一、基于最小二乘和泰勒级数展开的蜂窝定位新算法（论文文献综述）
李竞荣[1]（2021）在《混响环境下基于麦克风阵列的声源定位技术研究》文中研究指明随着各种生活设备智能化程度的提高,语音交互引起了更多人的重视,声源定位作为语音交互的关键技术,因使用便捷,定位结果不受电磁波和环境光强影响,被广泛应用于各种领域。为了让其适用于更加复杂的场景,近年来,国内外越来越多的学者致力于提高声源定位系统的性能,其研究集中在抗噪性、定位精度、实时性、设备小型化以及硬件成本等方面。本文针对室内声源定位中混响声干扰的问题展开研究,其具体工作如下:第一,根据声源和传声器在位置上的关系对声波进行了分类;回顾了描述声波的有关物理量,利用这些物理量随时间和空间的变化关系,分析了远场传输模型下不同场景中声波的传输规律;在此基础上建立了反应混响声的室内声音回响模型。第二,研究了传统的时延估计算法,包括广义互相关时延估计、基于最小均方误差估计准则的自适应时延估计,并对比了每种算法的优缺点;同时分析了混响声和直达声的特征,讨论了几种去混响技术,研究了基于同态滤波的时延估计算法;根据接收信号中各成分在倒谱域的分布情况,改进了基于同态滤波的时延估计算法,新算法既克服了混响声的干扰,又保证了参与互相关运算的两路信号之间的强相关性,在高混响环境下,当混响时间超过0.4s时,该算法的均方根误差为改进前基于同态滤波时延估计算法的80%左右,具有更高的时延估计精度。第三,论述了阵元结构和时间延时的关系,讨论了传声器阵列的设计要素;还研究了基于到达时间差的定位算法,先在空间中建立双曲面模型,然后寻找最佳求解方案实现定位,主要求解方法包括几何定位法、最小二乘法、基于泰勒展开的迭代算法、最大似然估计法等;通过对比各算法的优劣,使用五元十字阵列设计了新的定位算法,该算法先剔除了异常的时延估计点,然后按照不同阵元之间的时延给方位角设置权值,求和得到最终的方位角估计值,最后根据声源方位选择不同的距离估计算法,其估计范围不受方位角限制,能定位阵列平面一侧的半个空间,在高混响条件下,定位的平均距离误差在0.2m以内,远低于基于四元十字阵列的定位算法。最后在MATLAB环境下搭建混响模型,通过控制混响时间来调整混响声的强弱,分别对新算法和传统算法做仿真实验,实验结果表明新算法在高混响条件下性能更加优越。
魏佳琛[2]（2021）在《NLOS环境下基于最优化理论的TDOA定位算法研究》文中提出随着信息产业的发展和进步,室内相较于室外占据了人们更多的活动时间,人们对室内高精度位置服务的需求也日趋增大,研究高精度、高性能的定位算法将对定位技术的发展起到关键的作用。5G移动通信技术在三大应用场景下可以达到更加精准的测距和测角精度,因此5G为无线定位算法在室内定位中的应用和发展提出了新的挑战和机遇。然而,室内定位场景建筑物布局复杂,无线信号容易因为信号的折射、反射而形成非视距传播,这将使得定位终端和基站的距离、角度等测量值产生较大的偏差,对位置估计的性能产生严重的影响。为了改善室内位置服务的性能,本文在室内场景中非视距传播存在的环境下,对时差定位算法展开研究。时差定位问题是典型的非线性非凸问题,通过非线性最小二乘优化和凸松弛等最优化思想对位置估计问题进行优化,进一步提高定位算法在复杂信号传播环境中的定位性能。具体的研究过程和内容如下:首先,本文提出了对传统Chan-Taylor组合位置估计方法的改进策略。在传统残差加权算法的基础上,通过最小残差原则改进基站组合的筛选规则,并在加权的过程中使用残差函数的高阶项代替原本的一阶项作为权值,使得不同信号特征的基站组合能有更大的区分度,改进残差加权算法的估计结果作为位置估计的初始值。在取得位置估计初始值的前提下,使用非线性最小二乘优化进行位置点的迭代寻优,先使用此初始值并结合最速下降法来补偿距离差观测量的偏差,从而构建出更加逼近真实问题的定位目标函数,而后使用信赖域算法对目标位置进行迭代求解。最后,将迭代结果和初始值进行残差加权,得到最终的定位结果。