基于免疫算法的高精度室内可见光三维定位系统

针对现有室内可见光三维定位系统存在的计算复杂、精度低等缺点,提出了一种基于免疫算法的室内可见光高精度三维定位系统。免疫算法是受生物免疫系统的启示而设计出来的一种具有全局寻优能力的智能算法,可以用于解决全局优化问题,而基于可见光通信(VLC)的室内定位,可以将其转化为全局优化问题。因此,在三维室内定位中,可以通过免疫算法获得最佳的接收机坐标。由于系统噪声和系统中使用的设备不完善,接收器和发射器之间的距离偏离实际值,产生定位误差。通过将误差修正因子引入免疫算法,可以精确地确定接收机在三维空间中的坐标。仿真结果表明,在3m×3m×4m的室内环境中,80次迭代的定位误差为0.69cm。多点定位测试的平均定位误差为2.13cm。运动场景定位的扩展实验也表明,所提方法96.04%的定位误差在1.7cm以下,优于现有的三维可见光室内定位方法。因此,基于免疫算法的室内可见三维定位系统可以实现高精度的定位服务,在各种室内定位场景中具有潜在的应用价值。     

基于区域划分的自适应可见光定位算法研究

为了提高传统可见光定位算法的定位精度,提出一种基于区域划分的新型自适应可见光定位算法.在对单光源和多光源定位算法的研究基础上,设计基于对称结构接收机的两光源定位算法来弥补边缘区域的定位误差.依据上述三种算法在不同区域的定位误差分布特性,构建公平性函数,并结合朗伯辐射模型,将定位区域划分为多个子区域.在定位阶段,先根据接...     

室内可见光通信高精度定位系统设计

基于接收信号强度算法的可见光室内定位系统具有结构简单的特点,但是由于漫反射信道、系统噪声等因素,其定位精度受到很大限制,为此提出使用人工神经网络对室内可见光信道参数进行学习,拟合室内信道参数的真实值,实现高精度定位。首先,使用CDMA调制技术消除室内可见多参考点光通信带来的码间干扰问题,CDMA解扩信号经过归一化操作后输入人工神经网络对坐标函数进行训练,使之拟合室内可见光通信信道参数,估计出接收机到各个LED参考点之间的空间距离。其次,由于神经网络训练数据噪声及接收机信号噪声会影响定位精度,我们提出使用Newton-Raphson迭代法,进一步逼近测试点的真实坐标。实验结果表明,在1 m×1 m×1. 2 m的室内可见光通信定位系统模型中,本系统在二维定位应用时平均定位误差为0. 87 cm;在三维定位应用时平均定位误差为1. 47 cm。本文提出的基于接收信号强度的可见光室内定位系统,使用CDMA调制技术,接收信号经过解扩后输入人工神经网络对信道参数进行距离估计,为了进一步地减小噪声等随机过程带来的定位误差,提出一种定位专用的定位坐标解迭代逼近算法,结果表明本系统在二维定位及三维定位均可实现很高的定位精度。     

基于大视场人工复眼定位技术

针对大视场目标探测提出了一种基于人工复眼大视场定位方法.通过分析子眼视场角与总视场角之间的关系,并结合多目视觉定位对子眼排布方式的要求,研究了包含多个子眼的人工复眼结构设计方法.通过分析子眼图像与三维空间映射关系,对二维图像进行裁剪并映射于三维立体空间,实现了二维子眼图像在三维空间的大视场拼接.利用子眼图像坐标、空间三维坐标及系统参数间的关系,建立了空间点多目定位数学模型,并编制目标定位算法.制备了包含19个子眼可实现120°大视场角的样机,通过张正友标定法获得系统参数,并进行目标定位实验.实验结果表明,使用设计的人工复眼大视场成像系统对5.35m处目标进行探测,定位误差为0.19%.     

