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1.
《实验室研究与探索》2017,(6):122-127
提出了一种新的接收信号强度指示(RSSI)定位修正算法。该算法采用改进的退火算法对极大似然估计处理后的距离进行优化,有效解决在实际环境中遇到的一些问题,使算法更符合实际。同时,能有效降低运算的复杂度,并排除具有特征相似性的一些奇异点,提高精度。依据邻近节点间的距离,分析前后两组估计坐标间的关系,用目标函数判断两组解的优劣,由退火思想只接受比前一组优的新解进行迭代循环,可以得到一组移动点的估计坐标。将满足条件的移动点看做参考点,重复运算,直至没有移动点可以升为参考点为止,输出最终结果。实验结果表明,改进的算法有效可行,且定位精度和稳定性有明显的提高,是一种可行的节点定位方案。 相似文献
2.
针对加权质心定位算法受 RSSI 测距误差影响导致定位结果不理想的问题,提出一种鲸鱼优化算法改进的加权质心算法,利用鲸鱼优化算法的快速收敛、不易陷入局部最优等优势对加权质心算法定位结果进行优化。首先,通过加权质心算法计算待测点位置;其次,根据锚节点位置信息、RSSI 测距信息及待测点位置信息建立适应度函数;最后,利用鲸鱼优化算法不断迭代寻优,对待测点定位结果进行优化,以提高定位精度。在通信半径相同、锚节点数为 30 的条件下,改进后的定位算法定位精度为 0.58m,而粒子群加权质心算法与人工鱼群加权质心算法定位精度分别为 0.64m 和 0.62m,且随着锚节点个数的增加或通信半径的增大,改进后的定位算法仍能获得更高的定位精度。因此,改进后的定位算法精度更高,具有一定可行性。 相似文献
3.
《实验室研究与探索》2017,(2):117-120
在无需传感器系统中实现了工作性能良好、精准时间的航迹关联雷达通信,采用Bar Shalom-Campo航迹融合算法优化设计了无反馈形式的分布式航迹融合。理论分析表明,算法能够通过先验信息,实现运算量以及运算难度的降低。实验结果得到:改进的算法的雷达通信过程中误差明显小于单个传感器的误差;优化的航迹融合算法与单一雷达的滤波相比能够显著提高定位精度,定位性能有了明显的改进;优化算法后的系统能够达到多传感融合改进目标定位。这一研究对最大程度的优化系统的工作能力具有明显的理论和实践应用价值。 相似文献
4.
传统LANDMARC算法由于受多径效应影响,在一些区域定位精度不高。化工企业生产车间在短距离定位上有较高要求,所以LANDMARC算法在该应用上有很大弊端。基于LANDMARC算法（有源RFID校验的动态定位识别算法）,提出了一种室内定位改进算法。改进算法在LANDMARC算法中引入三边定位方法,并结合一种基于距离的〖JP〗LANDMARC算法。实验证明该算法整体提高了室内定位精度,尤其是在距离较短情况下定位精度提高明显。 相似文献
5.
为了提高非视距(NLOS)环境下无线定位的准确性和可靠性,提出了一种利用数字广播信号进行移动台定位的神经网络方法.该方法利用神经网络的学习特性和逼近任意非线性函数的能力,建立到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)测量数据与坐标之间的映射关系.将神经网络的连接权值作为非线性动态系统的状态量进行估计,用基于扩展卡尔曼(EKF)的实时神经网络训练算法来训练多层感知器网络.由于基于EKF的训练算法给出的是连接权值的近似最小方差估计,其收敛性要优于误差反向传播(BP)算法.仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于BP基的神经网络算法和最小二乘算法;且该定位方法不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距(LOS)和非视距识别. 相似文献
6.
