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Microcomputer Applications V ol.27,No.6,2011研究与设计微型电脑应用2011年第27卷第6期文章编号：1007-757X(2011)06-0007-03一种基于环境监测移动机器人定位的新方法胡彬摘要：针对移动机器人在复杂动态环境下的定位问题，提出了对环境的复杂程度进行实时监测的新方法。
在定位算法中加入了环境监测的反馈项，根据环境的复杂情况实时调整定位算法，减小了粒子滤波（PF）定位算法对环境不确定性的敏感度，提高了算法的鲁棒性。
环境监控模块以粒子分布状态为输入，不必添加其他传感器用以单独判断拥挤的情况，算法简单，易于实现。
电动智能轮椅的实验结果，表明了所提方法的有效性。
关键词：移动机器人；复杂动态环境；定位；粒子滤波；环境监控中图分类号：TP311文献标志符：A0引言移动机器人定位，包括机器人的位置与方向的确定，是在已知环境下机器人完成其他自主任务的前提，是移动机器人的关键技术之一[1]。
机器人定位是移动机器人的根基，在充满不确定性的环境中，只有机器人知道自己的精确位置，才能真正实现自主。
目前，通用的定位技术包括卡尔曼滤波KF（Kalman Filter）[2]，扩展卡尔曼滤波EKF（Extended Kalman Filter）[2]，马尔可夫定位MKVL（Markov Localization）[3]，地图匹配定位[4]和粒子滤波PF（Particle Filter）[1]等等。
经典的卡尔曼滤波器虽然可以很好的解决移动机器人的位姿估计问题，但是由于卡尔曼滤波需要系统为线性且满足高斯分布，而许多动态系统和传感器模型是非线性的，因此很难在实际应用中得到广泛的应用。
扩展卡尔曼滤波器将输入方程和输出方程进行线性化，而后进行估计，虽然可以解决非线性预估问题，但是它仍然要求系统满足高斯分布条件，也存在一定的局限性。
Fox等[3]成功实现了马尔可夫定位算法，解决了机器人在动态环境下定位的导航与避障等问题，但是该算法计算量太大，要求储存机器人的位置概率信息，计算复杂度会随着空间维度指数级递增，因此很难应用于高维度的状态空间。
基于声传播的智能定位系统算法简介随着智能技术的不断发展，智能定位系统在各个领域中都得到了广泛的应用。
基于声传播的智能定位系统算法是一种利用声音传播特性进行定位的技术。
通过分析声音在空间中的传播路径和特征，可以实现对目标位置的准确定位。
本文将介绍基于声传播的智能定位系统算法的原理、应用以及未来的发展方向。
原理基于声传播的智能定位系统算法的原理是利用声音在空间中的传播特性进行目标定位。
声音是一种机械波，通过振动传递能量。
在空气中传播时，声波会受到多种因素的影响，如传播介质的密度、温度、湿度等。
根据声波传播的特性，可以通过分析声音在不同位置的到达时间、声音的强度等信息，推算出目标位置的坐标。
基于声传播的智能定位系统算法通常包括以下几个步骤：1.声源信号采集：通过麦克风等设备采集环境中的声音信号。
2.声音特征提取：对采集到的声音信号进行特征提取，如频率、幅度、声音的持续时间等。
3.信号传播模型建立：建立声音在空间中传播的模型，考虑传播介质的参数，如声速、传播损耗等。
4.定位算法设计：根据声音特征和传播模型，设计定位算法，推算目标位置的坐标。
5.定位结果评估：对定位结果进行评估，包括定位精度、定位误差等指标。
应用基于声传播的智能定位系统算法在许多领域中都有广泛的应用。
室内定位在室内环境中，基于声传播的智能定位系统算法可以实现对移动设备的室内定位。
通过在室内布置多个麦克风节点，可以采集到不同位置的声音信号。
通过分析声音的特征和传播路径，可以实现对移动设备的准确定位。
室内定位可以应用于室内导航、物品定位等场景。
音频定位基于声传播的智能定位系统算法可以应用于音频定位。
在音频制作领域，可以通过分析声音的传播路径和特征，实现对声音源的定位。
这可以用于音频混音、声音效果的增强等应用。
在音乐领域，基于声传播的智能定位系统算法可以实现对乐器的定位，提高音乐演奏的真实感。
环境监测基于声传播的智能定位系统算法可以应用于环境监测。
一种基于MIMO的LLOP定位算法滕飞;钟子发;张圣钧【摘要】In order to solve the problem that location accuracy of LTE moblie station is low in the NLOS environment,based on the traditional LLOP algorithm,this paper offers a new algorithm which based on the technology of MIMO.This algorithm uses the character of multiple antenna transmission technology in MIMO to built a concentric circle positioning model,then averaging the positioning array. It can improve the location accuracy by reducing the NLOS error.Numerical simulations show that this new algorithm can get a more accurate results than LLOP in the NLOS error.%针对LTE终端在非可视距传播（NLOS）环境下定位精度较低的问题，在原有LLOP定位算法的基础上，提出一种基于MIMO技术的定位算法。
