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物理学报 2014年第3期63卷 212-222页

作者：刘宗伟孙超向龙凤易锋西北工业大学航海学院西安710072

实际的海洋是一个不确定的声传播环境,常规的匹配场方法在进行目标定位时会遇到环境失配的问题,导致定位性能下降.在不确定的海洋环境中,声场传播中的一部分简正波模态受到声场不确定性的影响较小.基于此,本文提出了一种模态子空间重构... 详细信息

实际的海洋是一个不确定的声传播环境,常规的匹配场方法在进行目标定位时会遇到环境失配的问题,导致定位性能下降.在不确定的海洋环境中,声场传播中的一部分简正波模态受到声场不确定性的影响较小.基于此,本文提出了一种模态子空间重构的稳健定位方法.该方法使用稳定的模态来重构拷贝场向量,相比于常规匹配场定位方法中使用全阶模态来构造拷贝场向量,其定位结果更加稳健.利用计算机仿真数据和海试数据进行了定位性能分析,并给出了常规匹配场定位方法和稳健最大似然定位方法作为对比.研究结果表明:1)不确定海洋环境中,常规匹配场定位方法即使在较高的信噪比条件下其定位性能也较差.2)模态子空间重构定位方法的性能优于常规匹配场定位方法和稳健最大似然方法.

关键词：稳健定位模态子空间重构拷贝场向量不确定海洋环境

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基于数据净化的稳健定位算法

基于数据净化的稳健定位算法

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第十九届中国科协年会——分9“互联网+”：传统产业变革新动能论坛

作者：阚常聚丁国如解放军理工大学通信工程学院东南大学移动通信国家重点实验室

本文主要研究辐射源定位中由于偶然的设备故障或者恶意用户行为而随机偶发性产生异常数据的问题。为了有效解决异常数据所带来的性能降低问题,本文提出了一种基于数据净化的稳健定位算法。通过数据净化过程可以得到异常数据滤除后的新... 详细信息

本文主要研究辐射源定位中由于偶然的设备故障或者恶意用户行为而随机偶发性产生异常数据的问题。为了有效解决异常数据所带来的性能降低问题,本文提出了一种基于数据净化的稳健定位算法。通过数据净化过程可以得到异常数据滤除后的新感知数据矩阵和估计的异常数据矩阵,分别用于辐射源检测和定位,进而最终实现辐射源的位置估计。仿真证明所提基于数据净化的稳健定位算法能够有效消除异常数据带来的影响,进而明显提升定位性能。

关键词：辐射源定位稳健定位数据滤除

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基于到达时间的稳健非视距定位研究

基于到达时间的稳健非视距定位研究

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作者：张圣金宁波大学

学位级别：硕士

目标定位在军事领域和民用领域发挥着越来越重要的作用,例如军事行动、应急救援和响应、地震勘探、航空航海,对基于位置服务(Location Based Service,LBS)的商业应用显得尤为重要。随着目标定位深入研究,一些棘手的问题也暴露出来,其中... 详细信息

目标定位在军事领域和民用领域发挥着越来越重要的作用,例如军事行动、应急救援和响应、地震勘探、航空航海,对基于位置服务(Location Based Service,LBS)的商业应用显得尤为重要。随着目标定位深入研究,一些棘手的问题也暴露出来,其中一个极大的挑战就是信号的非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)传播,如何在严重的非视距环境下稳健地抑制非视距误差对定位精度的影响是目标定位迫切需要解决的热点和难点。然而,现有的研究通常是假定已知非视距误差的全部或部分统计信息,或者是已知非视距路径状态。但是,在复杂多变的无线环境获取非视距误差的统计信息是不切实际的,在判断路径状态时也避免不了出现判决误差的情况。另外,现有的算法在较低的计算复杂度和稳健的定位性能之间很难同时得到满足。针对这些缺点和不足,本文的主要研究成果如下:(1)针对非视距环境下非合作定位问题,本文提出了一种稳健二阶锥松弛(Second-Order Cone Relaxation,SOCR)方法。该方法无需已知非视距误差的统计信息,只需已知其上界,这在实际中很容易实现。另外,该方法对非视距路径的判决不敏感,即出现判决误差的时候,定位的性能仍然稳健。仿真结果表明,该方法在多个非视距场景下定位性能优于其他算法,同时具有较低的复杂度,平均求解时间更短。(2)针对非视距环境下合作式定位问题,本文提出了将非视距环境下合作定位问题描述稳健最小二乘(Robust Least Squares,RLS)问题,由于该问题是非凸的,利用凸松弛的方法,将其转化为混合半正定和二阶锥规划(Mixed Semidefinite and Second-order Cone Programming,Mixed SD/SCOP)问题求解。该方法同样无需已知非视距误差的统计信息,只需已知其上界。合作定位不仅利用了未知目标和锚节点之间的连接,还利用了未知目标之间的连接,提高了定位精度和定位范围。仿真结果表明,同现有算法相比,该算法在高密度非视距环境下定位精度高。