接着,本文针对严重非线性非凸的无线定位问题,提出了基于凸松弛改进的优化方法。在构建时差定位模型时将其等价表示为最大似然估计的形式,并使用二阶锥松弛算法对原问题进行凸松弛。同时,引入新的惩罚项将松弛后的约束条件进一步逼近原问题的约束,在一定程度上解决了凸松弛定位问题中可能出现的凸包问题。最后,将二次规划思想和Chan算法进行结合,提出了该经典算法在二次规划下的演进方法。为了提高算法在非视距条件下的定位精度和稳健性,本文采用距离观测量、基站和目标的几何关系以及最速下降法迭代作为二次规划的约束条件,提高了非视距环境下该算法的定位精度。最后,通过仿真实验对改进定位算法的性能进行评估,仿真结果表明,本文所提的定位算法和传统定位方法相比,定位精度和稳定性都有一定程度的提升。
胡世辉[3]（2020）在《基于UWB的GDOP加权室内定位技术研究》文中进行了进一步梳理如今已经出现的全球定位系统（Global Positioning System,GPS）和北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Satellite System,BDS）这两种室外定位系统技术也愈发成熟,但是相较于室外定位技术的高速发展,室内定位却一度没有受到人们重视,现今室内定位这一研究课题也慢慢的走入了人们的视野之中。室内环境相较于室外环境来说,定位环境更加的复杂,将之前的室外定位技术应用在室内环境还远远达不到较好的定位效果。近些年来由于超宽带（Ultra Wide Band,UWB）信号应用在定位系统中具有抗干扰能力强、精度高、功耗低等众多优点,使得UWB技术已然变成了当今室内定位领域中超高精度定位的热门研究领域之一。为了更大程度的提升应用在室内的定位系统中的鲁棒性和准确性,本文对现在已知的几种常见的定位算法接收的信号强度指示（Received Signal Strength Indication,RSSI）、到达时间（Time Of Arrival,TOA）、到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）、到达角度（Angle of Arrival,AOA）进行了深入的调研,通过理论上与仿真上的多方面验证,最终确定以定位效果较好的TDOA算法为接下来研究的主要研究基础。在查找资料时发现几何精度因子（Geometric Dilution Of Precision,GDOP）虽然常用于卫星定位领域,但在理论上符合室内定位的应用基础,并通过仿真验证了其扩展到室内环境的可行性。而后结合其各种定位算法的优缺点,提出了一种基于TDOA改进的GDOP加权的室内定位算法。在本论文中涉及的室内定位算法之中,文中首先提前通过对测量所得数据进行小波分析来消除或减少传输信号中无关噪声的干扰,再将经由处理过的测量数据通过改进后的TDOA算法初步得到所需定位点的位置数据,最后通过卡尔曼滤波算法进一步优化定位精度和其鲁棒性。而后通过MATLAB仿真平台进行仿真验证此类混合定位算法的效果。
陆剑锋,谢胜东[4]（2019）在《基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法》文中认为目前基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）的无线定位算法既不能在基于距离平方差（Squared Range-Difference,SRD）的误差平方和最小模型中获得总体最小二乘准则下的全局最优解,也不能在基于距离差（Range-Difference,RD）的误差平方和最小模型中获得普通最小二乘准则下的全局最优解。将泰勒级数法与约束总体最小二乘法（Constraint Total Least Square,CTLS）相结合,提出一种基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法（CTLS-Taylor）。利用CTLS方法获得目标节点的粗估计位置,并将该位置作为泰勒级数展开法的初始点,通过迭代,获得目标节点的精估计位置。仿真结果表明,CTLS-Taylor算法不仅能够获得与QCLS-Taylor算法相同的定位精度,而且迭代次数有了明显减少;同时与CTLS定位算法相比,当测量噪声较高时,CTLS-Taylor算法的定位精度更高。
