检索结果-内蒙古大学图书馆

2007中国西部青年通信学术会议

作者：张婷胡光岷钱峰电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术教育部重点实验室成都 610054

网络层析成像(Network Tomography)通过端到端的测量估计网络内部链路的时延特征,频率域的网络层析成像方法可以降低时延估计的计算复杂度。本文在现有方法的基础上,提出一种频率域的约束最优化方法对网络内部链路时延进行了估计,在保... 详细信息

网络层析成像(Network Tomography)通过端到端的测量估计网络内部链路的时延特征,频率域的网络层析成像方法可以降低时延估计的计算复杂度。本文在现有方法的基础上,提出一种频率域的约束最优化方法对网络内部链路时延进行了估计,在保证较低计算复杂度的同时,提高了估计算法的稳定性和灵活性以及估计结果的精确性和可辨识性。仿真验证了本方法在存在较大测量误差的情况下,仍能获得精度很高的链路时延分布。

关键词：网络层析成像时延估计频率域约束最优化最优化估计

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基于自相似性与多任务高斯过程回归的单帧图像超分辨率重建

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光学精密工程 2018年第11期26卷 2814-2826页

作者：李键红吴亚榕吕巨建广东外语言外贸大学语言工程与计算实验广东广州510006 仲恺农业工程学院仲恺科技服务公司广东广州510225 广东技术师范学院计算机学院广东广州510665

在单帧图像超分辨率问题中,基于高斯过程回归的超分辨率算法没有挖掘相似图像片间的关联关系或者无差别地用相似图像片来扩充训练集合,都会导致重建的高分辨率图像中存在明显的噪声和伪影。对此提出了一种基于多任务高斯过程回归的超分... 详细信息

在单帧图像超分辨率问题中,基于高斯过程回归的超分辨率算法没有挖掘相似图像片间的关联关系或者无差别地用相似图像片来扩充训练集合,都会导致重建的高分辨率图像中存在明显的噪声和伪影。对此提出了一种基于多任务高斯过程回归的超分辨率算法。该算法通过引入多任务学习思想,将输入的低分辨率图像进行分片处理,把每一个图像片的超分辨率过程视为一个任务。在对相似任务建模的过程中,通过最优化求解的参数集合来体现任务间的共性及差异,从而使模型的泛化能力和预测精度得以提高,在重建高分辨率图像清晰锐利的同时,噪声和伪影受到明显抑制。用常见的测试图像以及公开的图像测试集合进行的大量试验表明该算法在主观评价和客观评价两个方面均优于同类型算法及当前经典算法,峰值信噪比较其它常见超分辨率算法可提高约0.5dB。

关键词：单帧图像超分辨率多任务学习高斯过程回归图像自相似性最优化估计

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基于点扩散函数的小目标辐射测量

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光学精密工程 2014年第11期22卷 2879-2887页

作者：常松涛孙志远张尧禹朱玮中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院大学北京100049

提出了一种基于点扩散函数(PSF)精确测量尺寸很小或者距离很远的一类小目标的红外辐射特性的方法。该方法在已知目标几何形状的前提下,采用倾斜刃边法测得光学系统的点扩散函数;对目标成像和探测器焦平面阵列采样过程进行建模,得到目标... 详细信息

提出了一种基于点扩散函数(PSF)精确测量尺寸很小或者距离很远的一类小目标的红外辐射特性的方法。该方法在已知目标几何形状的前提下,采用倾斜刃边法测得光学系统的点扩散函数;对目标成像和探测器焦平面阵列采样过程进行建模,得到目标在探测器上成像的模拟图像;通过对红外系统捕获的模拟图像与真实图像进行匹配获得最优化估计的目标亮度、尺寸以及中心位置。最后,通过实验对该方法进行了验证。结果显示:圆形目标温度为70℃,理想几何成像直径大于4个像元时,测得的辐射亮度最大误差为2.35%;目标尺寸(面积)最大误差为1.89%。该方法可用于获取目标和背景辐射特性,测试红外成像系统性能,完成图像复原和小目标定位等。

