TDOA定位的Chan算法Matlab源码
(2009-07-26 12:47:49)
标签：
杂谈
TDOA定位的Chan算法Matlab源码
function [POS_ref,POS1,POS2,POS3,POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q)
%% TDOA定位定位Chan算法
% GreenSim团队原创作品，转载请注明
% Email:greensim@https://www.doczj.com/doc/a9612171.html,
% GreenSim团队主页：https://www.doczj.com/doc/a9612171.html,/greensim
% [color=red]欢迎访问GreenSim——算法仿真团队
→[url=https://www.doczj.com/doc/a9612171.html,/greensim]https://www.doczj.com/doc/a9612171.html,/greensim[/url][/color]
%*********************************************************
% CHAN算法,假设移动台与各基站位置较近,需进行三四WLS计算
% 输入参数:
% R(N-1×1): TDOA测量值
% Pbs(N×2): 基站的坐标,第一列为X,第二列为Y;参考基站坐标位于第一行
% 输出参数:
% POS_ref(2X1):第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决
% POS1(2X1) :定位结果1
% POS2(2X1) :定位结果2
% POS3(2X1) :定位结果3
% POS4(2X1) :定位结果4 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%
%这段程序用于自己产生算法输入参数,用于算法测试
% delta = 10; %TDOA测量误差的标准差,用于产生Q矩阵
% M=4; %参考基站外的基站数量
% Xb = 20;Yb = 100; %参考的基站坐标
% X = zeros(M,2);
% a = 2*pi/M;
% for i=1:M %生成其他基站的坐标
% X(i,1) = 400*cos(a*(i-1));
% X(i,2) = 400*sin(a*(i-1));
% end
% Xreal = -150;Yreal = 200;%移动台真实坐标
% %产生TDOA测量结果
% Rb = sqrt((Xreal - Xb)^2+(Yreal - Yb)^2);%移动台到基站的真实距离
% N = normrnd(0,delta,1,M);%产生TDOA测量误差
% Kb = Xb^2+Yb^2;
% R = zeros(M,1);
% for i=1:M %产生TDOA测量值
% R(i) = -Rb+sqrt((Xreal - X(i,1))^2+(Yreal - X(i,2))^2)+N(i);
% end
% Q = (0.5*eye(M)+0.5*ones(M))*(delta^2);
% Pbs = [Xb Yb;X];
% N = 5;
% [POS_ref POS1 POS2 POS3 POS4] = TDOA_chan(R,Pbs,Q) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%
N = size(Pbs,1);
K = zeros(1,N);
K = Pbs(:,1).^2 + Pbs(:,2).^2;
ha = 0.5*(R.^2-K(2:N)+K(1))
Ga = -[Pbs(2:N,1)-Pbs(1,1) Pbs(2:N,2)-Pbs(1,2) R]
%计算第一次WLS估计结果（远距算法）
Za = inv(Ga.'*inv(Q)*Ga)*Ga.'*inv(Q)*ha;
Ba = diag(Va);
Fa = Ba*Q*Ba;
Zacov = inv(Ga.'*inv(Fa)*Ga);
%第一次ＷＬＳ计算（近距算法）
Va2 = sqrt((Za2(1)-Pbs(2:N,1)).^2+(Za2(2)-Pbs(2:N,2)).^2);
Ba2 = diag(Va2);
Fa2 = Ba2*Q*Ba2;
Zacov2 = inv(Ga.'*inv(Fa2)*Ga);
%第二次ＷＬＳ计算（近距算法）
Gb = [1 0;0 1;1 1];
Bb2 = [Za2(1)-Pbs(1,1) 0 0;0 Za2(2)-Pbs(1,2) 0;0 0
sqrt((Za2(1)-Pbs(1,1))^2+(Za2(2)-Pbs(1,2))^2)];
Fb2 = 4*Bb2*Zacov2*Bb2;
POS_ref = Za2(1:2,1); %第一次WLS的估计结果,作为参考作最终定位结果的判决POS1 = sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).'; %定位结果1
POS2 = -sqrt(Zb2)+Pbs(1,:).';%定位结果2
