公开(公告)号：CN106604229B

公开(公告)日：2020-02-18

申请号：CN201611225272.7

申请日：2016-12-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐晓苏 ,  吴晓飞 ,  闫琳宇 ,  杨博

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/33 ,  H04W64/00 ,  G01S5/02

Abstract: 本发明公开了一种基于流形学习与改进支持向量机的室内无线定位方法，包括：确定定位区域，将定位区域按照室内结构特征，布局特征进行划分，得到分类结果；获取离线训练数据，采集不同分类区域中的参考点所能接收到的各热点RSS信号值作为训练数据集；利用等距映射算法进行训练数据特征提取；利用训练数据进行支持向量机分类训练，使用禁忌搜索算法进行支持向量机分类超参数搜索，同时建立各类别的支持向量回归模型；进行在线定位，采集目标处各热点的RSS信号值，利用支持向量机分类模型进行分类，得到目标大致的定位区域；依据分类结果，利用支持向量回归模型进行目标的准确定位。本发明有效抑制了无线信号强度的时变特性，精度得到了明显的提高。

公开(公告)号：CN106767791A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201710024660.7

申请日：2017-01-13

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐晓苏 ,  闫琳宇 ,  吴晓飞 ,  杨博

IPC: G01C21/16

Abstract: 本发明公开了一种采用基于粒子群优化的CKF的惯性/视觉组合导航方法，主要步骤包括：步骤一：在视觉信号有效时,利用移动机器人搭载的摄像头采集动态视频,通过图像特征提取和最近邻匹配法来确定摄像头的速度；步骤二：根据惯性导航系统测得的航向角并结合摄像头的速度计算出移动机器人的速度,使用CKF估计移动机器人的速度、加速度；步骤三：利用CKF根据系统各时刻的量测值和状态值及选定的滤波参数值，通过时间更新与量测更新得到系统状态的估计值；步骤四：根据各时刻当前的目标函数值和滤波参数值，使用粒子群算法对滤波参数Q和R进行寻优，将得到的修正值作为CKF的输入参数，直至得到最优的状态估计值。

公开(公告)号：CN106054134B

公开(公告)日：2018-04-24

申请号：CN201610340104.6

申请日：2016-05-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐晓苏 ,  金博楠 ,  姚逸卿 ,  童金武 ,  吴梅 ,  闫琳宇

IPC: G01S5/22

Abstract: 本发明公开了一种基于TDOA的快速定位方法，其主要目的在于解决被测目标在近距、远距多场景下依靠多个信号接收器探测的时间差进行位置求解的问题。本发明的主要步骤包括：坐标与距离方程的建立、中心距离的求解、目标坐标的求解、建立距离约束和球面关系约束，求解目标坐标的修正解。本发明可以解决水下航行器被动式探测、定位问题，也可用于无线电定位、超声波定位、室内定位等其他基于TDOA的定位问题。相比于目前普遍采用的Chan算法，解决了近距、远距算法不统一，存在模糊解的问题，精度和稳定性均得到进一步提高。比较于Taylor算法，无需外部初值和递归运算，大大减小运算量，而精度和稳定性不变。

公开(公告)号：CN106604229A

公开(公告)日：2017-04-26

申请号：CN201611225272.7

申请日：2016-12-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐晓苏 ,  吴晓飞 ,  闫琳宇 ,  杨博

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/04 ,  H04W64/00 ,  G01S5/02

Abstract: 本发明公开了一种基于流形学习与改进支持向量机的室内无线定位方法，包括：确定定位区域，将定位区域按照室内结构特征，布局特征进行划分，得到分类结果；获取离线训练数据，采集不同分类区域中的参考点所能接收到的各热点RSS信号值作为训练数据集；利用等距映射算法进行训练数据特征提取；利用训练数据进行支持向量机分类训练，使用禁忌搜索算法进行支持向量机分类超参数搜索，同时建立各类别的支持向量回归模型；进行在线定位，采集目标处各热点的RSS信号值，利用支持向量机分类模型进行分类，得到目标大致的定位区域；依据分类结果，利用支持向量回归模型进行目标的准确定位。本发明有效抑制了无线信号强度的时变特性，精度得到了明显的提高。

公开(公告)号：CN106054134A

公开(公告)日：2016-10-26

申请号：CN201610340104.6

申请日：2016-05-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 徐晓苏 ,  金博楠 ,  姚逸卿 ,  童金武 ,  吴梅 ,  闫琳宇

IPC: G01S5/22

CPC classification number: G01S5/22

Abstract: 本发明公开了一种基于TDOA的快速定位方法，其主要目的在于解决被测目标在近距、远距多场景下依靠多个信号接收器探测的时间差进行位置求解的问题。本发明的主要步骤包括：坐标与距离方程的建立、中心距离的求解、目标坐标的求解、建立距离约束和球面关系约束，求解目标坐标的修正解。本发明可以解决水下航行器被动式探测、定位问题，也可用于无线电定位、超声波定位、室内定位等其他基于TDOA的定位问题。相比于目前普遍采用的Chan算法，解决了近距、远距算法不统一，存在模糊解的问题，精度和稳定性均得到进一步提高。比较于Taylor算法，无需外部初值和递归运算，大大减小运算量，而精度和稳定性不变。