关键词：红外辐射测量小目标测量红外焦平面阵列点扩散函数倾斜刃边法最优化估计

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基于最佳滤波理论的非平稳网络链路丢包率估计

基于最佳滤波理论的非平稳网络链路丢包率估计

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作者：陈凯云电子科技大学

学位级别：硕士

随着网络技术的高速发展和网络类型的增长,互联网的结构和各种性能参数的变化也越来越复杂,为了能够更好地设计、控制和管理网络,我们必须及时而且准确地了解和掌握网络的内部特性,高速感知处于不断变化中的各种网络状态参数以及网络状... 详细信息

随着网络技术的高速发展和网络类型的增长,互联网的结构和各种性能参数的变化也越来越复杂,为了能够更好地设计、控制和管理网络,我们必须及时而且准确地了解和掌握网络的内部特性,高速感知处于不断变化中的各种网络状态参数以及网络状态参数的动态变化规律,获得整个网络状态的多域多层次时空描绘。网络层析成像技术不需要网络节点参与协作,主要通过发包探测的方式进行端到端的路径级参数测量,然后利用统计学的方法,对网络内部链路的参数进行估计,克服了传统网络测量在实际应用中存在的很多缺点。然而,现在网络层析成像的研究大多基于“网络的状态参数在测量周期内不变”这一假设,很难准确地对网络链路参数的非平稳过程进行描述。非平稳网络层析成像技术可以获得更为全面准确的网络状态参数及其变化,从而优化网络系统的设计,提高管理服务水平。本文研究非平稳网络层析成像问题,通过解决部分关键理论问题,加强现有方法解决实际网络问题的能力。为了以较小的代价获得时变链路状态的准确描述,我们需要设计一个合理并且可靠的非平稳网络模型来估计链路参数。考虑到实际网络的链路参数随时间连续且随机变化,时变链路参数估计是波形估计问题,而不再是参量估计问题,我们可以使用最佳滤波理论来求解,通过研究其中的关键技术,为非平稳网络层析成像的研究提供一种新的思路。本文基于最佳滤波的相关理论,提出了两种时变链路丢包率的估计方法：基于时空关联的最优化估计方法和卡尔曼滤波估计方法。最优化估计方法使用状态转移矩阵来表示链路丢包率的时空关系并进行预测,然后利用最小二乘算法来修正先验估计,估计结果满足最小均方误差。卡尔曼滤波估计方法以卡尔曼滤波模型为基础,利用先验数据(通过背靠背包测量或者其它方式得到的链路丢包率数据)对方程组系数进行训练,通过时间更新(先验估计)和测量更新(后验估计)两个过程,实现了非平稳网络环境下链路丢包率的递推估计。两种方法在估计阶段不需要发送大量的背靠背探测包,减小了发包对真实链路的影响,能够很好地逼近链路真实丢包率随时间变化的曲线。我们对本文提到的两种时变链路丢包率估计方法进行了NS2仿真,仿真结果验证了两种方法用于估计非平稳网络环境下链路丢包率的有效性和正确性。同时我们根据仿真结果,对本文给出的估计方法做了进一步的比较。

关键词：非平稳网络层析成像链路丢包率最佳滤波理论最优化估计卡尔曼滤波

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基于卡尔曼滤波的分布式光纤Raman测温系统

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光学技术 2016年第3期42卷 264-267页

作者：韦坚王小军梁财海郝欣伟北京航天发射技术研究所北京100076

分布式光纤喇曼测温系统采用了线性逼近的方法进行温度解调,并通过灵敏度分析法获取了相应的线性解调参数。为了提高系统的精度,在信号累加平均去噪的基础上,采用了卡尔曼滤波的方法,通过对前一时刻的估计值与当前测量值的递推,实现了... 详细信息

分布式光纤喇曼测温系统采用了线性逼近的方法进行温度解调,并通过灵敏度分析法获取了相应的线性解调参数。为了提高系统的精度,在信号累加平均去噪的基础上,采用了卡尔曼滤波的方法,通过对前一时刻的估计值与当前测量值的递推,实现了对存在测量噪声的温度信号的最优化估计,完成了对现场采集信号的实时更新和处理。实验验证了该滤波方案的可行性,随着外界环境温度的变化,测温系统能够得到合理的温度曲线,测量误差小于1℃。系统响应性良好,性能稳定,能够适应复杂的环境变化。