孔维炯,丁志中,方福柱[5]（2019）在《基于TDOA的高精度无线定位算法分析与实现》文中研究说明文章根据移动应用需求,推导三维空间最小二乘（least square, LS）算法、Taylor级数展开法和查恩（Chan）算法3种经典到达时间差（time difference of arrival,TDOA）算法求解过程,通过仿真模拟分析3种算法的不同特点,确定移动定位场景下的最佳算法。为了进一步提高定位精度,采用Kalman滤波中递推估计思想,减小噪声干扰产生的误差,提升到达时间（time of arrival,TOA）测距精度,进而获得三维空间中性能优良的TDOA算法。测试试验表明,改进后的Chan算法有效且性能优良,定位误差最大为10～30 cm。
张帅弛[6]（2019）在《基于聚类分析的雷电定位算法研究》文中指出雷电定位系统通过探测站实时监测雷击发生的时间、位置、回击次数等各种雷电参数,是进行雷电预警的科学依据。由于探测站接收的雷电数据受多种复杂因素的影响,目前的雷电定位系统难以对这些因素带来的误差作精确的修正。因此,研究抗误差干扰的雷电定位算法,对于提高定位系统的探测效率和精度以及气象部门进行防雷减灾具有重要意义。本文在归纳雷电定位原理和算法的基础上,深入研究了聚类分析在雷电定位中的应用和误差分析的理论与方法,并评估了国家业务网的探测性能,主要研究内容包括:（1）对雷电定位原理及基本算法进行了总结,主要研究对象为地闪定位。分别介绍了常用的雷电定位方法:地闪方向定位法、地闪时差定位法和地闪联合定位法;讨论了地闪平面定位模型和地闪椭球面定位模型的差异和适用场景;同时列出了两站混合定位、多站时差定位和泰勒级数展开法的基本方程。（2）研究了基于聚类分析的雷电定位算法,结合国家业务网雷电数据的特点在定位计算中引入不同的聚类算法。主要包括划分聚类算法K-Means、模糊聚类算法FCM和密度聚类算法DBSCAN,并针对雷电定位的适用场景改进算法,确定算法所需的最优参数,通过实例和区域仿真验证了算法的有效性。（3）通过蒙特卡罗误差分析法对雷电定位误差进行定量评估。主要研究定位系统中探测站数目和布站方式对地闪定位误差的影响,并研究了提高地闪定位精度的网格搜索优化方法,满足国家业务网实际应用的需要。（4）评估了国家业务网的探测性能,采用本文基于聚类分析的雷电定位算法对历史数据进行重新定位,从闪电次数及时间分布、闪电空间分布、区域空间分布三个方面进行对比分析。结果验证了本文算法的有效性和应用于实际业务的可行性。
申和平,邱秀分,陈志鹏,石文峰[7]（2017）在《基于TLS的泰勒级数展开水声定位算法》文中研究表明0引言随着人类对海洋资源不断开发,人们对水下载体的定位技术要求也越来越高。作为水面GPS定位技术在水下的延展,水声定位系统已成为海洋工程应用中不可或缺的支持设备之一[1]。目前,基于TOA[2]的水声定位技术因具有较高定位精度而得到广泛运用。其定位原理一般是将非线性观测方程转换为线性方程近似。泰勒级数展开法在处理非线性方程方面有着解算精度高、收敛速度快、适用性和稳健性强等优点,但它对初始参考
刘承鹏,夏斌,谢楠,彭荣群[8]（2016）在《一种基于泰勒级数多元变量展开模型定位算法》文中指出为了提高无线传感器网络节点定位精度,构建了增加未知节点与未知节点间的距离信息的泰勒级数多元变量展开定位模型.在对该算法的求解过程中,首先利用最大似然估计法得到未知节点的初始位置,再运用加权最小二乘法计算其最优值作为未知节点的估计位置.仿真测试了不同距离测量误差和已知节点数目对定位误差的影响,以及算法的累计分布函数.结果表明,该算法能够有效提高节点定位精度.