POS3 = [-sqrt(Zb2(1));sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果3
POS4 = [sqrt(Zb2(1));-sqrt(Zb2(2))]+Pbs(1,:).';%定位结果4
编译方法实验报告 2011年10月 word文档可自由复制编辑
一、实验目的 熟悉算术表达式的语法分析与中间代码生成原理。 二、实验内容 （1）设计语法制导翻译生成表达式的四元式的算法； （2）编写代码并上机调试运行通过。 输入——算术表达式； 输出——语法分析结果； 相应的四元式序列。 （3）设计LL(1)分析法或LR(0)分析法的属性翻译文法，并根据这些属性翻译文法，使用扩展的语法分析器实现语法制导翻译。 三、实验原理及基本步骤 ●算术表达式文法： G(E)： E →E ω0 T | T T →T ω1 F | F F → i | (E) ●文法变换： G’(E) E →T {ω0 T} T →F {ω1 F} F → i | (E) ●属性翻译文法： E →T {ω0“push(SYN,w)” T “QUAT”} T →F {ω1“push(SYN, w)” F “QUAT”} F →i “push(SEM, entry(w))” | (E) 其中： push(SYN, w) —当前单词w入算符栈SYN; push(SEM, entry(w)) —当前w在符号表中的入口值压入语义栈SEM; QUAT —生成四元式函数 i．T = newtemp; ii．QT[j] =( SYN[k], SEM[s-1], SEM[s], T); j++; iii．pop( SYN, _ ); pop( SEM, _ ); pop( SEM, _ ); push( SEM, T ); ●递归下降子程序： 数据结构：SYN —算符栈； SEM —语义栈；
四、数据结构设计 使用递归的结构进行四元式的设计，同时，运用堆栈结构将四元式的输出序列打印出来 while ( exp[i]=='+' || exp[i]=='-'){ syn[++i_syn]=exp[i]; //push(SYN,w) i++; //read(w) T(); quat();} while ( exp[i]=='*' || exp[i]=='/'){ syn[++i_syn]=exp[i]; //push(SYN,w) i++; //read(w) F(); quat();} void quat(){ strcpy(qt[j],"(, , , )");
从simulink模型到PLC代码的自动生成是MATLAB2010提供的功能，目前支持的PLC编程工具有： CoDeSys2.3， CoDeSys3.3， RSLogix5000， B&R Automation Studio 3.0， PLCOpen XML， BeckhoffTwinCat 2.11以及Generic。 本文介绍了MATLAB生成TwinCat 2.11的ST文档的方法，并使用TwinCat 2.11建立相应的工程项目。 2. 使用MATLAB/simulink生成PLC的st语言功能函数的方法 MATLAB提供了很多demo一备参考，本文以MATLAB demo中的plcdemo_simple.mdl为例。首先在MATLAB命令行中执行命令demo，选择simulink PLC coder->Demos->Basic Introductions and Examples->Generating Structured Text for a Simple Simulink Subsystem,然后打开该模型。 打开参数配置面板（Simulation->Configuration Parameters），进入PLC Coder的选项页，将Targer IDE选为BeckhoffTwinCat 2.11。然后应用。 回到模型，右键点击SimpleSystem，选择PLC Coder->Generate Code For Subsystem。如果没有错误，将在当前目录下生成plcdemo_simple.exp文件及诊断对话框。该文件即为ST语言的PLC文档。如下
无线传感网络定位算法 目录 一、常用定位技术 (2) 1.1 GPS与A-GPS定位 (2) 1.2 基站定位（cell ID定位） (3) 1.3 Wifi AP定位 (3) 1.4 FRID、二维码定位 (3) 二、定位算法研究的目的和意义 (4) 三、WSN定位算法分析 (5) 3.1 基于锚节点的定位算法 (5) 3.1.1 距离相关定位算法 (5) 3.1.2 距离无关定位算法 (6) 3.2 基于移动锚节点的定位算法 (8) 3.2.1 基于移动锚节点的距离相关定位算法 (9) 3.2.2 基于移动锚节点的距离无关定位算法 (11) 四、总结 (13) 附：组员及分工情况..................................................................................... 错误！未定义书签。
