一种改进的加权三边定位算法

三d定位方案三D定位方案引言三维定位是指通过利用传感器和算法，将目标物体在三维空间中准确地定位的技术。

它在许多领域中被广泛应用，如机器人导航、增强现实、虚拟现实等。

本文将介绍几种常见的三维定位方案，包括基于视觉的方法、基于无线信号的方法以及基于惯性传感器的方法。

基于视觉的三维定位基于视觉的三维定位是最常见和直观的方法之一。

它通过利用摄像头或其他视觉传感器获取目标物体的图像或视频，并通过计算机视觉算法分析和处理数据，从而实现对目标物体在三维空间中的定位。

这种方法的优点是成本相对较低，设备易于获取，且精度高。

常用的计算机视觉算法包括特征点匹配、结构光扫描和立体视觉等。

特征点匹配特征点匹配是一种常见的三维定位方法，它通过在目标物体上检测并匹配出一些关键特征点，然后利用这些特征点在相机坐标系和目标坐标系之间建立映射关系，从而实现对目标物体的定位。

这种方法的优势在于对目标物体的要求比较低，不需要任何标记或特殊设备，但在复杂背景下，特征点识别和匹配的精度可能会受到影响。

结构光扫描结构光扫描是一种利用一台或多台摄像头和激光投影仪进行三维定位的方法。

它通过投射特殊的纹理或光线模式到目标物体上，再根据摄像头捕获的图像和激光投影仪发射的光线，计算出目标物体在空间中的位置。

结构光扫描具有高精度和稳定性的优点，但设备成本相对较高。

立体视觉立体视觉是利用两个或多个摄像头对目标物体进行观测和分析的方法。

通过获取多视角的图像或视频，并进行图像处理和计算几何学变换，可以得到目标物体在三维空间中的位置和姿态。

立体视觉在机器人导航和增强现实等领域中被广泛应用，但由于需要使用多个摄像头，设备成本和复杂度较高。

基于无线信号的三维定位基于无线信号的三维定位是利用无线信号的传播特性对目标物体进行定位的方法。

它通过测量接收到的无线信号的信号强度、到达时间或多径效应等参数，利用数学模型计算并推断目标物体在三维空间中的位置。

常见的基于无线信号的三维定位技术包括无线电频率辐射（RFID）、蓝牙定位和超宽带定位等。

• 144•随着人们的安全意识不断提升，工厂作业时对人员的安全工作变得愈发的重要。

而靠人力去监督员工们的安全，在高开销的同时，即存在不可靠性，也不能实现对每个员工实时的进行监控。

因此急需要一套电子系统来对人员位置的实时监测并发出警告。

同时也在WiFi 技术不断提升，WiFi 使用不断普及，其精度、覆盖范围等性能不断提升的情况下，我们选择了基于WiFi 技术的人员定位安全系统。

该系统主要利用与WiFi 连接的智能手机进行定位，在客户端上有可导入修改的工厂3D 模型，通过定位的人员也会反映在模型上，管理员能只管检测到员工的位置。

当施工人员被定位到危险区时，系统会自动报警，提醒人员远离危险区。

1 WiFi定位方案整个人员定位安全系统是在WiFi 环境下进行的，每个人员都需要携带一部智能手机与WiFi 相连接。

无线局域网（WLAN ，又称WiFi ）WiFi 是一种短程无线网络传输技术，具有覆盖范围广、传输速度快、危害小、成本低、容易搭建和管理等优点。

WiFi 定位与ZigBee 定位以及RFID 定位相比，在成本低的同时更具有传输速度快、精度高、抗干扰能力强、可管理性强多个优点，如表1所示。

表1 无线网络定位技术的对比项目WiFi 定位ZigBee 定位RFID 定位综合成本低高低传输速度1～2Mb/s 10～250kb/s 10kb/s ～2Mb/s 定位精度3～5m 3～30m 3～10m 抗干扰性很强一般较强可管理性强一般较差2 定位原理WiFi 定位方法按照是否基于RSSI （信号强度）分为两大类。