基于CDMA调制的可见光通信室内定位技术的研究

多个参考点光源间的信号相互干扰,使得室内可见光通信定位系统的精度不高。为此提出一种基于码分多址(CDMA)调制的可见光定位算法,利用扩频码的正交性,对每个发光二极管(LED)所发出的身份识别(ID)信息进行扩频处理,在克服了码间干扰的同时,提升了信道的容量。接收端由自适应滤波器分辨出解扩后的ID信息以及对应的信号强度,根据ID信息确定定位的位置区域,根据衰减强度确定定位点与各LED的距离,利用接收信号强度(RSS)三角定位算法实现接收机的定位,并采用分集接收技术来提高接收增益以提升定位的精度。仿真结果表明,该定位系统最大误差为6.18cm,超过88%的定位点的测量精度被控制在5cm以内。该系统不仅实现了较高精度的定位,而且易于控制、稳定性好,具有广阔的应用前景。     

基于帕尔贴效应的双波段自适应标定板设计

为精确标定可见光和红外双波段相机系统,减少标定板数量并增加对相机响应波段的适应性,设计了一种基于帕尔贴效应的双波段自适应标定板,以解决以往大尺寸标定板制造困难的问题.通过控制电路中的电流产生不同强度的红外辐射,实现对相机系统响应波段的自适应.从双目超大视场长波红外相机拍摄的图像中可以看出,该标定板标定角点数量多,能够满足超大视场需求;标定角点清晰,对比度高;红外辐射均匀性、稳定性好.性能测试结果表明,标定角点重投影误差达到亚像素级别,标定参数误差均在1%以内,畸变校正效果好.     

基于楔板型分束镜的望远镜系统优化设计北大核心CSCD

研制基于楔板型分束镜的可见-红外光同步成像望远镜系统,通过优化设计分束镜楔角,抑制反射可见光鬼像产生,校正透射红外波段像差,实现对可见光波段与红外波段同时成像。对望远镜系统进行像质检测,主次镜系统RMS为0.093λ(λ=6328nm),可见光支路RMS达到0.120λ,红外光路成像质量满足要求。该系统采用卡塞格林共光路,用楔形板实现对可见光到中红外波段光线同步成像,使得宽波段望远镜设计更加轻便的同时提升装置成像性能。     

视场角和定位误差在光谱辐射亮度测量中的影响

为了减小不同光谱辐射计间瞄准区域差异带来的光谱辐射亮度不一致性,讨论了视场角及定位对于测量准确性的影响。通过建立太阳光白板和卤钨灯白板系统光路下的光谱辐射亮度测量模型,分析了不同几何光路视场区域平均辐射亮度与中心辐射亮度的差异。数值模拟表明,太阳光白板光路修正因子仅与视场角大小有关;卤钨灯白板光路修正因子随测量距离增大而减小,距离600 mm时8°和14°视场角的修正因子分别变为0.993 5和0.980 2。最后,实验验证了卤钨灯白板系统下角度误差和位移误差对光谱辐射亮度的影响。结果表明,修正因子对水平方向的角度误差和位移误差呈现非对称性,两侧差异高达2%。因此,依据视场角和几何定位可以对测量结果进行数据修正,有助于提升光谱辐射亮度测量不确定度水平。     

基于Circle混沌映射的ISSA-ELM神经网络室内可见光定位方法

针对传统室内可见光定位精度较低、基于神经网络的室内可见光定位收敛速度慢且泛化能力弱等问题,提出一种结合基于Circle混沌映射的优化麻雀搜索算法-极限学习机（ISSA-ELM）神经网络和接收信号强度指示（RSSI）的室内可见光定位方法,在考虑天花板、墙壁和地板反射作用的情况下,将每个参考点处的RSSI和光电探测器的真实位置坐标作为训练集数据,对优化后的ISSA-ELM神经网络模型进行训练,建立室内可见光定位预测模型,并利用测试集对定位模型进行测试。仿真结果表明,优化后的ISSA-ELM神经网络的训练时间为0.0454 s,平均定位时间为3.5 ms,在5 m×5 m×3 m的室内环境,对位于0、0.5、1.0、1.5 m高度参考点的平均定位误差分别为1.01、1.14、1.36、3.87 cm,相比极限学习机（ELM）神经网络的定位精度分别提高了20.47%、19.72%、37.91%、42.32%。因此,所提的室内可见光定位方法具有定位速度快、定位精度高、系统性能稳定等优点。     

