室内环境下基于图优化的UWB定位方法

针对室内三维环境中对定位结果准确性的要求,提出了一种基于图优化的室内超宽带(UWB)定位算法。首先,利用最小二乘法对UWB技术测量的距离进行解算,得到第一次定位初值。然后,将第一次定位初值代入泰勒级数展开算法,得到更可靠的第二次定位初值。最后,建立包括定位残差和位移残差两项的目标函数,通过基于图优化的算法,得到目标函数的最小值,计算出优化之后的最终定位结果。通过样机实验验证定位精度,实验结果表明平均水平定位误差小于10 cm,同时平均高度定位误差也比相同实验条件下使用Chan算法和改进的卡尔曼滤波方法分别低了77%和61%。     

一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位方法

针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。     

基于二次解析的UWB室内定位高度方向优化方法

针对解析法处理具有高度限制的UWB室内三维定位时的高度方向精度不佳问题,通过对定位方程组的研究,着重分析了其内在原因,并提出了一种基于现有解析法的二次解析法。首先以常见的解析法得到目标点较为准确的水平方向的分量,然后在二次解析过程中采用修正偏差的Tikhonov正则化方法求解优化高度方向的分量。此方法可有效减少目标点高度分量的定位误差以及最终的定位误差。分别通过数学仿真平台和实验平台与传统解析法进行比较,验证了此方法的有效性。仿真与实验结果表明:所提出的方法能够将传统的解析法的定位精度提高40%以上。其中实验结果表明,所提方法的定位效果比最小二乘法提高52.1%,比Chan算法提高41.6%,具有很好的工程应用价值。     

基于MEMS-MARG传感器的消防员室内定位算法

针对消防员在室内环境中进行灭火和救援时难以获知自身位置坐标的问题,采用MEMS-MARG传感器设计了一种室内定位算法。首先,根据加速度幅值波形使用峰值探测法和零点交叉法相结合的方式进行步数检测。然后,通过对消防员的行走路线进行分类,设计了一种基于直线判断辅助的航向反馈修正算法来提高定位精度,并将扩展卡尔曼滤波器融入到行人航迹推算算法中,用于估计消防员的位置坐标。最后,分别按照矩形、三角形、半圆形轨迹,进行了3组实验。实验结果表明,与未使用航向修正算法相比,位置误差减小了45%以上,航向角和位置的均方根误差分别减小了65%和76%以上。所提出的消防员室内定位算法具有良好的定位性能。     

基于GPS的先验地图辅助视觉惯性定位方法

为提高视觉惯性导航系统定位精度，解决其航向缺失且无法提供绝对地理位置的问题，提出一种利用GPS生成先验地图来辅助视觉惯性同时定位与地图构建(SLAM)方法。将每一帧图像采集点的GPS地理坐标投影成绝对高斯坐标，与视觉关键帧信息同步，构建先验地图。利用词袋模型进行闭环检测，由视觉重投影误差因子、IMU残差因子、先验图像重投影误差因子共同构建目标优化函数，基于最小二乘法进行位姿估计与优化。通过地面车载和低空机载实验对该方法进行了验证，实验结果表明：相比于无先验地图的定位方法，x、y、z方向的平均定位误差分别降低了68.2%、75.1%、46.4%以上；相比于有先验地图(未融合GPS)的定位方法，x、y、z方向的平均定位误差分别降低34.9%、51.5%、19.4%以上，有效提高了视觉惯性导航系统在大范围环境中的定位精度。     

基于改进鲸鱼算法的声发射定位方法

为提高声发射源定位精度,提出了一种改进鲸鱼算法,并基于该算法生成了一种新的声发射源定位方法。该方法根据不同通道间的时间差建立基于最小二乘法原理的目标函数,通过改进鲸鱼算法的搜索机制求解目标函数,实现对声发射源的定位。为准确评估改进鲸鱼算法的定位精度,开展了煤岩断铅实验和三点弯曲加载条件下Ⅰ型断裂实验,对比分析改进鲸鱼算法、鲸鱼优化算法、Geiger算法和最小二乘法等4种定位算法的定位结果。结果表明：改进鲸鱼算法相较其他定位算法具有更高的定位精度,且累计有效声发射事件更集中于真实断裂过程区;改进鲸鱼算法的各阶段声发射源定位结果与数字图像相关方法(Digital Image Correlation, DIC)观测结果具有一致性,能够有效地反映试件内部裂纹萌生、扩展的动态演化过程。     

三种GPS定位优化算法的实现及比较

为进一步提高GPS定位精度,分析了目前研究中主要采用的加权最小二乘法和卡尔曼滤波两种优化算法.在此基础上,提出了一种利用粒子滤波器对伪距误差进行修正的定位优化算法.粒子滤波算法的特点是可直接用于求解非线性问题,对非高斯的误差进行修正.通过GPS实测数据进行实验,分别对这三种算法进行验证并分析了其各自特点.实验结果显示,三种算法均能使GPS定位精度得以明显改善.提出的粒子滤波算法作为一种新的GPS定位优化算法,在卫星导航定位领域中有着较好的参考价值.     