不基于信号强度RSSI 的方法有根据TOA （time ofarrival ，到达时间）、TDOA （time difference of arrival ，时差）、AOA （angle of arrival ，到达角）这些参数进行的定位，但这些参数既需要特殊的WiFi 模块，智能手机上又不易获取，因此不采用这类方法。

三点定位原理三点定位原理是一种在导航和定位领域广泛应用的定位技术。

它通过测量接收器与至少三个卫星之间的距离来确定接收器的位置，从而实现精准定位。

这种原理已经被广泛应用于GPS导航、地图定位、无人机导航等领域。

下面将详细介绍三点定位原理的工作原理、应用场景和未来发展方向。

三点定位原理的工作原理是基于三角测量原理的。

当接收器与至少三颗卫星之间的距离确定后，就可以得出接收器所在的位置。

这是因为，三个点确定一个平面，因此通过三个卫星的距离可以确定接收器所在的平面位置。

而接收器与卫星的距离可以通过卫星发射的信号与接收器接收的信号之间的时间差来计算。

通过精确测量这些时间差，就可以确定接收器的位置。

这种原理在实际应用中被广泛使用，因为它可以实现高精度的定位。

三点定位原理在现代导航和定位技术中有着广泛的应用。

其中最典型的应用就是GPS导航系统。

通过接收卫星发射的信号，GPS接收器可以计算出自己的位置，并在地图上显示出来。

这种技术已经被广泛应用于汽车导航、航空导航、船舶导航等领域。

此外，三点定位原理还被应用于地图定位、无人机导航等领域。

可以说，三点定位原理已经成为现代导航和定位技术的基础。

未来，随着技术的不断发展，三点定位原理也将得到进一步的完善和应用。

例如，通过增加卫星数量和改进信号处理算法，可以提高定位的精度和稳定性。

另外，结合人工智能和大数据技术，可以实现更加智能化的定位系统，为用户提供更加个性化的定位服务。

同时，三点定位原理还可以应用于更多的领域，如智能交通、智能城市等，为人们的生活带来更多的便利。

总的来说，三点定位原理是一种在导航和定位领域广泛应用的定位技术，它通过测量接收器与至少三个卫星之间的距离来确定接收器的位置。

这种原理已经被广泛应用于GPS导航、地图定位、无人机导航等领域，并且在未来有着更广阔的发展空间。

相信随着技术的不断进步，三点定位原理将会为人们的生活带来更多的便利和惊喜。

第41卷第05期 2022年 05月煤炭技术

Coal TechnologyV〇1.41 N〇.05

May. 2022

doi:10.13301/j.cnki.ct.2022.05.041

井下巷道TOA和TDOA联合估计的UWB定位算法乔欣，孔兵(巢湖学院电子工程学院，安徽巢湖238000)摘要：设计了一种基于T0A和TDOA联合估计的UWB定位算法。分析了 UWB信号在巷

道环境下的传播机制、T0A与TD0A定位模型，对于井下采用T0A三边定位法的测量误差使3个 圆不能相交于1点的情况，提出将相交区域的质心作为估计坐标，结合TD0A的参数与Taylor算 法，将T0A的估计坐标作为Taylor算法的初始值，对定位结果求精。仿真实验表明，定位算法具有 精度高、计算量小等优点，具有良好的应用推广价值。关键词：井下巷道；UWB定位算法；TOA; TDOA; Taylor算法

中图分类号：TD76 文献标志码：A 文章编号：1008 - 8725(2022)05 - 168 -04UWB Positioning Algorithm Based on Joint TOA and TDOA Estimationin Downhole RoadwayQIAO Xin, KONG Bing(School of Electronic Engineering, Chaohu University, Chaohu 238000, China)Abstract: A UWB location algorithm based on the joint estimation of TOA (Time of Arrival) and TDOA (Time Different of Arrival) is designed. The UWB (Ultra Wide Band) signal propagation mechanism under the roadway environment, TOA and TDOA positioning model are analyzed, for downhole measurement error using TOA trilateral positioning method can not make three circles intersect at a point in case,