文章提出了一种基于改进的受限随机选择算法的图像检索相关反馈。首先通过移动查询点更新查询向量,然后针对受限随机方法中的等距划分未能反映负样本真实分布的缺点进行改进,提出根据等密度划分来确定负样本选择的子区域。改进方法提高了负样本的代表性,并且一定程度上解决了反馈中的"小样本"问题,实验证明,较原有的受限随机选择能在更少地反馈次数内得到更好地反馈结果。 相似文献
7.
RFID无线定位技术因系统易于实现、硬件成本低等优点,已被广泛应用于各种室内定位领域.在RFID定位算法中,三边定位算法因其算法简单、易于编程实现,因此在实际定位问题中被广泛采用,但是传统的三边定位算法受环境中的不确定因素影响较大,定位精度较低,因此本文提出一种基于相交法的三边定位改进算法,在一定程度上提高了定位精度.实验结果验证了本文算法的可行性及优越性. 相似文献
8.
文章提出了一种基于TDOA方法的高精度、低成本超宽带（UWB）无线定位系统方案,并且在实验室用相关硬件实现和验证了这套方案的便捷性和实用性。同时通过实验数据分析比较及仿真结果可知,该改进方案可以有效的提高定位精度。 相似文献
9.
目标定位跟踪的关键在于得到精确的定位数据,而要获取精确的定位数据取决于高效的滤波算法。无迹卡尔曼滤波由于具有定位精度高、算法复杂度低等特点,被广泛应用于非线性系统中。针对无迹卡尔曼滤波在目标运动状态突变时容易出现跟踪精度下降、目标丢失等问题,对传统无迹卡尔曼滤波算法进行优化和改进,通过将无迹卡尔曼滤波与IMM卡尔曼滤波算法相结合,利用IMM算法的鲁棒性有效提高了无迹卡尔曼滤波在目标机动运动时的跟踪精度,避免了目标丢失。实验仿真结果表明,IMMUKF算法具有很好的稳定性,可实现复杂的目标跟踪。 相似文献
10.
针对传统数学形态学算法对图像边缘细节提取不理想的问题,采用3×3或者5×5的结构元素替换单一结构来改进数学形态学算法,克服传统数学形态学算法的缺陷。对车牌图像边缘轮廓实施闭运算、开运算、小对象移除,实现车牌的粗略定位。在此基础上,采用区域标记法进行车牌精准定位。将提出的车牌定位算法应用于实际的车牌定位中,结果表明,改进数学形态学算法对车牌定位的准确率比传统数学形态学算法提高了13.9百分点,具有更为广泛的适用性。该研究对提高车牌的定位精度、车牌识别具有一定的参考价值。 相似文献
11.
In order to compensate for the limitation of conventional XY table used in semiconductor integrated circuits(IC) packaging and improve its speed and accuracy, a voice coil actuator (VCA) direct-drive high-speed and precision positioning XY table used in wire bonder was proposed. Also, a novel flexible decoupling mechanism was used in the positioning table, and the small moving mass enabled the positioning table to move at high speed and precision. XY table deformation interference caused by assembly error and instant interference generated by dynamic load moving with high speed and acceleration can be eliminated through the flexible decoupling mechanism. Considering the positioning table as lumped mass spring system,the dynamic equations of the mechanical system and the VCA were built according to the Newton mechanics principle and electromagnetic theory. Then the electromechanical coupling control model of the system was created through Laplace transform. Based on displacement PID controller, the loop-locked controlling algorithm of the positioning system was investigated. The dynamic control algorithm effectively improved the system dynamic performance. The precision test of the prototype machine was carried out, and the results validated the correctness of the model and the theory. Compared with traditional XY table, the table has higher speed, acceleration and positioning accuracy. 相似文献
12.
为了解决传统算法QR码定位中出现QR码失真,或旋转时出现较弱鲁棒性的现象,提出一种新型QR码自适应定位算法。在算法研究过程中,首先使用自适应阈值算法解决不均匀照明的影响,在此基础上提出一种基于轮廓跟踪与轮廓筛选的定位方法。实验结果表明,与传统QR码定位算法相比,该算法定位准确率提高了30%,且定位速度提升了17%,可见该定位算法能够很好地应用于QR码定位。 相似文献
13.