关键词：非视距稳健定位非合作和合作凸优化

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稳健的极限学习机室内定位算法研究

稳健的极限学习机室内定位算法研究

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作者：冯志跃南京邮电大学

学位级别：硕士

伴随着Wi-Fi网络的大规模建设和移动终端内嵌Wi-Fi接收机的普及,基于Wi-Fi信号的室内定位成为学术界和工业界广泛关注的热点。随着机器学习的发展,基于Wi-Fi的室内定位可以通过机器学习技术来解决。作为一种新的机器学习技术,极限学习机... 详细信息

伴随着Wi-Fi网络的大规模建设和移动终端内嵌Wi-Fi接收机的普及,基于Wi-Fi信号的室内定位成为学术界和工业界广泛关注的热点。随着机器学习的发展,基于Wi-Fi的室内定位可以通过机器学习技术来解决。作为一种新的机器学习技术,极限学习机(ELM)具有学习速度快,计算复杂度低,泛化性能好等优点。但是当ELM理论直接用于室内定位,离线学习会存在过拟合的风险,定位结果稳定性弱。并且在数据异常情况下定位性能的鲁棒性差,对训练数据集比较敏感。针对基于ELM的定位算法的上述缺点,本课题开展了基于ELM理论的稳健定位算法研究。主要研究内容包括:(1)首先总结归纳基于测距的Wi-Fi定位算法。然后描述了基于接收信号强度指示(RSSI)的指纹定位技术的模型和工作原理,在此基础上描述了常用的基于K-最近邻(KNN)指纹匹配算法和基于支持向量机(SVM)指纹匹配算法。详细介绍了算法的在离线阶段和在线阶段的具体流程,为后续的研究工作打下理论基础。(2)提出了一种基于极限学习机和岭回归的定位方法。离线阶段,在定位区域不同位置上采集Wi-Fi信号强度值指示(RSSI),构建Wi-Fi信号强度指示-目标位置的指纹库,作为离线训练数据集。为了解决训练数据集中的噪声干扰问题,提出了改进的基于岭回归的ELM定位算法,以获得更稳定的预测结果和更好的泛化能力,其中岭参数通过训练误差的方差得到。在线阶段,直接将所获得的位置回归函数用于位置估计。由于减少了离线阶段的训练偏差,因此所提算法在在线阶段能够产生更稳定,准确的位置估计结果。(3)提出了一种基于极限学习机和决策级融合的定位算法。离线阶段,首先利用K-means聚类技术对Wi-Fi信号强度指示-目标位置指纹库进行基于基站特征提取的数据预处理。形成不同类基站信号强度构成的训练数据子集。然后对所有训练数据子集进行多次基于ELM的离线回归学习,通过比较每个训练子集的学习误差,得到多个位置回归函数。在线阶段,对接收RSSI测量值的基站特征提取后,利用对应的位置回归函数得到位置估计的多个中间值,最后通过决策级数据融合技术得到最终的位置估计。由于每个位置回归函数不同的权重,所提算法的位置估计结果更加准确。同时多次离线学习能够减轻样本数据异常的影响,提高离线学习的泛化能力。

关键词： Wi-Fi定位极限学习机岭回归决策级数据融合稳健定位接收信号强度指示

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基于高斯混合分布及EM算法的抗干扰定位方法

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航天电子对抗 2024年第1期40卷 18-26页

作者：初飞陈洪转由立华杨立南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京210016 北京微电子技术研究所北京100076

针对当前导航接收机自主完好性监测算法(RAIM)在欺骗式干扰环境下,存在多故障识别能力弱、计算复杂度高等问题,提出一种基于高斯混合分布及EM算法的抗干扰定位方法,用于存在生成式、转发式欺骗干扰的复杂电子对抗环境。该方法提出一种... 详细信息

针对当前导航接收机自主完好性监测算法(RAIM)在欺骗式干扰环境下,存在多故障识别能力弱、计算复杂度高等问题,提出一种基于高斯混合分布及EM算法的抗干扰定位方法,用于存在生成式、转发式欺骗干扰的复杂电子对抗环境。该方法提出一种最小截尾平方和(LTS)估计的快速算法,从而得到高可靠的迭代初值,首次采用高斯混合分布建立极大似然估计模型,并使用EM算法对其进行求解得到可靠的定位结果,最终计算实时定位误差并实现多个干扰的识别。仿真结果表明,所提方法在干扰数量为10时,与MM估计方法相比定位精度提高53%,计算时间缩短到原先的1/5000,具有更高的定位精度以及更短的计算时间,可为电子对抗环境下的高可靠卫星应用提供支撑。

关键词：接收机自主完好性监测算法抗干扰非高斯稳健定位

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