基于北斗信号辐射源的无源雷达定位技术

外辐射源无源跟踪对提高区域防御系统的生存能力和反击能力具有重要的军事意义和实用价值。近年来,基于星载辐射源的无源雷达探测系统受到广泛关注。在选取北斗卫星信号为研究对象的基础上,首先从模糊函数和雷达探测距离方面重点分析了北斗信号作为无源雷达辐射源的实用性。然后研究了一种基于时差测量的多发单收型无源雷达定位系统,并给出了解算目标位置的总体最小二乘算法。最后对该系统下的定位算法和定位精度进行分析,仿真结果表明在相同条件下,总体最小二乘算法能减小近50%的定位误差,且误差波动范围明显减小。     

关于毕托管标定的数据处理问题

毕托管标定是实验流体力学教学中最基本的实验之一，在以往的教学中大多用经典的最小二乘法把实验数据拟合成过坐标原点的直线。本文讨论了用一般最小二乘法拟合直线方程的方法，并得出下列结论：（１）用经典最小二乘法带来的误差随数据相关系数减小而增大；（２）一般情况下，应该用不过坐标原点的直线方程拟合实验数据。     

基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的无线室内定位算法

为解决超宽带(UWB)系统定位易受室内环境的影响,测距误差特性呈现非高斯分布的问题,提出了一种鲁棒UKF定位算法,实现室内高精度定位。首先,介绍了UWB系统定位实现,以及对比分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法之间的差异;然后,针对UKF算法存在的局限性,通过引入代价函数,自适应修正观测方差,建立鲁棒机制,降低算法对噪声特性分布的要求,提高了UWB系统环境适应能力。实测结果表明:该方法性能均优于最小二乘、EKF和UKF算法,平均定位精度可达0.33 m,相比较于最小二乘算法,定位精度提高了15%,是一种实时高精度的室内定位算法。     

通信网络中的GPS/TDOA混合定位算法

提出了一种混合GPS/TDOA的泰勒级数-最小二乘算法,在GPS和TDOA定位方法都无法独立定位时实现了定位.算法先将GPS伪距观测方程做单差运算、消除钟差,然后与TDOA双曲线方程组合,一起进行泰勒级数展开得到组合后的线性方程组,再利用最小二乘的方法迭代估计出终端位置.验证该算法的实验结果表明,GPS伪距观测量越多时,定位精度越高;相反,由于TDOA观测量NLOS误差较大,TDOA观测量越多时,精度越差.因此实施该算法时,GPS伪距观测量作为输入应全部采用;在保证能够定位的前提下,应尽量少用TDOA观测量.试验所得混合定位结果的最大误差为231.52 m,最佳条件下所得均方根误差为33.80m,能够满足某些精度要求不高,而又必需位置信息的定位应用需求.     

弹性力学的一种边界无单元法

首先对移动最小二乘副近法进行了研究，针对其容易形成病态方程的缺点，提出了以带权的正交函数作为基函数的方法－改进的移动最小二乘副近法，改进的移动最小二乘逼近法比原方法计算量小，精度高，且不会形成病态方程组，然后，将弹性力学的边界积分方程方法与改进的移动最小二乘逼近法结合，提出了弹性力学的一种边界无单元法，这种边界无单元法法是边界积分方程的无网格方法，与原有的边界积分方程的无网格方法相比，该方法直接采用节点变量的真实解为基本未知量，是边界积分方程无网格方法的直接解法，更容易引入界条件，且具有更高的精度，最后给出了弹性力学的边界无单元法的数值算例，并与原有的边界积分方程的无网格方法进行了较为详细的比较和讨论。     

加权最小二乘无网格法

在最小二乘法和移动最小二乘近似的基础上提出了加权最小二乘无网格法．该方法除节点外又引入了一些辅助点，控制方程在所有节点和辅助点处的残差用最小二乘法予以消除，边界条件用罚函数法引入．另外对移动最小二乘近似进行了改进，并给出了最小二乘法中泛函的简化格式，因而提高了计算效率．与配点法相比，新方法精度高，稳定性好，并且系数矩阵是对称正定矩阵．与Galerkin法相比，该方法不需要进行高斯积分，因而计算量小．算例表明该方法具有效率高、精度高和稳定性好等优点，并且易于实现．     