一、常用定位技术 1.1 GPS与A-GPS定位 常见的GPS定位的原理可以简单这样理解：由24颗工作卫星组成，使得在全球任何地方、任何时间都可观测到4颗以上的卫星，测量出已知位置的卫星到用户接收机之间的距离，然后综合多颗卫星的数据就可知道接收机的具体位置。在整个天空范围内寻找卫星是很低效的，因此通过GPS 进行定位时，第一次启动可能需要数分钟的时间。这也是为啥我们在使用地图的时候经常会出现先出现一个大的圈，之后才会精确到某一个点的原因。不过，如果我们在进行定位之前能够事先知道我们的粗略位置，查找卫星的速度就可以大大缩短。 GPS系统使用的伪码一共有两种，分别是民用的C/A码和军用的P（Y）码。民用精度约为10米，军用精度约为1米。GPS的优点在于无辐射，但是穿透力很弱，无法穿透钢筋水泥。通常要在室外看得到天的状态下才行。信号被遮挡或者削减时，GPS定位会出现漂移，在室内或者较为封闭的空间无法使用。 正是由于GPS的这种缺点，所以经常需要辅助定位系统帮助完成定位，就是我们说的A-GPS。 例如iPhone 就使用了A－GPS，即基站或WiFi AP 初步定位后，根据机器内存储的GPS 卫星表来快速寻星，然后进行GPS 定位。例如在民用的车载导航设备领域，目前比较成熟的是GPS + 加速度传感器补正算法定位。在日本的车载导航市场是由Sony 的便携式车载导航系统Nav-U1 首先引入量产。例如在增加了三轴陀螺仪的iphone4里可以利用三轴陀螺仪来辅助完成定位，具体可以参见这篇文章的介绍，不过三轴陀螺仪定位的误差会随着时间逐渐积累。
三边算法在气体源定位上的应用 摘要：无线传感网络是由低成本、低功耗的微型无线传感网络通过自组织通信形式的分布式网络，具有在微小体积内集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。在环境监测、军事、工业控制和医疗救助等领域具有重要的应用价值。其中节点定位在气体源研究领域已成为关键技术并具有重要的理论意义与实用价值。 本文从无线传感网络的研究背景与意义着手，分别对特点、传感器节点的组成、WSN体系结构和其主要应用领域进行探讨。着重提出网络实施节点定位的主要方法和技术原理，介绍几种典型的无需测距的节点定位算法和特点并对其进行系统分类和优缺点分析。最后重点针对气体源定位的三种三边算法进行研究，对直接三边算法（DT）、组合三边算法（CT）、加权组合三边算法（WCT）的原理和算法实施的具体过程进行讨论，并使用Matlab仿真软件对算法进行仿真，通过仿真实验说明各种算法之间的优越性。最后对全文进行总结。 关键字：无线传感网络；气体源；节点定位；三边算法 Abstract A Wriless Sensor Network(WSN)consists of low-cost,low-power miniature wriless sensor network.It’s composed of self-organzied communication form a distributed network.With within a small volume of integrated information collection,data processing and wireless commurications and other funcations. It is importantly used in environment monitoring fields,military,industrial controlling and medical assistance.The study for node localization of the plume source research area tends to be an curcial technology not only in the theory but also in practice. The thesis discussed the necessity of this research starting from background and significance of WSN.Beside,some issues concerning the research were investigated,for instance,its characteristics,sensor nodes composition,WSN architecture and its key application ares.Focused on the network node location methods and the main technical principle.It introduced a few classical rang-free localization algorithms and its characteristics. The technical highlight is the sort and review of some algorithms for node positioning .At last, focused on researching three kinds investigation of trilateral localazation algorithm, and discussed