一种改进的三帧差分运动目标检测算法三帧差分是一种常见的运动目标检测算法，它通过比较当前帧与前一帧、前一帧与前两帧之间的差异来判断目标的运动状态。

然而，传统的三帧差分算法存在着一些问题，如对于光照变化、背景噪音等较为敏感，同时在目标与背景颜色相似的情况下容易产生误检。

为了解决这些问题，我们提出了一种改进的三帧差分运动目标检测算法。

该算法主要包括以下几个步骤：1.彩色图像转灰度图像：将当前帧、前一帧和前两帧分别转换为灰度图像。

2.图像预处理：对每一帧的灰度图像进行高斯平滑处理，降低图像噪音的影响。

3.前景提取：将当前帧与前一帧进行差分，并设置一个阈值进行二值化，得到当前帧的前景图像。

4.背景更新：将前一个前景图像与当前帧的前景图像进行逻辑与运算，得到一个更新后的背景图像，用于下一帧的背景差分。

5.运动目标检测：对当前帧的前景图像进行形态学运算，主要包括膨胀和腐蚀，以填补小的空洞和消除噪音。

6.目标位置定位：根据前一帧的目标位置和当前帧的前景图像，利用轮廓检测算法得到目标的边界矩形框。

7.目标跟踪与识别：根据目标的边界框，将目标框内的区域提取出来，进行进一步的目标跟踪和识别。

通过对以上步骤进行改进，我们可以减少背景噪音的影响，提高目标检测的精度和稳定性。

具体的改进点如下：1.自适应阈值选取：传统的三帧差分算法使用固定的阈值进行二值化处理，容易受到光照变化和背景噪音的干扰。

我们采用自适应阈值选取方法，基于当前帧的灰度直方图，动态计算合适的阈值，提高算法对光照变化和背景噪音的适应能力。

2.动态背景更新：传统的三帧差分算法只更新前一帧的背景图像，可能导致长时间的目标停留造成背景的更新不及时。

我们采用动态背景更新的方法，将当前帧的前景图像与前两帧的背景图像进行逻辑与运算，得到一个更准确的背景图像。

这样可以更好地适应目标运动速度的变化。

3.目标定位优化：传统的三帧差分算法通过简单的轮廓检测方法得到目标的边界框，容易受到背景噪音和目标形状变化的影响。

300机械设计与制造Machinery Design&Manufacture第5期2021年5月具有修正策略的改进NSGA-II三维路径规划封建湖1,郑宝娟1,封硕2,张婷宇1(1.长安大学理学院，陕西西安710064；.长安大学工程机械学院，陕西西安710064)摘要:针对传统多目标遗传算法存在收敛速度慢和难以得到Pareto最优解的缺点，提出了一种在三维环境下具有修正策略的改进带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II)o首先建立能使路径最短、能耗最小、起伏最少的多目标函数;其次加入修正算子来减少冗余的路径点，实现快速收敛；然后在选择算子中加入辅助决策算子来比较优先级,提高解的多样性。

为了测试改进算法的效果,将传统算法与改进算法进行对比,改进算法得到的解更优且在不同环境下具有多个Pareto前沿分布解,其中修正算子使迭代次数减少了约63%,验证了改进算法的可行性和有效性。

关键词：三维路径规划;改进NSGA-II；修正算子；Pareto解中图分类号:TH16；TP242.6文献标识码:A文章编号：1001-3997(2021)05-0300-05The Three-Dimensional Path Planning Based on anImproved NSGA2-II with Modified StrategyFENG Jian-hu1,ZHENG Bao-juan1,FENG Shuo2,ZHANG Ting-yu1(1.School of Sciences,Chang'an University,Shaanxi Xi'an710064,China;2.School of Construction Machinery,Chang'an University,Shaanxi Xi'an710064,China)Abstract:In view of the shortcomings of convergence speed and difficult to get Pareto's optimal solution,an improved NSGA-II with a modified strategy is proposed to plan the optimal collision-free path for a mobile robot in three-dimensional environment.Firstly,the optimization targets involving the shortest path,minimum energy consumption and least fluctuation were determined.Secondly,a modified operator was added to reduce redundant path points to achieve fast convergence. Meanwhile,an auxiliary decision operator was added to the selection operator to compare the priorities and reinforce the diversity ofsolutions.The traditional algorithm compares with the improved algorithm in order to verify the effectiveness ofthe improved algorithm,using improved NAGA-II not only obtains a more satisfactory Pareto solution,but also get better diversity ofsolutions in Pareto optimalfront in different cases,t he modified operator reduces the number qfiterations by about 63%,which verify that the improved algorithm owns betterfeasibility and effectiveness.Key Words:Three-Dimensional Path Planning；Improved NSGA-II；Modified Operator；Pareto Solution1引言路径规划是机器人定位与导航领域研究的热点问题之一，目前的路径规划方法如蚁群算法,粒子群算法,蜂群算法,萤火虫算法及混合算法等|1-3］多用于二维平面空间规划。