基于蚁群算法的室内可见光高精度三维定位系统

为了提高室内定位精度,实现三维定位,提出一种基于蚁群算法的的可见光通信室内高精度三维定位系统。本系统采用了码分多址(Code Division Multiple Access,CDMA)调制技术,解决了室内可见光通信多信号源之间的符号间干扰.系统中与发光二极管(Light Emitting Diode,LED)光信号源地理位置相关的ID信息码经过直接扩频调制后加载至发光二极管驱动电路,以光信号的形式在室内传播.光信号经过放大、滤波、采样处理后,根据码分多址调制技术中扩频码的正交性恢复出ID信息及光强衰减信息.经过计算获得来自不同发光二极管的信号光强衰减因子,利用蚁群算法的全局搜索性确定最优定位点.引入误差修复因子,利用蚁群算法的并行搜索性对光强衰减因子偏差进行修正.仿真结果表明,信噪比为30dB,20dB,10dB的条件下,算法的定位精度分别为2cm,4cm,8cm.当计算的精度高于45cm时,蚁群算法定位解的搜索效率明显高于遍历法.在10dB的信噪比条件下,对光强衰减因子进行修正后100%的测试点都实现了5cm定位精度.实验结果表明,20dB信噪比条件下,92.59%的测试点的定位误差小于8cm,96.29%的测试点定位误差小于10cm,最大定位误差为11.30cm.经过误差修复后,96.2%的测试点实现了3cm的定位精度,61.6%的测试点实现了2cm的定位精度.本算法在实现了高精度定位,减少了获得最优定位解的计算量.     

超大视场长波红外立体视觉外部参数标定及内外参数评价

在红外光谱中,大气对不同波长辐射透过率不同,透过率较高的波段范围称为大气窗口。为在大视场角范围内探测目标在长波红外光谱的辐射,弥补传统可见光相机在复杂环境下不能探测目标的缺陷,超大视场长波红外相机应运而生。相比于传统可见光相机,超大视场长波红外相机覆盖视场大,能够用于夜间、烟雾等复杂环境,具有一定穿透效果。双目超大视场长波红外立体视觉系统可用于车辆夜间辅助驾驶,军用无人化作战平台全天候信息侦察等领域。作为实现立体视觉的第一步,标定的准确性严重影响立体视觉中物体三维重建精度,因此提高标定准确性是立体视觉研究中的关键问题。标定目的是求出立体视觉成像的内部参数和外部参数,内部参数描述相机镜头成像的物像关系,外部参数表示两个相机之间的相对位置关系。但超大视场长波红外相机成像畸变严重、分辨率低、图像对比度低,对立体视觉标定造成极大困难。为准确标定超大视场长波红外立体视觉外部参数,在Scaramuzza通用相机模型基础上提出了一种基于最小二乘法的外部参数标定方法;为评价内外参数标定结果准确性,以常用单目角点重投影误差评价内部参数为基础,引入外部参数,提出一种双目角点重投影误差评价方法。为验证方法有效性和准确性,使用主动红外辐射标定板生成角点,分别采用视场角(FOV)为180°和210°的两组双目超大视场长波红外相机,在不同位置上进行标定实验。实验结果显示,常用的Bouguet方法双目平均重投影误差(BMRE)在0.782～0.943 pixels,而基于最小二乘法方法BMRE处于0.620～0.754 pixels,实验数据表明该方法有效降低了双目角点重投影误差,提高了外部参数标定准确性。此外,评价方法操作简便、客观准确,避免在评价过程中对物点三维重建从而引入额外误差,并且不需要高精度三维坐标测量设备。     