the principle and procedures of DT , CT and WCT .Furthermore ,it used Matlab for algorithm simulation in the paper, and analyzed a large number of simulation experiment to proved its validity on location accuracy compared with other similar algorithms .Finally, this thesis was concluded. Keyword: wireless sensor network , node localization ,plume source , trilateration
一、Webservice可以使用的框架很多。AXIS、CXF 、JAX、XFIRE，这些框架都可以根据wsdl文件生成ws的服务器和客户端代码。 二、Ws的调用方式有三种，http post、http get、soap post。本人建议使用http post，他访问远程ws接口的速度比使用soap post要快些。象使用axis框架实现soap post方式来说，简单的接口还好，对于使用了大量代理类及带有soaphead的ws,且还要在本地生成一大堆JAVA类来和服务端对应。特别如下这种情况，axis好像无法实现。 Soaphead如下 万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 基于敏捷开发的高校网络评教系统 作者：吴衡， WU Heng 作者单位：天水师范学院物理与信息科学学院,甘肃天水,741001 刊名： 计算技术与自动化 英文刊名：Computing Technology and Automation 年，卷(期)：2011,30(4) 被引用次数：1次 参考文献(8条) 1.丁增富;葛信勇构建教学质量监控体系努力提高教学质量[期刊论文]-高等农业教育 2004(03) 2.陈莉和谐校园构建于素质教育双效联动[期刊论文]-中国市场 2007(2-3) 3.成奋华;金敏基于敏捷过程的IT项目范围管理的研究与应用[期刊论文]-计算机技术与发展 2010(10) 4.徐诚斌;王金平MVC在ThinkPHP框架中的应用研究 2011(03) 5.赵国栋;黄永中开源软件在高校的应用与推广策略研究[期刊论文]-中国资源综合利用 2007(01) 6.马文龙;高宝成用php实现基于MVC模式的Web应用程序开发 2008(07) 7.原晓林基于B/S教学管理系统的开发与研究[期刊论文]-山西警官高等专科学校学报 2009(04) 8.蓝蔚青;曹剑敏;张帆高校学生网络评教系统的构建与完善[期刊论文]-高等农业教育 2006(06) 引证文献(1条) 1.蒋建洪电子商务系统协同开发实践教学研究[期刊论文]-中国教育信息化·基础教育 2013(5) 本文链接：https://www.doczj.com/doc/a9612171.html,/Periodical_jsjsyzdh201104028.aspx https://www.doczj.com/doc/a9612171.html,/p-21683359.html 一种基于Matlab的DSP调试及直接代码生成方法 Matlab作为一种有效的信号处理工具，已经渗透到DSP的设计当中。开发者在将一个新的数字信号处理算法应用于实际前，一般是先用Matlab进行模拟验证，当模拟结果满意时再把算法修改成C或DSP汇编语言通过CCS在目标DSP上实现，并比较实际应用与模拟的结果以发现误差，如此反复进行。在较新版本的Matlab(6.0以上)中提供了Matlab与DSP的统一集成环境后，众多学者对Matlab环境下的DSP调试进行了研究。文献[2-4]从CCSLink的角度出发，对Matlab环境下的DSP调试进行了原理及思路上的阐述，但均未涉及到直接代码生成。本文在介绍CCSLink的连接对象、嵌入式对象和RTDX对象的基础上，详细阐述Simulink环境下的直接代码生成。 1 CCSLink及ETTIC2000概述 Matlab具有强大的分析、计算和可视化功能，但处理速度慢；DSP具有快速的信号处理能力，但是其CCS的编译环境中数据可编辑和分析能力不如Matlab；而MathWorks公司和TI公司联合开发的Matlab Linkfor CCS Development Tools(CCSLink)和EmbeddedTarget for the TI TMS320C2000 DSP Platform(ETTIC2000)，CCSLink提供了Matlab和CCS的接口，能把Matlab和TI CCS及目标DSP连接起来。利用此工具可以像操作Matlab变量一样来操作TI DSP的存储器或寄存器。CCSLink支持CCS能够识别的任何目标板(C200，C5000，C600)，此工具用于DSP程序的调试过程。而CCSLink与ETTIC2000的配合使用，可直接由Matlab的Simulink模型生成TIC2000DSP 的可执行代码，能在集成、统一的Matlab环境下完成DSP的整个开发过程。 