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LOS/NLOS混合环境中基于交互式多模型的鲁棒目标跟踪被引量：2: 1; 作者欧阳宁烽周彦徐建闽《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第11期3465-3468,共4页; 针对视距(line-of-sight,LOS)和非视距(none-line-of-sight,NLOS)混合环境的定位跟踪问题,提出一种基于扩展H∞滤波(EHF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的交互式多模型(IMM)定位跟踪算法。目标与基站之间的LOS、NLOS传输信道分别用EKF和EHF匹配... 展开更多; 关键词目标跟踪扩展H∞滤波扩展卡尔曼滤波交互式多模型 los nlos混合环境; 在线阅读下载PDF 职称材料

LOS/NLOS环境中融合TOA与RSSI的IMM目标跟踪被引量：2: 2; 作者周彦欧阳宁烽 +1 位作者盛权胡岚《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第22期55-58,62,共5页; 针对视距(Line-of-sight,LOS)和非视距(None-line-of-sight,NLOS)混合环境中的运动目标跟踪问题,提出一种基于TOA(到达时间)与RSS(I接收信号强度)测量融合的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)鲁棒跟踪算法。目标与基站之间... 展开更多; 关键词目标跟踪扩展H∞滤波扩展卡尔曼滤波交互式多模型 los nlos混合环境 TOA—RSSI; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IMM-UKF-CS的混合环境目标跟踪被引量：3: 3; 作者周彦胡岚王冬丽《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期43-48,56,共7页; 针对视距(Line of Sight,LOS)和非视距(None-Line of Sight,NLOS)混合环境机动目标跟踪问题,提出一种基于"当前"统计模型(current statistical,CS)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的交互式多模型方法(IMM-UKF-... 展开更多; 关键词机动目标跟踪 los/nlos混合环境 “当前”统计模型无迹卡尔曼滤波交互式多模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于UWB与PDR的井下人员融合定位方法被引量：1: 4; 作者贾宇涛李冠华 +3 位作者潘红光陈海舰魏绪强白俊明《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期96-102,135,共8页; 现有超宽带(UWB)与行人航位推算(PDR)融合定位方法大多忽略了非视距(NLOS)环境下的定位误差校正,以简单的阈值划分作为NLOS环境判断依据,而阈值划分在很大程度上与定位场景及场地大小相关。针对上述问题,提出一种考虑NLOS环境的基于UWB... 展开更多; 关键词井下人员定位 UWB 行人航位推算 PDR 融合定位非视距环境最小二乘法多项式拟合 CNN-LSTM los nlos; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名LOS/NLOS混合环境中基于交互式多模型的鲁棒目标跟踪被引量：2: 1; 作者欧阳宁烽周彦徐建闽; 机构湘潭大学信息工程学院华南理工大学土木工程与交通学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第11期3465-3468,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61104210 6110140); 文摘针对视距(line-of-sight,LOS)和非视距(none-line-of-sight,NLOS)混合环境的定位跟踪问题,提出一种基于扩展H∞滤波(EHF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的交互式多模型(IMM)定位跟踪算法。目标与基站之间的LOS、NLOS传输信道分别用EKF和EHF匹配,模型间的转换用马尔可夫过程进行描述。Monte Carlo仿真结果表明,该算法具有较高的定位精度、较好的跟踪稳定性,且计算时间与基于EKF的IMM算法相当,具有较好的可实现性。; 关键词目标跟踪扩展H∞滤波扩展卡尔曼滤波交互式多模型 los nlos混合环境; Keywords target tracking extended H-infinity filter extended Kalman filter（EKF） interacting multiple model（IMM） los/nlos hybrid environment; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名LOS/NLOS环境中融合TOA与RSSI的IMM目标跟踪被引量：2: 2; 作者周彦欧阳宁烽盛权胡岚; 机构湘潭大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第22期55-58,62,共5页; 基金国家自然科学基金(No.61104210 No.61100140) 湖南省重点学科建设项目资助; 文摘针对视距(Line-of-sight,LOS)和非视距(None-line-of-sight,NLOS)混合环境中的运动目标跟踪问题,提出一种基于TOA(到达时间)与RSS(I接收信号强度)测量融合的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)鲁棒跟踪算法。