基于室内可见光的两点光源定位技术研究

针对现有的室内高精度无线定位系统部署成本高,算法复杂的问题,提出了一种基于室内可见光的两点光源定位算法。位置坐标信息从两个LED光源发出,由内置有单个图像传感器和加速度传感器的移动设备接收,通过对接收到的图像及LED坐标信息进行分析,定位出接收机所在位置的三维坐标。与现有通用的三点光源室内定位技术相比,所提算法仅采用两点光源即可实现高精度三维定位,大大节省定位环境部署成本;在相同分辨率下定位精确度更高,提高了系统应用的普适性。仿真结果表明,在图像传感器分辨率高于2000×1500像素时,可以达到2cm的定位精度。     

Kalman滤波辅助的室内伪卫星相对定位算法

在室内伪卫星独立定位系统中, 伪卫星以及接收机的钟差会给定位精度带来非常大的误差. 针对这一问题, 提出了一种适用于室内环境的相对定位算法. 使用Kalman定位算法粗略计算接收机位置, 获得粗略基线, 建立室内相对定位模型, 得到载波相位双差和伪距双差. 载波相位双差通过互补Kalman滤波器来平滑伪距双差, 进一步得到精确基线, 获得接收机精确位置, 并将其代替Kalman定位算法的校正结果, 对接收机进行下一状态预测. 实验结果表明, 该算法具有较高的定位精度, 定位误差在20 cm以内. 关键词： 伪卫星 相对定位 双基线 Kalman滤波     

基于大气偏振光特性辅助定向的自主导航方法

针对惯性系统(INS)与卫星组合导航容易受到干扰的局限性,为提高海上作战船舰的自主导航能力,提出基于全天域大气偏振光特性辅助定向自主导航方法。在分析全天域偏振光中性点的运动规律的基础上,采用两点一线原理使用中性点确定载体航向角并结合电磁计程仪(LOG)测得的航速信息辅助惯性系统进行导航,采用卡尔曼滤波最优算法对组合导航系统进行了信息融合。matlab仿真结果表明基于全天域偏振光中性点/LOG/INS组合导航方法能够有效抑制INS导航定位误差,使船舰航向角误差稳定在0.6,水平速度误差稳定在0.7 m/s,水平位置误差稳定在10 m,增强了船舰的自主导航性能,并且具有高度的隐蔽性和抗干扰能力,具有一定的军事工程应用价值     

安全距离和成像尺寸约束的超大视场红外系统车载应用关键参数论证

在现有车载辅助驾驶系统中,可见光成像系统难以有效应用于夜晚、雨、雾、霾等低照度不良天气。红外成像系统有效克服了上述不足,但传统车载红外系统存在视场角小、视野盲区大的缺点。研究了超大视场红外系统的车载辅助驾驶应用,提出了基于安全距离和成像尺寸联合约束的超大视场红外系统关键参数论证方法。通过分析等距投影成像规律,建立了超大视场红外系统车载应用的安全距离约束模型和成像尺寸约束模型,以极限速度对应的探测最近距离和二维Johnson准则约束下的“发现”最远距离来验证超大视场红外车载系统的可行性,计算了视场角等关键参数。经过理论论证和分析,超大视场红外车载系统的镜头焦距/像元尺寸范围需在[276.1 521.3]范围之内。通过开展系统试验,设计了水平视场角为140°的超大视场红外成像系统,满足了对人的发现距离大于130 m的要求,进而可用于车辆辅助驾驶。     

天基光学传感器视线指向确定与校正

高精度的传感器视线指向确定与校正是天基光学监视系统高精度跟踪和定位目标的重要保障,而高帧频、窄视场的凝视相机的视线指向确定和校正是这一问题的难点所在。在研究凝视相机的成像模型及其观测特点的基础上,提出了基于地标控制点的视线指向实时确定与校正算法。将影响凝视相机视线指向的误差因素(热变形误差、安装误差等)等效为视线指向偏移角,通过建立地标控制点的观测方程和偏移角的状态转移模型,采用扩展卡尔曼滤波器,实现了对偏移角的实时估计和视线指向的高精度确定与校正。仿真结果表明所提算法的精度、时效性均能够满足天基光学红外监视系统目标跟踪与定位处理的需求。     