2 CCSLink环境下的DSP调试 CCSLink向用户提供了3个组件内容，如图1所示。 本钢ERP代码自动生成系统的开发 史洪波 （本钢信息自动化公司软件开发事业部） 摘要：本钢ERP系统维护的工作量大，大部分的页面功能类似。在新增业务需求的情况下，可以利用本系统自动修改和生成JSP、Java、XML、SQL、Properties类型的全部代码，生成的代码可以提供新增、修改、删除、导入、树、打印、查询等基本功能。本系统原理是利用各种页面风格的JSP、Java、XML、SQL等文件作为模板，利用配置参数替换掉文件中可变部分，从而形成多种页面风格通用的代码生成系统。本文总结了本钢ERP中常用的6种页面样式，并用Java语言实现了其代码的自动生成过程，只需书写好DAO文件并在系统中填写少许的配置信息，然后点击按钮即可完成代码的产生，节省时间，提高工作效率。 关键词：ERP Java 代码自动生成 Benxi Steel ERP automatic code generation system Shi Hongbo (Benxi Steel Information & Automation Co.Ltd Software Development Department) ABSTRACT:There are a great deal maintain work in Benxi Iron and Steel Co. Ltd. ERP system, most of the page features are similar. In the case of needing new business, the system can automatically generate and modify all of the codes in many types, such as JSP, Java, Xml, SQL, Properties. Codes provide new, modify, delete, import, tree, print, query, and other basic functions and pride many different page styles by replacing the parameter of file. There are 6 common page styles are summarized in the Benxi Iron and Steel Co. Ltd. ERP, and use java language to achieve the automatic code generation process, just to write the file of DAO in the system and a little configuration information, then click the button to complete the code, saved a lot of time and improved the work efficiency. KEY WORD: ERP Java automatic-code-generation 作者简介： 史洪波，男，出生于1974年7月28日，1998年7月毕业于华东冶金学院工业分析专业，同年到本钢技术中心从事钢铁检验工作。2006年3月调至本钢信息自动化公司软件开发事业部从事软件开发工作。Email:mynameshb@https://www.doczj.com/doc/a9612171.html, 1、引言 本钢ERP系统有着良好的开发规范，命名规则有规律可循，因此在新增业务需求的情况下非常适合用代码自动生成系统来减少开发过程中的工作量，减少了开发人员的Ctrl+C/Ctrl+V操作，节省时间，提高工作效率。本系统原理是利用各种页面风格的JSP、Java、XML、SQL等文件作为模板，利用配置参数替换掉文件中可变部分，从而形成多种页面风格通用的代码生成系统。本系统采用J2SE中的Awt和Swing技术来绘制整个系统的图形界面，使系统界面整洁美观，使用xml文件作为本系统的配置文件，并对XML文件设定了DTD的格式校验，保证XML的格式良好。在系统界面中输入少量的条件即可产生和修改JSP、Java、XML、SQL、Properites等类型的文件，并对已经存在的文件先备份成Bak文件，生成的代码可具有新增、修改、删除、查询、导入、树、打印等功能。由于XML具有便于阅读和理解，可扩展等优点，而DAO文件格式的不规范性，系统中还提供了DAO文件与XML格式的相互转换，转换中使用了XLST技术，简化了转 无线传感网技术实验报告（三） 班级：微电子1101学号：0301110115姓名：杨海平 一，实验目的： 通过仿真实验掌握无线传感器网络的定位算法—质心定位算法。 