国家自然科学基金(61304257)
- 作品数：2 被引量：15H指数：2
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- IMU/TOA融合人体运动追踪性能评估方法被引量：7
- 2019年
- 随着物联网和体域网的飞速发展,人体运动追踪技术在医疗、安防等领域得到了广泛应用.针对传统惯性人体运动追踪系统存在累积误差和漂移的问题,本文提出了一种基于IMU/TOA融合的人体运动追踪方法.通过对融合系统克拉美罗界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)的推导,从理论上证明了IMU/TOA融合方法的有效性.实验结果可以看出,本文提出的基于IMU/TOA融合的人体运动追踪方法,在空间性能和时间性能两个方面都有较大的提升.
- 徐诚何杰何杰姚翠张晓彤齐悦
- 关键词：物联网惯性测量单元克拉美罗界信息融合
- 不依赖于精确初始坐标的车联网相对定位坐标估计算法被引量：8
- 2017年
- 在车联网定位中,GPS(Global Positioning System)信号长时间较差甚至中断会导致GPS定位结果不可靠甚至不可用,无法为相对定位算法提供可靠的精确初始坐标.针对这一问题,该文对车辆相对位置坐标估计方法展开研究,结合TOA(Time of Arrival)测距技术,将相对位置坐标估计问题转化为非线性规划问题.为减小非线性规划问题中初始坐标对算法结果的影响,将外部罚函数法与Powell算法结合,利用外部罚函数法"能够从非可行解出发逐步逼近可行域"的特点优化最优化方法,解决算法对初始坐标的敏感特性;利用Powell算法能够"逼近局部最优解"的特点作为最优化求解方法,用于求解目标函数最优解.提出一种不依赖于精确初始坐标的相对定位(Exact Initial Coordinate Free Relative Localization,EICFRL)算法,实现车联网高精度相对定位.在算法验证中,该文采用两种TOA节点部署方案,分别为单点部署方案和基于几何约束的多点部署方案.在多点部署方案中,利用车辆固有形状属性,形成基于车型的几何约束,增加非线性规划问题可行域限制.为验证该文算法可行性及有效性,该文在仿真实验中设置不同测距误差、连通性、车辆数目等条件,并在实际环境中实验验证,将该算法结果与Powell算法、LM(Levenberg-Marquard)算法、CRLB(Cramer-Rao Lower Bound)进行对比.实验结果显示,该文算法定位精度提高超过50%.当使用多点部署方案时,算法定位误差进一步减小约为30%(仿真环境)和23%(实测环境).
- 徐丽媛何杰王然王沁
- 关键词：TOA非线性规划罚函数法POWELL算法