目标与基站之间的LOS、NLOS传输分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和扩展H$滤波(EHF)进行匹配,并采用马尔可夫过程对模型间的转换进行描述。Monte Carlo仿真结果表明,与单纯TOA测量跟踪相比,该算法具有较高的定位精度和较好的跟踪稳定性,且计算复杂度相当,具有较好的可实现性。; 关键词目标跟踪扩展H∞滤波扩展卡尔曼滤波交互式多模型 los nlos混合环境 TOA—RSSI; Keywords target tracking extended H-infinity filter extended Kalman filter interacting multiple model los/nlos hybridenvironment TOA-RSSI; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IMM-UKF-CS的混合环境目标跟踪被引量：3: 3; 作者周彦胡岚王冬丽; 机构湘潭大学信息工程学院湘潭大学控制工程研究所; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期43-48,56,共7页; 基金国家自然科学基金(61104210 61100140); 文摘针对视距(Line of Sight,LOS)和非视距(None-Line of Sight,NLOS)混合环境机动目标跟踪问题,提出一种基于"当前"统计模型(current statistical,CS)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的交互式多模型方法(IMM-UKF-CS)。该方法在交互式多模型的框架内,利用CS在机动目标跟踪方面的优势,并选择具有较高跟踪精度且计算代价较低的UKF作为子滤波器。仿真结果表明:在LOS/NLOS混合环境中,IMM-UKF-CS具有较高的跟踪精度、较强的鲁棒性及较低的时间代价,具有良好的应用价值。; 关键词机动目标跟踪 los/nlos混合环境 “当前”统计模型无迹卡尔曼滤波交互式多模型; Keywords maneuvering target tracking los/nlos hybrid environment current statistic model UKF interacting multiple model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于UWB与PDR的井下人员融合定位方法被引量：1: 4; 作者贾宇涛李冠华潘红光陈海舰魏绪强白俊明; 机构国能神东煤炭集团有限责任公司中煤科工集团常州研究院有限公司西安科技大学电控学院西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室; 出处《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期96-102,135,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2023YFC3009800) 国家自然科学基金项目(61603295) +1 种基金陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(2022KXJ-38)。; 文摘现有超宽带(UWB)与行人航位推算(PDR)融合定位方法大多忽略了非视距(NLOS)环境下的定位误差校正,以简单的阈值划分作为NLOS环境判断依据,而阈值划分在很大程度上与定位场景及场地大小相关。针对上述问题,提出一种考虑NLOS环境的基于UWB与PDR的井下人员融合定位方法。首先,利用UWB技术进行井下人员位置解算,通过三边定位算法得到人员初步位置后,使用最小二乘法对位置进行优化,通过多项式拟合实现NLOS环境下基站和标签之间实际值和测量值之间的拟合,减小NLOS环境下的测距误差,提高定位精度。其次,采用PDR算法对步态进行识别和分析,PDR算法使用惯性导航传感器采集的步态数据,通过步态识别、步长估计和方向估计,实现目标位置的更新;然后,通过卷积神经网络(CNN)-长短期记忆(LSTM)网络分析信道脉冲响应(CIR)特征,实现视距(LOS)/NLOS识别,解决NLOS环境判断存在场景限制的问题;最后,根据LOS/NLOS识别结果确定融合系数,实现UWB和PDR定位结果融合。测试结果表明:多项式拟合后UWB平均测距误差降低0.59 m;LOS/NLOS识别的平均准确率为95.3%,召回率和F1分数均在90%以上,验证了CNNLSTM具有较好的识别效果;融合定位方法的平均误差为0.31 m,较UWB降低1.57 m,较PDR降低1.41 m。; 关键词井下人员定位 UWB 行人航位推算 PDR 融合定位非视距环境最小二乘法多项式拟合 CNN-LSTM los nlos; Keywords underground personnel positioning UWB pdestrian dead reckoning PDR fusion positioning non line of sight environment least squares method polynomial fitting CNN-LSTM los nlos; 分类号 TD655.3 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	LOS/NLOS混合环境中基于交互式多模型的鲁棒目标跟踪	欧阳宁烽周彦徐建闽	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	LOS/NLOS环境中融合TOA与RSSI的IMM目标跟踪	周彦欧阳宁烽盛权胡岚	《计算机工程与应用》 CSCD	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于IMM-UKF-CS的混合环境目标跟踪	周彦胡岚王冬丽	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于UWB与PDR的井下人员融合定位方法	贾宇涛李冠华潘红光陈海舰魏绪强白俊明	《工矿自动化》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料