实时背景更新是数字视频监控中进行运动目标检测的关键技术,与基于PC的监控系统不同,嵌入式系统资源有限,难以执行复杂算法。为此提出一种帧间差分和背景减除法相结合的新方法,通过引入备份帧,有效实现了监控系统的自适应背景更新,并在嵌入式处理器DM6437上实现。实验结果表明该方法可以自动检测物体进出所引起的背景变化并进行背景更新,更新速度快,能够满足实时监控系统目标检测的需要。 相似文献
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为了寻找更优的机器人移动路径,将沙猫群优化算法与三次样条插值方法进行融合,对沙猫群优化算法进行改进。在改进的沙猫群优化算法中,利用混沌映射的均匀性初始化种群以提高种群多样性;通过融合互利共生和莱维飞行策略减少局部最优解的消极影响,提高算法的收敛速度和精度。通过两种仿真实验对比6种优化算法的实验数据,结果表明,改进的沙猫群优化算法的最优解、最差解和平均解都优于对比算法,验证了改进沙猫群优化算法对于解决移动机器人路径规划问题的有效性和工程实用性。 相似文献
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针对传统道路目标检测算法推荐窗口冗余、鲁棒性差、复杂度较高的问题,提出基于YOLOv2模型的道路目标检测改进算法。相较于传统的HOG+SVM目标检测算法,YOLO模型优势在于提升了检测速度及准确度,更适用于实时目标检测。比较YOLO V3 与 YOLO V2算法,前者在构造神经网络模型时复杂度较高,故最终选择YOLO V2算法。针对原算法中选取Anchor Boxes时所采用的K-MEANS算法造成的目标物体框冗余问题,以及原算法对于不规则物体以及遮挡物体检测效果较差等问题,提出基于YOLO V2模型的一种改进方法,将K-MEANS算法改进为一种DA-DBSCAN算法,通过动态调整参数的方式大大减少了锚点框冗余问题。实验表明,改进后的模型准确率达到96.76%,召回率达到96.73%,检测帧数达到37帧/s,能够满足实时性要求。 相似文献
16.
以 Faster R-CNN 为代表的 two-stage 目标检测算法检测速度慢,而 one-stage 目标检测算法中的 SSD算法虽然检测速度快,但对交通标志类小目标的检测效果不佳。因此在 SSD 算法 VGG16 骨干网络上引入感受野块（RFB）结构,既提升检测速度又可在小目标检测上达到良好的检测精度。与此同时,为提高网络分类精度,在损失函数中加入中心损失。将 SSD 算法与改进的 SSD 算法在 VOC 数据集上进行训练,对比其性能可知,改进后算法 mPA 值达到 80.7%,相比 SSD300（VGG16）算法提高了 3.5%。该算法在 LISA traffic sign 数据集上训练,在迁移学习的基础上得到的 mPA 值为 78.4%,检测单张图像平均耗时为 20.5ms,可满足实时性要求。 相似文献
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为了提高行人检测的准确性和鲁棒性,针对现有行人检测方法准确率低且实时性不佳等问题,参考目标检测算法中快速区域卷积神经网络Faster RCNN算法,首先采用K-means聚类算法得到合适的宽高比,然后优化区域建议网络（RPN）结构,降低计算量,并通过比较MobileNet、VGG16、ResNet50特征提取网络效果优劣,提出改进Faster RCNN的交通场景下行人检测方法,在Caltech-NEW数据集上进行训练与测试。实验结果表明,该方法大幅提高交通场景下行人检测的实时性和准确性,在测试集上检测准确度达到87.5%,单张图片检测耗时为0.187s,相比现有其它方法,其检测效果更好。 相似文献