关键词：光学测量线性解调卡尔曼滤波最优化估计精度

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误差分散类逆半调技术综述

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中国图象图形学报 2008年第1期13卷 1-6页

作者：郑海红孔月萍曾平王义峰西安电子科技大学计算机学院西安710071

逆半调技术是半调图像处理中的关键技术之一,近几年来其研究取得了较大的进展。为了使人们对该技术研究现状有个概略了解,首先论述了逆半调技术的原理和主要研究方法;然后重点分析了针对误差分散半调图的滤波方法、机器学习方法和最优... 详细信息

逆半调技术是半调图像处理中的关键技术之一,近几年来其研究取得了较大的进展。为了使人们对该技术研究现状有个概略了解,首先论述了逆半调技术的原理和主要研究方法;然后重点分析了针对误差分散半调图的滤波方法、机器学习方法和最优化估计方法,并比较了它们的优缺点,通过比较发现,基于模糊技术、人眼视觉特性的自适应滤波方法,在实际应用中有广阔的前景;最后给出误差分散逆半调技术目前存在的问题和进一步的发展方向。

关键词：逆半调半调误差分散滤波机器学习最优化估计

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卫星紫外遥感的大气对流层臭氧浓度反演方法研究

卫星紫外遥感的大气对流层臭氧浓度反演方法研究

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作者：吕春光（Chunguang Lyu）南京大学

学位级别：博士

随着城市化和工业发展进程的加快,大气对流层特别是近地面大气臭氧污染问题日益受到广泛关注。快速精确的测量大气臭氧浓度是实现大气臭氧监测的基础,也是研究其产生的气候和环境效应、空气质量预报和有效预测预防光化学污染的必要前提... 详细信息

随着城市化和工业发展进程的加快,大气对流层特别是近地面大气臭氧污染问题日益受到广泛关注。快速精确的测量大气臭氧浓度是实现大气臭氧监测的基础,也是研究其产生的气候和环境效应、空气质量预报和有效预测预防光化学污染的必要前提。当前,地面臭氧浓度监测仍然以地面站点监测为主,虽然可以提供精确的臭氧产品,但是这些信息仅能反映监测站点附近一定水平空间和垂直高度上的臭氧浓度情况,并且站点的建立和维护需要大量的人力和物力成本。卫星遥感大气臭氧具备传统地面站点测量所无法比拟的优势。其具有大范围、全球性和全天候性等特点,使得其在全球大气臭氧浓度测量中已经得到了广泛应用。然而,卫星遥感技术多关注于全球宏观大气臭氧状况的快速获取,而在局部地区特别是城市区域的大气臭氧污染监测方面尚未发挥其应有的作用。为了促进卫星紫外遥感技术在监测对流层大气臭氧污染领域的应用,论文以卫星遥感方式实时进行近地面臭氧浓度监测为目标,根据贝叶斯理论,设计针对大气对流层底层臭氧浓度的遥感反演算法,采用eFast全局敏感性分析方法研究最优测量光谱组合和大气分层,对以最优化估计为基础的反演技术流程进行改进和完善。充分考虑应用需求,评估观测卫星成像几何等因素对反演过程的影响,并为面向大气臭氧监测的地球静止轨道卫星紫外高光谱传感器的设计和实现提供理论依据和技术支持。