刘承鹏[9]（2016）在《无线传感器网络定位算法研究》文中指出无线传感器网络是由部署在监测区域内的大量传感器节点通过自组织和多跳的方式构成的无线网络。无线传感器网络在对目标事件进行监测方面得到广泛应用,如环境监测、战场侦察等。而获得目标事件发生的位置对开展相关后续工作至关重要,因此,精确定位是无线传感器网络应用的关键。本文在研究现有定位算法取得成果的基础上,着重对基于测距的定位算法进行了研究。基于测距建立的定位方程组,多数情况下呈现出非线性特点。求解此非线性定位方程组的方法主要分为两类,一类是线性化处理方法,通常采用泰勒级数展开将其线性化成线性方程组,然后再求解;另一类是非线性化处理方法,即将定位问题视为优化问题去求解。基于线性化处理方法,提出了一种基于最大似然估计的混合定位算法。该算法首先采用最大似然估计法获得未知节点的初始值,并根据初始值建立泰勒级数多元变量展开定位模型,然后再利用最小二乘法对模型进行求解,从而得出未知节点的位置。基于非线性化处理方法,提出了两种新的定位算法。一种是基于粒子群优化的混合定位算法,另一种是基于差分进化的混合定位算法。这两种新算法,均先采用优化算法获得未知节点的初始值,并根据初始值建立泰勒级数多元变量展开定位模型,然后再用最小二乘法对模型进行求解,从而得出未知节点的位置。仿真结果显示,提出的三种新算法均能有效减小定位误差,提高定位精度。
李瑞雪,夏斌,袁文浩,李彩虹[10]（2016）在《基于多元变量Taylor级数展开模型的定位算法》文中认为为了进一步提高无线传感器网络的定位精度,通过考虑未知传感器之间的距离信息,构建了多元变量Taylor级数展开的定位模型。在对该模型求解过程中,首先利用三边测距法得到未知传感器的初始位置,再采用加权最小二乘法计算其最优值作为未知传感器的估计位置。为评价该算法的性能,推导了定位结果的Cramer-Rao下界（CRLB）。仿真测试了不同距离测量误差和已知传感器数目对定位误差的影响,以及算法的累积分布函数（CDF）。仿真结果表明,该算法有效地提高了定位精度,且定位误差非常接近CRLB。
二、基于最小二乘和泰勒级数展开的蜂窝定位新算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于最小二乘和泰勒级数展开的蜂窝定位新算法（论文提纲范文）
（1）混响环境下基于麦克风阵列的声源定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 背景意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.3 主要实现方法 |
| §1.3.1 基于最大输出功率的可控波束形成算法 |
| §1.3.2 基于高分辨率的空间谱估计算法 |
| §1.3.3 基于TDOA的定位算法 |
| §1.4 论文结构 |
| 第二章 声源定位的理论基础和预处理操作 |
| §2.1 声学理论 |
| §2.1.1 声波的分类 |
| §2.1.2 描述声波的物理量 |
| §2.2 声音的传播模型 |
| §2.2.1 声场分类 |
| §2.2.2 声波在无界空间的传播 |
| §2.2.3 声波的反射 |
| §2.3 室内声音回响模型的建立 |
| §2.3.1 平均自由程和平均吸声系数 |
| §2.3.2 混响时间的计算 |
| §2.3.3 混响模型 |
| §2.4 语音信号的预处理 |
| §2.4.1 滤波 |
| §2.4.2 预加重 |
| §2.4.3 加窗分帧 |
| §2.4.4 端点检测 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 时延估计方法 |
| §3.1 基于互相关分析的时延估计技术 |
| §3.1.1 基本互相关时延估计法 |
| §3.1.2 广义互相关 |
| §3.2 LMS自适应时延估计算法 |
| §3.3 倒谱分析 |
| §3.3.1 去混响技术 |
| §3.3.2 基于同态滤波的时延估计算法 |
| §3.4 改进的时延估计算法 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 基于TDOA的定位方法 |
| §4.1 传声器阵列 |
| §4.1.1 时延和几何位置的关系 |
| §4.1.2 传声器阵列的设计 |
| §4.2 定位算法 |
| §4.2.1 几何定位法 |
| §4.2.2 空间搜索法 |
| §4.3 改进的定位算法 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 算法的仿真和实验结果分析 |
| §5.1 混响模型的建立与声源信号的预处理 |
| §5.2 仿真结果的分析 |