该算法利用MIMO技术多天线传输的特性，构造同心圆定位模型，并对多定位点阵列求均值，从而达到消除NLOS误差提升定位精度的目的。
仿真结果表明，提出的算法在NLOS环境下定位精度要高于传统LLOP定位算法。
【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2015(000)010【总页数】4页(P18-21)【关键词】蜂窝网无线定位;LTE;LLOP;MIMO;非可视距传播【作者】滕飞;钟子发;张圣钧【作者单位】电子工程学院，合肥 230037; 安徽省电子制约技术重点实验室，合肥 230037;电子工程学院，合肥 230037; 安徽省电子制约技术重点实验室，合肥230037;北京邮电大学，北京 102209【正文语种】中文【中图分类】TN929.53第四代移动通信技术已经逐步进入商用阶段，其中，以MIMO-OFDM技术为核心的长期演进（LTE）系统已经成为研究领域的热点。
无线传感器网络试题库附答案《无线传感器网络》一、填空题（每题4分，共计60分）1.传感器网络的三个基本要素：传感器、感知对象、用户(观察者)2.传感器网络的基本功能：协作式的感知、数据采集、数据处理、发布感知信息3、3.无线传感器节点的基本功能：采集数据、数据处理、控制、通信4.无线通信物理层的主要技术包括：介质选择、频段选取、调制技术、扩频技术5.扩频技术按照工作方式的不同，可以分为以下四种：直接序列扩频、跳频、跳时、宽带线性调频扩频6.定向扩散路由机制可以分为三个阶段：兴趣扩展阶段、梯度建立阶段、路径加强阶段7.无线传感器网络特点：大规模网络、自组织网络、可靠的网络、以数据为中心的网络、应用相关的网络8.无线传感器网络的关键技术主要包括：网络拓扑控制、网络协议、时间同步、定位技术、数据融合及管理、网络安全、应用层技术9.IEEE标准主要包括：物理层。
介质访问控制层10.简述无线传感器网络后台管理软件结构与组成：后台管理软件通常由数据库、数据处理引擎、图形用户界面和后台组件四个部分组成。
11.数据融合的内容主要包括：多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测12.无线传感器网络可以选择的频段有：_800MHz___915M__、、___5GHz13.传感器网络的电源节能方法：_休眠（技术）机制、__数据融合14.传感器网络的安全问题：(1)机密性问题。
(2)点到点的消息认证问题。
(3)完整性鉴别问题。
15.规定三种帧间间隔：短帧间间隔SIFS，长度为28sa)、点协调功能帧间间隔PIFS长度是SIFS加一个时隙(slot)长度，即78sb)分布协调功能帧间间隔DIFS，DIFS长度=PIFS+1个时隙长度，DIFS的长度为128s16.任意相邻区域使用无频率交叉的频道是，如：1、6、11频道。
17.网络的基本元素SSID标示了一个无线服务，这个服务的内容包括了：接入速率、工作信道、认证加密方法、网络访问权限等18.传感器是将外界信号转换为电信号的装置，传感器一般由敏感元件、转换元件、转换电路三部分组成19.传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分组成20.物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖万物的网络。
a星算法原理1. 基本思路A* 算法是基于图模型的搜索算法，其中图由若干个节点和连接这些节点的边组成。
搜索的目标是在图上寻找一条从起点到终点的最优路径。
A* 算法的基本思路如下：（1）首先将起点加入open列表（即待搜索的节点列表），定义一个空的close列表（即已搜索的节点列表）。
（2）从open列表中取出F值最小的节点，将其加入close列表。
（3）若该节点为终点，则搜索完成，否则将它的相邻节点加入open列表。
（4）对于所有加入open列表的节点，计算它们的F值，并更新它们的父节点。
（5）重复步骤2-4，直到open列表为空或者找到终点。
F值由G值和H值组成：F =G + HG值表示从起点到该节点的实际代价，H值表示从该节点到终点的启发式估价（即一个估计值，不一定是实际值，但必须保证不小于实际值）。
1.启发式估价函数必须保证不小于实际代价。