基站三角定位算法一、信号接收和测量基站三角定位算法需要从多个基站接收信号并测量信号传播时间。

通常，每个基站都配备有GPS或其他定位技术，以确保其位置的精确性。

在信号接收和测量阶段，算法需要处理以下任务：1. 捕获和跟踪来自移动目标的信号；2. 测量信号传播时间，即信号从移动目标到达每个基站的时间；3. 确定信号的多普勒频移，即信号频率随着移动目标速度的变化而产生的变化；4. 对接收到的信号进行解码，提取其中的位置信息。

二、位置信息编码在基站三角定位算法中，位置信息是通过信号传播时间和多普勒频移来编码的。

算法首先通过测量信号传播时间来计算移动目标与基站之间的距离，然后利用多普勒频移来计算移动目标的速度和方向。

这些信息被编码成数字信号，以便在数据预处理阶段进行处理。

三、数据预处理在数据预处理阶段，算法对接收到的数据进行清洗、滤波和融合。

清洗过程旨在去除无效和错误数据，滤波过程旨在减小噪声和干扰的影响，融合过程将多个数据源的信息进行整合，以提高定位精度。

四、基站间同步为了实现精确的三角定位，基站之间需要进行同步。

通常，每个基站都配备有GPS或其他同步源，以确保其在时间和空间上的精确性。

在基站间同步阶段，算法需要处理以下任务：1. 确保所有基站的时间同步；2. 确定每个基站的坐标和姿态；3. 对每个基站的接收到的信号进行时间和空间对齐。

五、三角定位算法在三角定位算法阶段，算法利用基站接收到的信号及其测量值来计算移动目标的坐标。

具体来说，算法首先计算每个基站点与移动目标之间的距离误差函数，然后利用优化算法（如梯度下降法、牛顿法等）来最小化距离误差函数，从而得到移动目标的坐标。

根据不同的应用场景和需求，三角定位算法可以采用不同的优化策略和优化目标函数。

六、定位结果输出在计算出移动目标的坐标后，算法将其输出作为定位结果。

这些结果可以通过通信网络（如无线通信网络、互联网等）传输给需要的位置服务用户或者控制中心。

GPS定位算法优化设计GPS（全球定位系统）是一种通过接收卫星信号来确定地理位置的技术。

在现代生活中，GPS已经广泛应用于导航、地图、军事、汽车和航空领域等众多领域。

为了提高GPS的定位准确度和稳定性，不断优化和改进GPS定位算法至关重要。

首先，优化GPS定位算法可以通过改进信号处理技术来提高定位准确度。

传统的GPS定位算法主要基于接收到的卫星信号强度来计算定位位置，但这种方法容易受到多径效应等干扰因素的影响。

为了克服这些问题，可以采用多普勒效应相关的信号处理技术，如快速傅里叶变换（FFT）和卡尔曼滤波器。

这些技术能够准确计算接收器与卫星之间的距离，提高定位准确度。

其次，引入辅助信息可以进一步提高GPS定位算法的性能。

辅助信息可以是地理数据、卫星预报数据等。

例如，在城市或高楼大厦密集的地区，GPS信号容易被阻塞或反射，导致定位不准确。

此时，可以借助地理数据来校正定位结果，提高定位精度。

另外，卫星预报数据可以提供卫星位置和时钟偏差等信息，帮助改进卫星信号的接收和解析过程，从而进一步提高定位精度和稳定性。

同时，根据使用环境的特点，对GPS定位算法进行参数调整也是优化的重要手段。

例如，在移动通信或车载导航等动态环境中，对定位的实时性要求较高。

针对这种情况，可以通过减少计算复杂度、增加数据采样频率等方式提高算法的实时性，确保用户能够及时获得准确的定位信息。

此外，对于静态环境下的GPS定位，可以通过适当增加算法的收敛时间，进一步提高定位的稳定性。

另一方面，优化GPS定位算法还可以通过加强协作定位技术来改善性能。

协作定位是指多个接收器相互通信并通过互相提供辅助信息来共同完成定位任务的技术。

通过接收其他接收器的定位信息或辅助信息，可以更准确地计算自身的定位结果。