| §5.2.1 时延性能的分析 |
| §5.2.2 定位性能的分析 |
| §5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 工作总结 |
| §6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（2）NLOS环境下基于最优化理论的TDOA定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无线定位算法研究 |
| 1.2.2 NLOS误差抑制定位算法 |
| 1.3 论文的主要工作与结构组织 |
| 第二章 无线定位与优化理论 |
| 2.1 无线定位方法原理 |
| 2.1.1 TOA定位原理 |
| 2.1.2 TDOA定位原理 |
| 2.1.3 AOA定位原理 |
| 2.1.4 RSS定位原理 |
| 2.1.5 混合定位原理 |
| 2.2 定位算法性能评价指标 |
| 2.2.1 均方/均方根误差 |
| 2.2.2 克拉美罗下界 |
| 2.2.3 几何精度因子 |
| 2.3 基本最优化方法 |
| 2.3.1 非线性最小二乘 |
| 2.3.2 二次规划 |
| 2.3.3 半定规划 |
| 2.4 定位算法误差来源 |
| 2.4.1 非视距传播误差 |
| 2.4.2 多径传播误差 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 CHAN-TAYLOR组合位置估计算法优化 |
| 3.1 基于改进残差加权算法的粗定位方法 |
| 3.1.1 残差加权类NLOS误差抑制算法 |
| 3.1.2 A-Rwgh算法 |
| 3.2 基于信赖域的精确迭代方法 |
| 3.3 改进的组合位置估计算法 |
| 3.4 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于凸优化方法的定位算法 |
| 4.1 凸优化方法与问题模型 |
| 4.1.1 凸优化方法 |
| 4.1.2 定位问题模型建立 |
| 4.1.3 二次规划定位方法 |
| 4.1.4 仿真结果与分析 |
| 4.2 基于二阶锥规划的定位方法 |
| 4.2.1 二阶锥规划定位模型 |
| 4.2.2 改进的二阶锥松弛定位方法 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 |
| 4.3 NLOS环境下基于二次规划的改进TDOA定位算法 |
| 4.3.1 基于几何约束的改进 |
| 4.3.2 基于观测量的改进方法 |
| 4.3.3 基于最速下降法的迭代方法 |
| 4.3.4 基于约束条件改进的二次规划定位方法 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验环境的搭建与结果 |
| 5.1 实验的硬件和软件设备 |
| 5.2 实验环境 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 改进的Chan-Taylor组合位置估计算法 |
| 5.3.2 基于凸优化方法的定位算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文及专利 |
（3）基于UWB的GDOP加权室内定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本课题的研究内容及结果安排 |
| 2 超宽带室内定位技术介绍 |
| 2.1 室内定位技术 |
| 2.2 超宽带技术 |
| 2.3 常见的定位算法 |
| 2.4 TDOA算法 |
| 2.4.1 LOS/NLOS通用的TDOA算法 |
| 2.4.2 时钟同步的TDOA算法 |
| 2.5 相关算法及仿真验证 |
| 3 基于UWB的改进GDOP加权定位技术 |
| 3.1 GDOP加权算法研究 |
| 3.1.1 GDOP与定位误差 |
| 3.1.2 GDOP计算方法 |
| 3.1.3 GDOP分析 |
| 3.2 改进的GDOP加权TDOA定位技术 |
| 3.2.1 利用小波分析处理非视距(NLOS)测量值 |
| 3.2.2 基于GDOP加权融合的TDOA定位算法 |
| 3.2.3 初步位置信息的卡尔曼滤波处理 |
| 4 改进后定位算法实验结果 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 定位模型 |
| 2 定位算法 |
| 2.1 泰勒级数线性近似原理 |
| 2.2 初始点的选择 |
| 2.3 CTLS-Taylor算法 |