二，实验内容： 在100*100M2的正方形区域里，有n个信标节点和一个未知节点，未知节点和新表节点的通信半径均为R，则： （1），当通信半径R=50M，信标节点个数n=6,12,18,24,30时，利用Monte Carlo方法，分别计算未知节点的实际位置与估计未知的平均误差； （2），当信标节点个数n=20，通信半径R=5,10,15,20,25,30,35,40,45,50m时，利用Monte Carlo方法，分别计算未知节点的实际位置与估计位置的平均误差； 三，实验方法： （1），在边长为100m的正方形中，产生一个信标节点为n，未知节点为1的随机分布图； （2），确定与未知节点相连的信标节点； （3），利用质心算法，对未知节点的位置进行估计； （4），每一组数据（信标节点个数n，通信半径R）需要仿真800次，得出该组数据下未知节点的实际位置与估计位置的平均误差。 四，实验分析过程： （1），实验内容一：当通信半径R=50M，信标节点个数n=6,12,18,24,30时，按照实验一的方法随机产生X，Y坐标为0~100的n个信标节点的坐标，再随机产生一个未知节点的X，Y坐标，然后判断n个信标节点是否能与未知节点通信，把能与未知节点通信的信标节点X，Y坐标相加，除以能与未知节点通信的节点数，即为用质心定位算法估计的未知节点个数，误差即为未知节点与估计未知节点坐标的距离。每组信标节点个数仿真800次，累加每次仿真的误差，取平均值即得到估计误差。 （2），实验内容二：思想方法与实验内容一相同，当信标节点个数n=20，通信半径R=5,10,15,20,25,30,35,40,45,50m时，每组通信半径仿真800次，累加每次仿真的误差，取平均值即得到估计误差。 五，程序 （1），实验内容一程序如下： clear all; close all; nbeacon=[612182430];%信标节点个数n=6,12,18,24,30 nbeaconi=5; error=zeros(1,nbeaconi);%误差数组error nunknow=1;%知节点个数为1 r=50;%通信半径r为50 optimes=800; for ni=1:1:5;%每组信标节点得到一个平均误差 errorsum=0; validtimes=0;%800次仿真中至少有一个信标与未知节点通信的次数 for optimei=1:1:optimes 实验5 用语法制导方式生成中间代码生成器 一、实验目的 掌握语法制导定义和翻译的原理和技术，在语法分析器的基础上，加上语义分析，构造一个中间代码生成器。 二、实验内容 在实验四生成的语法分析器基础上加入语义动作，将源程序翻译为对应的中间代码序列。 三、实验要求 1. 个人完成，提交实验报告。实验报告必须包括设计的思路，以及测试报告（输入测试例子，输出结果）。 2. 实验报告中给出采用测试源代码片断，及其对应的三地址码形式（内部表示形式可以自行考虑）。 例如，程序片断 对应的中间代码为： 四、实验过程 本次实验运用flex和bison工具进行中间代码的生成。并自动生成中间代码。 1.首先创建一个example文件夹,该文件夹中包含有flex.exe 2.用文本编译器编辑相应的flex文件mylex.l，此次mylex.l可以在上次实验的 l文件上做一些修改，再利用flex将l文件生成相应的lex.yy.c程序，mylex.l 的代码如下所示： mylex.l %{ #include "myyacc.tab.h" %} delim [ \t\n\r] ws {delim}+ letter [A-Za-z] digit [0-9] id {letter}({letter}|{digit})* integer {digit}+ exponent E[+-]?{integer} number {integer}{exponent}? real integer(\.integer)?{exponent}? %option noyywrap %% "<"|"<="|">"|">="|"!="|"==" { filloperator(&yylval, yytext); return( REL); } if { return( IF ); } else { return( ELSE ); } while { return( WHILE ); } do { return( DO ); } for { return( FOR ); } switch { return( SWITCH ); } 1.与数据库建立连接 在DBUtil中设置数据库相关的参数 Class.forName(driverName); conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); 2.获得数据库中的所有表 Mapmaps = new HashMap(); PreparedStatement pstate = conn.prepareStatement("show table status"); ResultSet results = pstate.executeQuery(); while (results.next()) { String tableName = results.getString("NAME"); String comment = results.getString("COMMENT"); maps.put(tableName, comment); } 3.