基于最小损失函数法进行三视场天文定位定向的误差分析

研究了基于最小损失函数法的三视场定位定向中各个误差源对定位定向准确度的影响.给出了基于最小损失函数进行三视场天文定位定向的数学模型,结合模型归纳了定位定向的误差源及其特性,分析了误差源对定位定向信息对的影响.最后,建立了定位定向误差仿真模型,并利用蒙特卡罗法进行误差仿真分析.仿真结果表明系统的定位准确度为88.1m,定向准确度为3.0″.分析指出定位定向主要的误差源是水平测量误差,其次是垂线偏差数据误差.野外实验表明,该系统的定位准确度为163.0m,定向准确度为3.5″,水平测倾角的误差对定位定向结果的影响较大.     

用于曲面集成成像的微透镜数值孔径优化

针对目前集成成像3D显示系统存在视场角范围小以及重构图像分辨率低的问题,设计一种适用于曲面集成成像3D显示且具有不同数值孔径的柔性微透镜阵列结构,并成功搭建基于曲面屏的集成成像3D显示系统。采用Trace Pro光学仿真软件建立曲面集成成像3D显示系统模型,研究微透镜的数值孔径对曲面集成成像3D显示系统重构性能的影响规律。结果表明：当微透镜尺寸和厚度一定时,数值孔径越大,重构图像的质量越好,且视场角越大;当柔性微透镜阵列的数值孔径为0.376时,重构图像具有较高的分辨率,当视场角达到60°时,重构图像依然清晰。为了验证仿真,制备具有不同数值孔径的柔性微透镜阵列并搭建曲面集成成像系统样机,得到的实验结果与仿真结果基本一致。     

降雨背景下量子定位系统中最优平均光子数自适应策略

量子定位系统（QPS）是一种高精度且安全的定位系统,光子数的变化会对定位误差和安全性造成很大影响。为了降低降雨天气下系统的定位误差并提高系统的安全性能,基于诱骗态量子密钥分配协议和最优平均光子数自适应（PNA）算法,提出了抵抗降雨干扰的QPS诱骗态自适应调整策略。建立了降雨强度、传输距离与最优平均光子数间的自适应关系,对自适应调整前后的定位误差和安全密钥生成率进行了对比。仿真结果表明,当降雨强度为10 mm/h,传输距离为10 km时,采用PNA算法后,系统定位误差由13.81 cm减小到1.13 cm;当降雨强度为1.47 mm/h,传输距离为25 km时,采用PNA算法后,系统的安全密钥生成率由5.5×10^-4提高到6.3×10^-4。由此可见,通过自适应调整系统每脉冲所含平均光子数,可以提高QPS在降雨天气下的可靠性。     

可见光/红外双视场全景式航空侦查相机光学系统设计

为提高航空侦查识别目标能力以及满足部队全天候作战需要,设计了一种应用于全景航空侦查相机的可见光/红外双视场成像光学系统。可见光光学系统焦距为165 mm/660 mm,相对孔径为1:8.8,视场角为9.1°×6.8°/2.3°×1.7°;红外光学系统焦距为75 mm/300 mm,相对孔径为1:4,视场角为8.3°×6.2°/2.1°×1.6°。采用有限焦距光学系统前面加一个望远系统的方法实现变倍,根据红外器件及可见光器件的像元尺寸计算出红外系统及可见光系统的奈奎斯特频率分别为33 lp/mm和91 lp/mm。在33 lp/mm处,红外光学系统大、小视场的MTF值分别为为0.35和0.37,在91 lp/mm处,可见光光学系统大、小视场MTF值分别为0.41和0.4,成像质量接近衍射极限,表明光学系统成像质量良好,满足实际工程使用要求。