| 3 仿真分析 |
| 4 结 语 |
（5）基于TDOA的高精度无线定位算法分析与实现（论文提纲范文）
| 1 三维空间TDOA算法与原理 |
| 1.1 LS算法 |
| 1.2 Taylor级数展开法 |
| 1.3 Chan算法 |
| 1.4 Kalman滤波 |
| 2 三维空间内算法性能仿真 |
| 2.1 3种算法Matlab仿真模拟 |
| 2.1.1 LOS下算法性能比较 |
| 2.1.2 NLOS下算法性能比较 |
| 2.1.3 NLOS下Kalman滤波优化的Chan算法 |
| 2.2 基于trek1000平台的测试实验评估 |
| 3 结 论 |
（6）基于聚类分析的雷电定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雷电定位系统概述 |
| 1.2.2 目标定位算法研究进展 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 |
| 第二章 雷电定位原理及算法 |
| 2.1 雷电定位原理 |
| 2.1.1 定位方法 |
| 2.1.2 定位模型 |
| 2.2 雷电定位基本算法 |
| 2.2.1 两站混合定位法 |
| 2.2.2 多站时差定位法 |
| 2.2.3 泰勒级数展开法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于聚类分析的雷电定位算法 |
| 3.1 聚类分析概述 |
| 3.2 基于聚类分析的雷电定位原理 |
| 3.2.1 雷电数据特征 |
| 3.2.2 雷电基本定位算法缺陷 |
| 3.2.3 基于聚类的雷电定位原理 |
| 3.3 划分聚类算法K-Means |
| 3.3.1 K-Means算法原理 |
| 3.3.2 改进K-Means |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 模糊聚类算法FCM |
| 3.4.1 FCM算法原理 |
| 3.4.2 改进FCM |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 密度聚类算法DBSCAN |
| 3.5.1 DBSCAN算法原理 |
| 3.5.2 改进DBSCAN |
| 3.5.3 实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 雷电定位误差分析 |
| 4.1 探测网测站数目对地闪定位的影响 |
| 4.2 探测网布站方式对地闪定位的影响 |
| 4.3 定位优化算法 |
| 4.3.1 适应函数 |
| 4.3.2 网格搜索法 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 国家业务网性能评估 |
| 5.1 国家业务网概述 |
| 5.2 人工引雷实例 |
| 5.3 国家业务网性能评估 |
| 5.3.1 地闪次数及时间分布对比 |
| 5.3.2 闪电空间分布对比 |
| 5.3.3 区域空间分布对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 基本情况 |
| 攻读硕士学位期间课程学习情况 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（8）一种基于泰勒级数多元变量展开模型定位算法（论文提纲范文）
| 1 泰勒级数多元变量展开定位模型 |
| 2 新定位算法 |
| 2.1 算法描述 |
| 2.2 算法复杂度分析 |
| 3 仿真结果与分析 |
| 3.1 距离测量误差对定位误差的影响 |
| 3.2 位置已知节点的数目对定位误差的影响 |
| 3.3 定位误差的累积分布函数 |
| 4 结束语 |
（9）无线传感器网络定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 无线传感器网络的应用 |
| 1.3 定位算法研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容及组织结构 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 |
| 1.4.2 本文组织结构 |
| 第二章 无线传感器网络定位算法的基础理论 |
| 2.1 基于测距和无需测距的定位算法 |
| 2.2 测距方法 |
| 2.2.1 接收信号强度指示法 |
| 2.2.2 到达时间法 |
| 2.2.3 到达时间差法 |
| 2.2.4 到达角法 |
| 2.3 常用的定位原理 |
| 2.3.1 三边定位及求解 |