获得每个表中的信息 封装一个实体来存储表中的信息 PreparedStatement pstate = conn.prepareStatement("show full fields from " + tableName); ResultSet results = pstate.executeQuery(); List lists = new ArrayList(); while (results.next()) { Column column = new Column(); String field = results.getString("FIELD"); column.setFeildMapper(field); String fieldName = processField(field); 定位算法调研 一、定位算法的研究意义 对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。传感器节点必须明确自身位置才能详细说明在什么位置或区域发生了特定事件,实现对外部目标的定位和追踪。用无线传感器网络进行目标的跟踪定位，就是综合传感器自身位置信息和网络节点与目标的关系信息，确定目标所处的地理位置。对于移动目标而言，连续不断的定位就是跟踪。传感器自身的位置信息，是实现目标定位跟踪的基础,而网络节点与目标的关系信息，则是实现目标定位跟踪的关键。另一方面，了解传感器节点位置信息还可以提高路由效率,可以为网络提供命名空间,向部署者报告网络的覆盖质量,实现网络的负载均衡以及网络拓扑的自配置等。b5E2RGbCAP 尽管现有的许多定位系统和算法能够较好的解决WSN自身定位问题。但依然存在如下一些问题: (1> 未知节点必须与锚点直接相邻,从而导致锚点密度过高。(2> 定位精度依赖于网络部署条件。 (3> 没有对距离/角度测量误差采取抑制措施,造成误差传播和误差积累,定位精度依赖于距离/角度测量的精度。(4> 依靠循环求精过程抑制测距误差和提高定位精度，虽然循环求精过程可以明显地减小测距误差的影响,但不仅产生了大量的通信和计算开销,而且因无法预估循环的次数而增加了算法的不确定性。(5> 算法收敛速度较慢。因此必须采用一定的机制改进或者避免以上问题，从而实现更高精度的WSN自身定位。p1EanqFDPw 二、定位算法的研究现状 从1992年AT&T Laboratories Cambridge开发出室内定位系统Active Badge至今,研究者们一直致力于这一领域的研究。事实上,每种定位系统和算法都用来解决不同的问题或支持不同的应用,它们在用于定位的物理现象、网络组成、能量需求、基础设施和时空的复杂性等许多方面有所不同。DXDiTa9E3d 根据定位算法中对节点位置的不同计算方式，可以分为集中式定位算法以及分布式定位算法。集中式定位算法把所需信息传送到某个中心节点,并在那里进行节点定位计算的方式。Doherty等[1]假定网络中存在一定比例的锚点，根据凸规划(convex optimization>来估计不确定节点的位置。MDS-MAP[2]则采用了多维定标的方法来提高定位精度。这两种算法都是典型的集中式定位算法，其后一系列的算法对该算法进行改进以提高节点定位精度。分布式定位算法是指依赖节点间的信息交换和协调,由节点自行进行定位计算的方式。质心算法中[3]，每个节点通过计算它所侦听到的锚点的中心位置来确定自身位置，如果锚点布置的比较好，则定位误差能够得到很好的改善。APIT算法[4]中的节点侦听自己附近锚点的信号，根据这些信号，APIT算法把临近这个节点的区域划分为一个个相互重叠的三角形区域。然后采用划分网格的方法找出自己所在的区域，如果能够侦听到足够多的锚点信息，这个区域可以变得很小，从而提高算法的定位精度。RTCrpUDGiT (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910175584.9 (22)申请日 2019.03.08 (71)申请人 浙江大学 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 (72)发明人 骆华鲲 蔡铭 (74)专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 代理人 邱启旺 (51)Int.Cl. G06F 9/30(2006.01) (54)发明名称 一种基于代码自动生成的指令集模拟方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于代码自动生成的指 令集模拟方法。该方法针对目前指令集模拟器人 工开发费时费力的问题，先将指令集信息按特定 编码规则进行保存，再由编码程序解析并提取上 述指令信息。由指令的操作码和各特征段信息， 编码程序可自动生成指令集模拟器的译码模块 代码；由指令执行信息，编码程序可自动生成指 令集模拟器执行模块代码。该方法适用于多种类 型的指令集，能有效降低开发人员的编程工作 量，提高指令集模拟器的开发效率，具有较好的 应用前景。权利要求书1页 说明书3页 附图1页CN 110007962 A 2019.07.12 C N 110007962 A 权 利 要 求 书1/1页CN 110007962 A 1.一种基于代码自动生成的指令集模拟方法，其特征在于，具体包括如下步骤： (1)对目标指令集中所有指令进行编码，得指令编码，并将所有指令编码汇总保存至指令集编码文件中。 (2)读取步骤1的指令集编码文件，汇总所有指令的特征段分布情况，生成指令结构体。 (3)读取步骤1的指令集编码文件，提取所有指令的操作码分布，并按操作码长度对分布作降序排序。依次为所有分布生成相应的译码代码，最终汇总成完整的指令集模拟器译码模块。 (4)读取步骤1的指令集编码文件，提取每条指令的执行信息，根据执行信息生成指令函数，所有指令函数共同组成指令模拟器的执行模块。 (5)指令集模拟器译码模块通过匹配指令操作码确定指令类型，并提取指令各特征段信息。指令集模拟器执行模块根据指令类型，执行指令对应操作。两模块共同组成指令集模拟器。 2.根据权利要求1所述的基于代码自动生成的指令集模拟方法，其特征是，所述步骤1中，指令编码记录了指令的格式信息与执行信息。任意一条指令的编码表示为：NA:指令名 特征段编码 DT:数据类型操作数 EX:指令执行表达式 (DE:延迟周期数) 特征段编码记录指令各特征段的分布情况，编码格式为“特征段名[位置]”。将指令内所有特征段都按上述格式编码，并连接组合，即可得到整条指令的特征段编码。 3.根据权利要求1所述的基于代码自动生成的指令集模拟方法，其特征是，所述步骤2具体为：指令结构体是指令集模拟器运行过程中保存单条指令信息的数据结构，保存指令各特征段信息和指令函数指针。在结构体中生成指令函数指针属性。特征段属性通过下述方法生成：遍历指令集编码文件，归纳整个指令集包含的特征段种类，并统计各特征段长度。若存在同名特征段，其长度按最大值记。根据特征段长度，在指令结构体中定义各特征段同名属性。 4.根据权利要求1所述的基于代码自动生成的指令集模拟方法，其特征是，所述步骤3具体为：提取所有指令的操作码分布，并按操作码长度对分布作降序排序。依次为各操作码分布生成识别语句，且用识别语句包裹该分布下提取指令特征段信息的代码。指令各特征段信息保存在步骤2定义的指令结构体同名属性中。在每条指令的译码代码末尾，对指令结构体的函数指针进行赋值，函数名称统一命名为op_NA，其中NA是编码规则中的指令名。 5.根据权利要求1所述的基于代码自动生成的指令集模拟方法，其特征是，所述步骤4具体为：为每条指令生成一个指令函数，指令函数统一命名为op_NA。所有指令函数均可模块化划分为声明变量、赋值变量、执行操作和结果写回四大模块。其中，指令编码中的DT编码被映射为声明变量和赋值变量模块，EX编码被映射为执行操作模块，DT和DE编码被映射为结果写回模块。 2 无线定位算法综述 一无线传感网络与节点定位 1. 无线传感网络中的关键技术 无线传感器网络作为当今信息领域新的究热点，涉及多学科交叉的研究领域，涉及到非常多的关键技，主要包括：拓扑控制；网络协议；网络安全；时间同步；定位技术；数据融合；嵌入式操作系统；无线通信技术；跨层设计和应用层设计。2. 无线传感器网络节点定位机制 无线传感器网络节点定位问题可表述为：依靠有限的位置己知节点即信标节点(锚节点)，确定布设区中其它未知节点的位置，在传感器节点间建立起一定的空间关系的过程。无线定位机制一般由以下三个步骤组成： 第一步，对无线电信号的一个或几个电参量(振幅、频率、相位、传播时间) 进行测量，根据电波的传播特性把测量的电参量转换为距离、距离差及到达角度等，用来表示位置关系； 第二步，运用各种算法或技术来实现位置估计； 第三步，对估计值进行优化。 3. 节点间距离或角度的测量 在无线传感器网络中，节点间距离或角度的测量技术常用的有RSSI、TOA、TDOA和AOA等。 4. 计算节点位置的基本方法 (1) 三边测量法 (2) 三角测量法； (3) 极大似然估计法。 5. 无线传感器网络定位算法的性能评价 几个常用的评价标准：定位精度；规模；锚节点密度；节点密度；覆盖率；容错性和自适应性；功耗；代价。 6. 无线传感器网络定位技术分类 （1）物理定位与符号定位； （2）绝对定位与相对定位； （3）紧密耦合与松散耦合； （4）集中式计算与分布式计算； （5）基于测距技术的定位和无须测距技术的定位； （6）粗粒度与细粒度； （7）三角测量、场景分析和接近度定位。 二典型的自身定位系统与算法 到目前为止，WSN 自身定位系统和算法的研究大致经过了两个阶段。第1 阶段主要偏重于紧密耦合型和基于基础设施的定位系统。对于松散耦合型和无须基础设施的定位技术的关注和研究可以认为是自身定位系统和算法研究的第2 阶段。 1. Cricket定位系统 未知节点使用TDOA技术测量其与锚节点的距离，使用三边测量法提供物理定位。 2. RADAR系统 建立信号强度数据库，通过无线网络查询数据库，选择可能性最大的位置定位自身。 在三边测量定位方式下，未知节点根据RSSI计算与多个基站的距离，然后使用三边测量法定位， 3. AHLos系统 AHLos算法中定义了3 种定位方式——原子式、协作式和重复式最大似然估计定位(atom,collaborative和iterative multilateration)。程序代码自动生成系统的设计与实现
一种基于Matlab的DSP调试及直接代码生成方法
代码自动生成系统
质心定位算法 江南大学
实验五-编译-用语法制导方式生成中间代码生成器
java自动生成代码
定位算法调研
【CN110007962A】一种基于代码自动生成的指令集模拟方法【专利】
无线定位常用算法概述
相关主题
文本预览