结合地面监测站点、探空站点与遥感产品的大气臭氧资料,分析了研究区近地面臭氧的时空变化趋势,对三种大气臭氧产品的对比得到了其在近地面的浓度值和相关性,分析了影响卫星臭氧浓度遥感反演精度的主要因素。给出了权重函数与测量通道敏感性的关系,利用eFast全局敏感性分析所得指标,得到了各大气分层臭氧浓度变化在紫外谱段的敏感性情况,并在eFast全局敏感性计算过程中,确定了最优采样数与搜索曲线数。在理想条件下分析了对平均核调控的调控因子,并结合谱段敏感特征,构建了面向对流层低层臭氧浓度反演的两步分离(TSS)算法。对该算法与传统算法的比较表明其对低层大气臭氧浓度反演精度有明显改善。结合地球静止轨道紫外遥感臭氧监测应用需求,评价分析了 TSS算法反演效率随太阳和观测角度的变化适用性,以及反演臭氧浓度时卫星成像的空间、时间和季节影响。通过上述研究有如下结论:1)采用的eFast全局敏感性分析方法,可给出各个测量通道在大气臭氧廓线浓度整个阈值变动范围内的敏感性指数。在大气臭氧浓度反演过程中,权重函数矩阵、先验廓线协方差矩阵以及测量误差协方差矩阵共同影响了遥感过程对大气臭氧的探测能力,是对信号自由度的具体体现。确定了敏感性指数计算过程中的最佳采样个数和搜索曲线个数,进而通过对敏感性指数的分析,可以定量的给出各探测谱段的敏感性数值。平流层以上高度范围在小于300 nm谱段具有较好的敏感性特征,平流层各分层能在大于300 nm谱段范围具有显著的敏感性分选特性,这些特征为平流层及以上高度范围大气臭氧浓度反演的较高精度提供了必要支持。虽然大气对流层范围的谱段敏感性曲线较为平滑,但也存在相对敏感的谱段。2)TSS算法的分布反演策略更有利于使反演平滑过程集中于对流层范围,从而提高了该范围的反演精度。传统算法(TR)由于平流层及以上部分始终参与反演过程,虽然对该层的反演精度有所改进,但也影响了反演信息量在对流层低层特别是近地面臭氧浓度的平滑精度。最优化方法(OE)能够充分考虑权重函数在整个反演流程体系中的重要作用,并将先验臭氧廓线信息与测量误差信息也引入反演过程中,提高了反演结果的可靠性和适用性。OE方法具备完善的反演技术体系,并可根据明确的反演误差成分分析指标得到不同误差来源对反演精度的影响,利于对算法本身的改进和输入参数信息的优化。通过对权重函数、先验廓线协方差以及测量误差协方差反演过程调控机制研究的基础上,结合紫外谱段测量通道在各大气分层敏感性差异,提出了两步分离(TSS)算法原型,该算法利用了反映平流层及以上分层的优势谱段,避免了引入不敏感谱段造成的不确定性,并随之对先验状态参数进行更新,可改善对流层低层状态参数反演精度。虽然传统(TR)算法可以更快的完成迭代过程,但是相比而言,TSS算法在对流层低层的精度显著高于TR算法,而在平流层及以上部分的反演精度略低于TR算法。3)应用TSS算法有助于大气对流层整体反演精度的提高,对于反演误差较大的垂直范围,其精度改善程度越显著,反演误差主要来源于反演过程的平滑误差贡献。当反演结果与真值偏差较小时,反演过程受限于测量谱段的敏感性,反演精度的改善程度较小,而在反演误差较大的大气高度范围,TSS算法对该范围平滑效率会使得反演精度明显提高。当前主流卫星传感器的应用目标仍是快速的获得全球臭氧浓度,其探测性能对对流层垂直分布信息特别是低层臭氧浓度的提取精度非常有限。地面监测站点与探空站点地面臭氧数据具备较强的相关性,并指