| 2.3.2 三角定位及求解 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 线性化与非线性化处理方法 |
| 3.1 泰勒级数展开法 |
| 3.1.1 传统泰勒级数展开法 |
| 3.1.2 泰勒级数多元变量展开法 |
| 3.2 智能优化算法 |
| 3.2.1 粒子群优化算法 |
| 3.2.2 差分进化算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于最大似然估计的混合定位算法 |
| 4.1 基于最大似然的混合定位算法 |
| 4.2 算法复杂度分析 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 测距误差对定位误差的影响 |
| 4.3.2 已知节点数对定位误差的影响 |
| 4.3.3 定位误差的累积分布函数 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于粒子群优化的混合定位算法 |
| 5.1 基于粒子群优化的混合定位算法 |
| 5.1.1 算法描述 |
| 5.1.2 定位结果的克拉美罗下限推导 |
| 5.2 算法复杂度分析 |
| 5.3 仿真结果与分析 |
| 5.3.1 粒子群优化算法参数对定位误差的影响 |
| 5.3.2 测距误差对定位误差的影响 |
| 5.3.3 已知节点数对定位误差的影响 |
| 5.3.4 定位误差的累积分布函数 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于差分进化的混合定位算法 |
| 6.1 基于差分进化的混合定位算法 |
| 6.1.1 算法描述 |
| 6.1.2 定位结果的克拉美罗下限推导 |
| 6.2 算法复杂度分析 |
| 6.3 仿真结果与分析 |
| 6.3.1 差分进化算法参数对定位误差的影响 |
| 6.3.2 测距误差对定位误差的影响 |
| 6.3.3 已知节点数对定位误差的影响 |
| 6.3.4 定位误差的累积分布函数 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论及展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表的论文及科研情况 |
（10）基于多元变量Taylor级数展开模型的定位算法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 定位模型 |
| 1.1 传统的Taylor级数展开定位模型 |
| 1.2 多元变量Taylor级数展开定位模型 |
| 2 基于多元变量Taylor级数展开模型的定位算法 |
| 2.1 算法描述 |
| 2.2 算法复杂度分析 |
| 3 定位结果的CRLB推导 |
| 4 仿真结果及分析 |
| 4.1 距离测量误差对定位误差的影响 |
| 4.2 已知传感器数目对定位误差的影响 |
| 4.3 定位误差的累积分布函数 |
| 5 结束语 |
四、基于最小二乘和泰勒级数展开的蜂窝定位新算法（论文参考文献）
- [1]混响环境下基于麦克风阵列的声源定位技术研究[D]. 李竞荣. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [2]NLOS环境下基于最优化理论的TDOA定位算法研究[D]. 魏佳琛. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于UWB的GDOP加权室内定位技术研究[D]. 胡世辉. 海南大学, 2020(07)
- [4]基于约束总体最小二乘的泰勒级数定位算法[J]. 陆剑锋,谢胜东. 计算机应用与软件, 2019(12)
- [5]基于TDOA的高精度无线定位算法分析与实现[J]. 孔维炯,丁志中,方福柱. 合肥工业大学学报(自然科学版), 2019(06)
- [6]基于聚类分析的雷电定位算法研究[D]. 张帅弛. 南京信息工程大学, 2019(04)
- [7]基于TLS的泰勒级数展开水声定位算法[A]. 申和平,邱秀分,陈志鹏,石文峰. 中国声学学会2017年全国声学学术会议论文集, 2017
- [8]一种基于泰勒级数多元变量展开模型定位算法[J]. 刘承鹏,夏斌,谢楠,彭荣群. 山东理工大学学报(自然科学版), 2016(03)
- [9]无线传感器网络定位算法研究[D]. 刘承鹏. 山东理工大学, 2016(02)
- [10]基于多元变量Taylor级数展开模型的定位算法[J]. 李瑞雪,夏斌,袁文浩,李彩虹. 计算机应用研究, 2016(06)