此外，协作定位还可以通过分布在不同位置的接收器之间的通信来实现位置校正和互相验证，提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

最后，为了持续优化GPS定位算法，针对不同的使用场景和需求，采用机器学习等智能化方法进行算法优化也是一个有前景的方向。

一种加权改进的D-S证据推理算法
吕悦晶; 宋向勃; 张蕾; 周兴林
【期刊名称】《《计算机应用与软件》》
【年(卷),期】2011(028)010
【摘要】利用证据推理方法处理不确定问题具有强大的优势,但由于它不能处理矛盾证据,这在很大程度上限制了它在实际中的应用。

对D-S证据推理的算法进行了改进。

改进后的D-S证据推理算法可以有效地处理矛盾证据,取得比较理想、比较合理的融合结果。

最后,通过仿真试验对该方法进行了验证。

【总页数】4页(P30-33)
【作者】吕悦晶; 宋向勃; 张蕾; 周兴林
【作者单位】武汉科技大学汽车与交通工程学院湖北武汉430081; 光庭导航数据(武汉)有限公司湖北武汉430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法 [J], 郭伟震;张歆茗;方敏;朱仁萍;周莉
2.一种加权改进的D-S证据推理算法 [J], 吕悦晶; 宋向勃; 张蕾; 周兴林
3.改进的D-S证据推理地图匹配算法 [J], 李昊天; 张宇
4.一种基于模糊推理的改进加权KNN定位算法 [J], 孙建强;尚俊娜;刘新华;施浒立;
吴芳
5.一种D-S证据推理的改进方法 [J], 陈一雷;王俊杰
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利用深度学习算法改进GPS定位精度的研究引言：全球定位系统（GPS）是一种利用卫星信号进行定位的技术，广泛应用于导航、地图制作、车辆追踪等领域。

然而，由于多种因素的影响，例如建筑物、天气条件和信号干扰，GPS定位精度并不总是令人满意。

本文旨在探讨利用深度学习算法改善GPS定位精度的方法。

一、GPS定位的挑战GPS定位的准确性受到多种因素的制约。

首先，信号传播受到建筑物和自然环境（如山脉、树木）的阻挡，导致信号衰减和多径效应。

其次，气象条件，如大气湿度、降水等，也可能引起信号传播的改变。

此外，设备本身的误差和多个卫星的几何分布也会对定位精度产生影响。

二、深度学习在GPS定位中的应用1. 数据预处理：在利用深度学习改进GPS定位精度之前，我们需要对原始数据进行预处理。

这包括采集足够数量的GPS数据，对数据进行清洗和去除异常值。

此外，还需要对地理环境进行特征提取和地图匹配等处理，以准备好用于深度学习算法的输入数据。

2. 网络架构选择：选择合适的深度学习网络架构对于改进GPS定位精度非常重要。

常用的网络架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。

这些网络能够提取数据中的空间和时间特征，有助于更好地预测GPS定位结果。

3. 数据训练和优化：在选定网络架构后，需要将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，通过反向传播算法来训练深度学习模型。

此外，为了提高网络的鲁棒性和泛化能力，还可以采用数据增强和正则化等技术来优化模型。

4. 损失函数选择：选择适当的损失函数对于GPS定位的改进至关重要。

常用的损失函数包括均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）等。

根据具体的实际需求和应用场景，合理选择损失函数能够提高模型的训练效果。

5. 模型评估和优化：在训练完成后，需要对模型进行评估和优化，以验证其性能和可靠性。

可以使用交叉验证、ROC曲线和混淆矩阵等指标来评估模型的表现，并根据评估结果进行参数调整和超参数优化。