《基于改进粒子滤波算法的移动机器人同步定位研究》PDF+DOC

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2. 《量测不确定条件下多传感器自适应粒子滤波算法》PDF+DOC 针对量测不确定条件下多传感器量测数据的有效利用问题，提出一种多传感器自适应粒子滤波算法.利用随机采样策略和量测模型转移概率实现当前时刻多传感器量测集合的采样，通过粒子滤波中重采样步骤完成估计状态和量测集合的更新，进而依据重采样后单个传感器量测数目在传感器量测集合中的比重实现当前时刻传感器量测的确认.......
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4. 《基于地面传感器的战场目标定位方法》PDF+DOC 精确的网络节点定位是无线传感器网络各种应用和展开部署时自组网及网络管理的首要和基础条件，这就要求有很高的定位精度。战场侦察地面传感器系统中，大多使用声/震传感器结合时差定位法对地面目标进行定位，但其在近点定位效果较差，且若需在远点的测距精度达米级时，要求测时精度达纳秒级。无源红外传感器通过感知IR强......
5. 《一类分布式传感器粒子滤波融合算法》PDF+DOC 针对非线性非高斯的分布式多传感器状态估计问题，提出了一种基于无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的融合跟踪算法。通过对量测方程的非线性分析，利用改进的粒子滤波算法(UPF)计算局部传感器的状态估计值，再应用分布式加权融合准则得到全局状态估值。...
6. 《基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法》PDF+DOC 现有以航位推算为基础的室内定位算法存在累积误差大、定位精度较低等缺点，为此提出一种基于地图信息和位置自适应修正的粒子滤波室内定位方法。该方法利用已知的室内地图信息在定位过程中控制粒子的生灭，在重采样过程中根据粒子的退化情况对补偿粒子的位置进行自适应调整，从而修正目标位置。实验结果表明，该定位方法克服......
7. 《一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法》PDF+DOC 论述了目标跟踪的原理和数据融合技术，为了解决移动机器人系统中的传感器存在大量不确定性问题，提出了一种交叉传感器交叉特征(CSCM)数据融合算法，这种算法基于粒子滤波技术，融合多个传感器的信息，合并不同的状态空间模型，以此减弱系统和测量噪声，来估计移动机器人的位置和角度。在仿真实验中，我们分别比较了单......
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9. 《基于粒子滤波的无线传感器网络辅助同步定位与地图创建方法研究》PDF+DOC 提出了一种新颖的无线传感器网络(WSN)辅助的移动机器人同步定位与地图创建(SLAM)方法，解决了传统SLAM方法难以解决的求解问题空间维数高和多数据关联困难两大问题.为该WSN辅助的SLAM方法建立了模型，并进行了噪声分析；在此基础上，提出一种适用本方法的分布式粒子滤波数据融合算法.着重分析了粒子......
10. 《一种主要基于多超声波传感器定位的新方法》PDF+DOC 提出对室内空间分区的方法，解决了移动机器人在室内环境下的定位。在室内有随机障碍物的情况下，根据空间区域特点剔除坏值，采用串联和并联推断的方式，对机器人进行定位。该方法融合了机器人内部传感器电子罗盘、里程计和外部4个超声波测距传感器的同步和异步信息，具有很高的抗干扰特性和较高的定位精度。...