关键词：紫外遥感对流层臭氧浓度地球静止轨道卫星最优化估计 eFast 平均核函数信号自由度

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基于鼠标输入的动态光标选择技术的研究

基于鼠标输入的动态光标选择技术的研究

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作者：王振宇昆明理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的进步,人机交互成为系统应用中必不可少的一部分。图形用户界面下的人机交互技术受到广泛的关注,然而显示器的高清化与图形用户界面的复杂化导致小目标界面元素选择效率低下的问题。因此设计一种能够适应复杂交互界面的... 详细信息

随着计算机技术的进步,人机交互成为系统应用中必不可少的一部分。图形用户界面下的人机交互技术受到广泛的关注,然而显示器的高清化与图形用户界面的复杂化导致小目标界面元素选择效率低下的问题。因此设计一种能够适应复杂交互界面的目标选择技术是十分必要的。本文的研究方向是基于鼠标输入,设计一种能够提高在不均匀的目标分布和小目标集群界面下交互效率的目标选择技术。相比于现有的目标选择技术,本文提出的动态光标选择技术可以更加准确地选择目标,提高交互性能。图形用户界面中目标位置不同会导致两种困扰,一是远距离目标需要大幅移动鼠标,二是近距离目标需要在密集界面中被精确选中。目前在这两种情况下的目标选择技术的研究中仍存在以下问题:1.预测光标能够减少用户操作,但准确率偏低,用户需要较长的时间学习传统预测光标的操作以提高准确率;2.区域光标在大多数目标界面下能够提高交互效率,然而在密集目标界面下无法有效提高交互效率。针对这两种情况,本文主要针对目标预测和目标选择两个方面进行研究。本文的主要工作内容如下:1、基于最优化估计的目标预测技术的研究在目标预测方面,本文提出基于最优化估计的目标预测技术,通过对光标运动速度和运动方向进行预测,通过实时计算光标观测值和估计值之间的可信度判断是否采用预测值或观测值作为输出,从而动态预测光标运行轨迹,隐式改善光标的运动稳定性,并根据预测结果使用贝叶斯估计更新可能目标的概率分布,提升光标在移动过程中的预测稳定性和目标选择准确率。首先通过采用规范的光标跟踪范式与拉丁方实验设计,在小目标集群界面下分别测试目标大小和目标初始距离对本文提出的目标预测技术的影响,为后续的推导研究提供基础;其次将该技术在两种不同密度的桌面交互界面上进行实验比较与分析,对提出的目标预测技术的性能进行评估,与三种现有的光标控制技术相比,验证得出本文提出的目标预测技术的有效性。2、基于梯度加权的动态光标选择技术的研究在目标选择方面,本文提出基于梯度加权的动态光标选择技术,该技术是一种根据光标的速度与目标之间距离的变化,采用以光标为中心的梯度加权函数,动态调整光标与目标的有效区域,自适应地切换不同的显示模式,以提高光标的交互效率和选取精度的动态区域光标技术。针对不均匀的目标分布和小目标集群界面,将光标运动分为两个阶段,弹射(Ballistic)和修正(Correction),光标的激活区域和潜在速度会随着光标与目标的距离的不同而按照权重值进行调整,确定不同阶段的切换,动态调整光标的显示模式和光标与目标的有效区域。在弹射阶段,基于梯度加权的动态光标选择技术隐藏光标的动态变化区域,此时激活基于最优化估计的目标预测技术,显示为点光标;在修正阶段,基于梯度加权的动态光标选择技术显示光标的动态变化区域,增大光标和目标的潜在有效区域,目标预测技术处于待机状态,显示为区域光标。在更复杂的模拟实际交互界面中进行实验,选择三种优秀的目标选择技术进行对比,实验结果表明,本文提出的动态光标选择技术优于对比技术,验证得出本文提出技术的稳定性和有效性。本文对研究中提出的动态光标选择技术进行系统的研究和评估,分析其在二维交互界面中提高目标选择效率和准确度的机制和效果,解决目前小目标集群界面中的目标选择技术存在的问题,并探讨该技术在三维空间交互界面中的应用潜力和挑战,以及未来需要解决的问题。

关键词：人机交互目标预测动态区域光标梯度加权最优化估计

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基于UWB的高精度定位算法研究

基于UWB的高精度定位算法研究

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作者：刘博西南科技大学

学位级别：硕士

超宽带（Ultra Wide Band,UWB）定位技术,因具有高精度、快速性、穿透性和安全性等特点,在室内移动设备高精度定位、导航等方面具有较广泛的应用前景。目前UWB定位研究的精度一般在分米级,为进一步提高定位精度,本文从定位算法方面开展... 详细信息

超宽带（Ultra Wide Band,UWB）定位技术,因具有高精度、快速性、穿透性和安全性等特点,在室内移动设备高精度定位、导航等方面具有较广泛的应用前景。目前UWB定位研究的精度一般在分米级,为进一步提高定位精度,本文从定位算法方面开展研究,提出了基于改进蜣螂算法的无源时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）定位方法,主要研究内容如下: （1）分析概述UWB定位技术的基本理论及其应用优势,研究并对比现有的UWB定位方法,选定TDOA定位方法作为本课题的基础算法。同时分析UWB定位误差产生的原因,并制定算法性能评价指标,为UWB高精度定位算法优化提供研究思路和评价标准。（2）根据TDOA定位原理建立定位数学模型,分析并确定TDOA定位解算问题本质上为最优化估计问题。通过分析传统数学解算方法、迭代估计方法和启发优化算法,确定以启发优化式算法作为研究突破口。选定启发优化式算法中的蜣螂优化算法,分析其基本原理并针对性进行改进,得到了改进蜣螂优化算法*。通过最大似然估计法,设计并优化适应度函数,构建了启发式优化算法同最优位置估计的联系,提出基于改进蜣螂算法的TDOA定位方法。（3）实验验证基于改进蜣螂算法的TDOA定位方法。通过MATLAB软件进行仿真实验,对算法收敛性能、受基站数量影响和定位精度进行分析,验证本课题的算法在硬件条件不变的情况下,拥有更高定位精度,达到亚分米级,且定位速度和鲁棒性均优于其他的定位算法;利用实物实验平台,对本课题提出的算法进行实物验证,通过多组实验对比,确定其在工程应用中同样具备良好的定位性能。综上,本课题提出的TDOA定位方法具有更高的定位精度和定位鲁棒性,满足本课题的研究预期。

