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在无线互联网络中,由于自然干扰或网络规划的需要,节点之间无线链路通常在时间上具有间断特性.我们将链路具有间断特性的无线互联网络称为间断连接无线互联网络.间断连接无线网络的路由优化问题需要联合考虑无线链路的时间和空间特性,这就为间断连接无线互联网络的选路问题提出了新的挑战.本文为这种网络提出了一种全新的选路算法——DPRA算法,该算法在链路统计特性的基础上,采用动态规划的方法,以转发时延为选路标准进行路由的选择.仿真结果表明,本文提出的算法可以有效得到间断连接无线互联网络中时延最短的路径. 相似文献
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针对单一室内定位系统定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种新型的基于动态鲁棒容积卡尔曼滤波的超宽带(Ultra-wideband,UWB)与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)融合的定位方法.首先建立了一种易于实现的UWB-INS融合定位框架,然后提出了一种动态鲁棒容积卡尔曼滤波算法以处理多源数据的融合.提出的滤波算法可将M估计理论、强跟踪算法、动态增强策略与传统的容积卡尔曼滤波算法结合,以此缓解外界噪声和系统模型误差对状态估计的不利影响.在UWB-INS组合定位框架内采用动态鲁棒容积卡尔曼滤波,可实现对室内行人运动轨迹的精确稳定跟踪.实际数据测试和Matlab仿真验证了所提方法在复杂环境下其定位精度和鲁棒性均优于单一依赖UWB或INS技术的定位系统. 相似文献
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针对超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位系统受非视距(Non-line of Sight,NLOS)误差影响较大,以及惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)定位系统受累积误差影响较大的问题,提出了一种基于多源信息的改进融合定位模型。首先,对UWB测量模型进行优化,通过差分气压计测高的方法对NLOS信号进行鉴别,并通过加权最小二乘法削弱NLOS信号对UWB定位结果的影响。然后对数据融合算法进行优化,引入IMU累积误差门限降低累积误差对IMU定位结果的影响,提高融合定位精度。最后,使用UWB、IMU系统在室内复杂环境中的实测数据进行Matlab仿真,验证了改进融合定位模型在定位精度上比基础融合定位模型提高了45.71%。 相似文献
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