改进的移动最小二乘法

近年来发展的无网格方法大多采用移动员小二乘法来构造试函数，而应用移动最小二乘法形成的方程组有时会是病态的甚至奇异的，从而限制了它的发展和应用。本文采用带权正交函数作为基函数对移动最小二乘法做了改进，避免出现病态方程组，且在计算过程中不需要进行短阵求逆运算，提高了计算速度。之后，借鉴牛顿法、平衡法和摄动法对由移动最小二乘法得到的非线性代数方程组提出了新的求解方法。     

一种指数渐消记忆加权滤波的内交点定位算法

针对无线室内定位存在的非视距误差及信号跳变的问题,提出了一种基于指数渐消记忆加权测距滤波的内交点定位算法。为了减小非视距误差对无线系统定位精度的影响,提出了一种内交点定位算法,它无需识别基站是否处于视距环境,也无需任何先验的信息,仅基于当前时刻的各基站测距信息实现目标位置的解算。针对无线信号易跳变的问题,采用指数渐消记忆加权算法对测距信息进行滤波处理,通过选取合适的渐消记忆因子有效调节测距信号跳变的幅度。实测数据结果表明:利用所提出的方法定位精度优于2m,显著优于传统的加权最小二乘定位算法,且定位结果的跳变现象明显减弱。     

完全变换法在无网格伽辽金方法中的应用

由于移动最小二乘形函数一般不具有常规有限元或边界元形函数所具有的插值特征，本质边界条件的处理成为无网格伽辽金法实施中的一个难点。本文通过建立节点位移和广义位移之间的关系对移动最小二乘形函数进行修正，给出了修正的移动最小二乘形函数；以二维问题为例，对完全交换法在无网格伽辽金方法中的应用进行了研究，实现了本质边界条件在节点处的精确施加。数值计算结果表明该方法不仅简单合理，而且具有较高的精度、收敛性和稳定性。     

瞬态热传导问题的加权最小二乘无网格法

加权最小二乘无网格法是一种基于节点信息的纯无网格法,该方法使用最小二乘法建立系统的变分原理,通过移动最小二乘法构造近似函数,控制方程在节点处的残量使用最小二乘法予以消除,边界条件通过罚函数法引入。本文推导了瞬态热传导问题的加权最小二乘无网格计算格式,编制了相应的计算程序,算例结果表明,该方法具有精度高、前后处理简单的优点,是一种高效的的新型无网格法。     

互相关DPIV亚像素匹配方法研究

使用传统互相关法对DPIV粒子图像进行粗匹配,取得整像素匹配结果,在此基础上开展亚像素定位方法研究.将最小二乘匹配法应用到DPIV技术中,获得比经典的高斯曲面、二次多项式拟合法更高的估算精度,弱化算法对粗匹配相关测度的依赖性.通过控制初始位置和匹配精度降低最小二乘算法的时间开销.标准图像仿真实验以及在氧化沟模型实验中的成功应用,验证了最小二乘匹配法在DPIV技术中的有效性和可靠性.     

基于递推最小二乘的水下声学应答器在线标定方法

针对水下应答器在线标定问题,提出了一种基于递推最小二乘的应答器标定方法,其在解算间隙不断插入历史数据进行循环解算并引入遗忘因子加快算法收敛。为了提高算法稳定性,在标定最后用改进消元法对结果进行比对,以避免递推最小二乘法结果陷入局部收敛。改进消元法在传统方法基础上加进了声速修正方法以提高定位精度。对影响标定精度的误差因素进行了分析,对标定时不同的航行路径带来的定位效果进行了比较得出最优路径。仿真结果表明,递推最小二乘法不但能够在线估计,而且具有与实时性和高精度特点,具有很好的效果,相比于传统消元法有显著提高。最后在千岛湖实验中,采用所提出的方法对应答器进行了标定,标定精度优于10 cm,保证了水下应答器高精度标定的实施。     

一种SINS/超短基线组合定位系统安装误差标定算法

超短基线设备由于尺寸小,使用灵活,在水下导航定位中常与惯性设备进行组合导航。为了标定出超短基线坐标系与载体坐标系之间存在的安装误差,提出了一种基于小角度近似的安装误差标定算法。首先,确定应答器的位置,再对安装误差角对应的姿态矩阵进行小角度近似,最后利用最小二乘法直接计算得到安装误差。通过仿真验证,在斜距误差为0.5%的条件下,航向安装误差角的标定误差比传统方法至少减少了32.8%。江试实验进一步表明,安装误差标定前后定位误差减小了76%。所提出的算法可以较好地减小导航定位误差,具有一定的工程应用价值。