关键词： UWB定位技术 TDOA定位方法最优化估计启发式优化算法改进蜣螂优化算法

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面向移动终端的BLE/PDR室内定位技术研究与实现

面向移动终端的BLE/PDR室内定位技术研究与实现

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作者：张呈郑州大学

学位级别：硕士

室内定位技术因其在个人生活、工商业、紧急救援等领域需求的日益增加,越来越成为计算机和通信领域研究的热点。在众多室内定位技术中，具备功耗小、待机时间长、成本低等优点的低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy,BLE)定位技术以及基于... 详细信息

室内定位技术因其在个人生活、工商业、紧急救援等领域需求的日益增加,越来越成为计算机和通信领域研究的热点。在众多室内定位技术中，具备功耗小、待机时间长、成本低等优点的低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy,BLE)定位技术以及基于智能手机普遍集成惯性传感器的行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)技术，受到了广泛关注。由于单一定位技术的固有缺陷，将多种定位技术融合定位成为当前室内定位技术的研究热门。本文以机器学习技术、群智能算法和最优化估计为理论基础，结合理论研究和现场实验，对虚拟指纹预测、指纹库分区、在线定位实时性优化、BLE/PDR融合算法优化等方向开展研究，并基于Android平台的BLE、惯性传感器开发技术，研发了一个面向移动智能终端的室内定位平台。本文主要工作如下:　　1、针对BLE指纹定位存在的人工采集成本大、定位精度低、在线定位计算耗时等问题，分别提出了构建虚拟指纹、指纹聚类分区、改进在线定位的解决方案。(1)提出一种AMPSO-GPR方法预测RSSI构建虚拟指纹，基于稀疏RSSI数据建立高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)模型，通过自适应变异和自适应惯性权重的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法寻优GPR超参数，避免了基本PSO易陷入局部最优问题。实验表明，按2m间隔采样，AMPSO-GPR预测误差仅为5.0dBm,构建的虚拟指纹提高了 14.8％的定位精度。(2)提出一种结合指纹RSSI和坐标双相似度的改进核模糊C均值(Kernel fuzzy C-means,KFCM)指纹软聚类算法，通过将大规模指纹库聚类划分多个分区，减小计算空间并排除模糊指纹，从而提高定位实时性和精度。(3)提出一种基于哈希表和KD树的WKNN在线定位架构，KD树结构的WKNN可以大幅度改进计算效率，同时通过哈希表缓存KD树结构，避免重复建树，进一步降低计算量，保证高频率在线定位实时性。　　2、提出一种基于混合H2/H∞滤波的BLE/PDR融合定位方案。由于室内信号存在多径传播、衰减、非视距的影响并且室内环境易变，系统噪声和观测噪声往往难以估计，导致卡尔曼滤波在融合定位系统上的适应性差。H∞滤波不要求对模型误差和噪声特性做假设，具有一定抗干扰能力，但由于结果过于保守，精度略低。混合H2/H∞滤波兼顾了二者的优良特性，在精度和鲁棒性提供一种均衡。通过实验对比这三种滤波的融合定位性能，结果表明，混合H2/H∞滤波在保证BLE/PDR融合室内定位系统精度的前提下，对环境变化带来的干扰也具有一定鲁棒性。　　3、基于Android平台的BLE、惯性传感器开发技术研发了室内定位系统平台。该系统包含三个模块:BLE指纹采集模块、惯性传感器数据采集模块、室内定位原型系统模块。BLE指纹采集模块可以方便构建精确的BLE指纹库。惯性传感器数据采集模块用于采集行人步行时的惯性传感器数据。基于本文改进算法基础上的室内定位原型系统模块提供了 BLE指纹定位、PDR定位、BLE/PDR融合定位三种定位模式。

关键词：室内定位低功耗蓝牙行人惯性导航信息融合机器学习群智能算法最优化估计

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