2.启发式估价函数应该尽量接近实际代价，否则会影响搜索效率。
3.启发式估价函数不能产生死循环或者走回头路的情况。
2. 估价函数的选取（1）曼哈顿距离曼哈顿距离指两点之间横纵坐标差的绝对值之和。
曼哈顿距离是一种比较简单的启发式估价函数，它适用于只能沿水平或竖直方向移动的情况。
曼哈顿距离在斜着走的时候有一定的误差，不够精确。
（2）欧几里得距离欧几里得距离指两点之间的直线距离。
欧几里得距离是一种比较精确的启发式估价函数，它适用于可以在任何方向上移动的情况。
欧几里得距离会导致算法不够稳定，容易出现死循环的情况。
（3）切比雪夫距离（4）自定义估价函数如果以上的估价函数不能满足需要，还可以根据具体需求自定义估价函数。
自定义估价函数要满足启发式估价函数的基本要求，并且尽量简单易实现。
3. A*算法的优缺点（1）A*算法具有较高的搜索效率，并且能够找到最优解。
（2）A*算法能够通过启发式估价函数优化搜索路径，从而减少搜索量。
（1）A*算法的搜索效率和搜索结果非常依赖于所选择的估价函数，不同的估价函数可能产生完全不同的搜索结果。
UWB室内定位系统整体解决方案设计介绍UWB（Ultra-Wideband）室内定位系统是一种基于无线通信技术，能够在室内环境中提供高精度定位的解决方案。
本文将介绍UWB室内定位系统的整体解决方案设计。
一、系统概述二、系统组成1.锚节点（Anchor Nodes）：锚节点是定位系统中的参考点，被安装在室内空间的固定位置，并通过无线信号发射和接收来与移动节点进行通信。
2.移动节点（Mobile Nodes）：移动节点是被需要定位的物体或个体，可以是人员、机器人、车辆等。
移动节点通过接收来自锚节点的信号来进行定位。
3.UWB通信模块：UWB通信模块是定位系统中的核心组件，负责发送和接收UWB信号。
UWB信号具有宽带和低功率特性，可以在室内环境中传输和接收高质量的信号。
4.定位算法：定位算法是UWB室内定位系统的核心算法，根据锚节点和移动节点之间的信号延迟和强度来计算移动节点的位置。
常见的定位算法包括多边定位法、加权最小二乘法等。
5.可视化界面：可视化界面是UWB室内定位系统的用户界面，用于显示定位结果和系统状态。
用户可以通过可视化界面查看移动节点的位置、轨迹等信息。
三、系统工作原理1.初始化阶段：在系统开始工作之前，需要进行初始化，即确定锚节点和移动节点的位置。
可以通过在室内环境中安装一组已知位置的锚节点并标定其位置，来建立室内空间的坐标系。
2.信号传输：锚节点通过发送UWB信号，移动节点通过接收UWB信号。
UWB信号的传输过程中会发生多路径效应、衰减等现象，这些都会对定位精度产生影响。
3.信号测量：移动节点接收到来自锚节点的UWB信号后，测量信号的时间延迟和强度。
时间延迟表示信号从锚节点发送到移动节点的时间，信号强度代表信号的功率大小。
4.定位计算：通过测量的信号延迟和强度数据，结合预先设置的定位算法，计算出移动节点的位置。
常见的定位算法利用多边定位法，根据锚节点和移动节点的距离差异来计算位置。
5.可视化展示：定位结果会显示在可视化界面上，用户可以实时查看移动节点的位置和轨迹等信息。
基于VWMC的传感器网络移动节点定位算法
黎大鹏;程良伦;Quan Zhu
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2010(031)002
【摘要】为了解决无线传感器网络移动节点定位精度低、计算方法复杂以及响应时间长的问题,提出了一种基于VWMC的传感器网络移动节点定位算法(VWMCL).该算法利用Monte Carlo算法作为移动节点的基本定位算法,并在预测阶段加入航位推算方法,通过减少预测角度的误差来提高粒子位置预测的精度;并把Voronoi图和权值融合在MCL算法的粒子过滤阶段,采用Voronoi图和权值的双重筛选的机制,提高粒子过滤的准确性.仿真结果表明,该算法可以显著改善定位精度,减少算法的计算量,从而提高定位的效率.
【总页数】4页(P305-308)
【作者】黎大鹏;程良伦;Quan Zhu
【作者单位】广东工业大学自动化学院,广东,广州 510006;广东工业大学自动化学院,广东,广州 510006;英国西英格兰大学,计算机工程与数学学院,布里斯托尔,BS16 1QY
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.04
【相关文献】
1.基于蒙特卡罗的无线传感器网络中的移动节点定位算法 [J], 文永江;于国庆
2.基于信号强度的井下无线传感器网络蒙特卡罗移动节点定位算法 [J], 方旺盛;王慧;罗叶珍;胡中栋
3.基于协同预测的无线传感器网络全移动节点定位算法 [J], 李建坡;穆宝春
4.基于预测的无线传感器网络移动节点定位算法研究 [J], 辛金禹
5.基于预测的无线传感器网络移动节点定位算法研究 [J], 辛金禹
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