通过软件仿真计算以及实验验证算法的性能，结果表明改进最小方差无失真响应角度谱算法可以实现气体泄漏源的精准定位，定位结果的最大误差在3.5°以内。相比传统算法，该方法在低信噪比和低采样点数下有更高的稳定性、抗噪能力及准确率，可为气体泄漏定位的实际应用提供一定的参考价值。     

基于自适应滤波的天文惯性组合导航技术

以天文测星获取的Psai角为量测信息进行天文惯性组合导航时,Psai角由天文测星高度差经二阶矩计算而来,故Psai量测信息噪声统计特性不再服从高斯分布,对天文惯性组合导航效果产生消极影响。针对上述问题,提出基于自适应滤波的天文惯性组合导航技术,通过对量测噪声协方差矩阵采用自适应加权调整方法,降低噪声非高斯特性对组合导航误差抑制效果影响。基于天文惯性组合导航设备试验数据,对比Psai角量测噪声高斯近似和自适应处理两种方法下的组合导航位置误差抑制效果。试验表明:Psai角量测噪声自适应滤波处理比高斯近似具有更好的位置误差抑制效果。因此,应用基于自适应滤波的天文惯性组合导航技术对惯导误差估计有较好效果,有利于天文惯性组合导航技术的工程应用推广。     

自适应在线模型校准的RSS实时定位算法*

针对传统的RSS定位方法对环境因素要求过高,在设计校准和运行操作阶段工作量大效率不高的问题,提出一种基于锚节点RSS在线建模校准的无线传感器网络定位算法。首先,利用标准偏差阈值方法对信号强度不确定度较大的锚节点进行过滤,并对锚节点和未知节点间的距离与接收信号强度的关系进行在线建模。其次,采用周期校准方式对在线模型进行实时修正,然后利用加权平均的方式对未知节点进行定位,建立对环境因素的自适应机制实现节点的实时准确定位。最后,通过仿真显示该方法能够有效对无线传感器网络未知节点进行定位且精度满足要求,算法简单易于实现具有实际应用价值。