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電子發(fā)燒友網(wǎng)>MEMS/傳感技術(shù)>基于非測(cè)距的DV-Hop定位算法改進(jìn)

基于非測(cè)距的DV-Hop定位算法改進(jìn)

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一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法改進(jìn)

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2017-10-19 11:20:103

規(guī)則LDPC碼譯碼改進(jìn)算法概述及DSP的實(shí)現(xiàn)分析

的低運(yùn)算復(fù)雜度、低誤碼平臺(tái)譯碼的改進(jìn)算法。 該算法校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)算采用修正最小和算法,外信息的更新采用串行方式,既保持了串行和積算法在有限迭代次數(shù)下譯碼門限低的優(yōu)點(diǎn),又降低了節(jié)點(diǎn)運(yùn)算復(fù)雜度和誤碼平臺(tái)。用定點(diǎn)DSP芯片實(shí)現(xiàn)的規(guī)則LDPC碼譯碼器的實(shí)測(cè)結(jié)果表明,該算法能以較低的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度獲
2017-10-20 10:41:110

基于RFID室內(nèi)定位算法分析

環(huán)境在室外1.21。由于上述定位技術(shù)的局限性,而射頻識(shí)別(Radio Frequency Identification: RFID )技術(shù)與有接觸的特點(diǎn),所以,RFID 在室內(nèi)定位得到廣泛應(yīng)用3-5
2017-10-31 16:08:0413

基于C均值聚類的定位算法

結(jié)果篩選出粗大誤差,最后再利用剩余的測(cè)距信息利用改進(jìn)的多邊定位方法進(jìn)行定位運(yùn)算。仿真結(jié)果表明,與原有算法相比,本文算法能有效降低節(jié)點(diǎn)定位誤差。
2017-11-09 17:47:1310

相位式激光測(cè)距儀的概述及其改進(jìn)設(shè)計(jì)

計(jì) (DDS)進(jìn)行濾波及產(chǎn)生調(diào)制信號(hào) ,改進(jìn)測(cè)距儀的濾波與調(diào)制手段。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ,采用文中設(shè)計(jì)方法搭建的測(cè)距系統(tǒng) ,整體結(jié)構(gòu)和性能均得到了改進(jìn) ,數(shù)字化與自動(dòng)化程度提高 ,還增強(qiáng)了測(cè)距儀的適用性。 激光測(cè)距儀 ,作為接觸式
2017-11-16 15:57:3431

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自定位算法的介紹

方法,通過過濾誤差較大的估計(jì)位置,來(lái)提高定位的精度,、仿真結(jié)果表明,本文提出的改進(jìn)算法很好地提高了定位精度。 基于信號(hào)到達(dá)角度的定位算法是一種典型的基于測(cè)距定位算法,通過某些硬件設(shè)備感知發(fā)射節(jié)點(diǎn)信號(hào)的到達(dá)方向,
2017-11-16 17:37:084

基于改進(jìn)雙向測(cè)距到達(dá)時(shí)間差定位算法的超寬帶定位系統(tǒng)

的問題。其次,在雙向測(cè)距( TWR)算法中增加一條無(wú)線電信息以減小時(shí)鐘偏移引起的測(cè)距誤差,從而提高算法性能。最后,將通過到達(dá)時(shí)間差( TDOA)定位算法得到的雙曲面方程組進(jìn)行線性化處理后結(jié)合Jacobi迭代法完成求解,避免了使用標(biāo)準(zhǔn)TDOA定位算法
2017-11-28 17:26:514

無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)作定位算法

針對(duì)現(xiàn)有基于消息傳遞算法的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法復(fù)雜度和通信開銷過高的問題,提出一種基于測(cè)距的、低復(fù)雜度低協(xié)作開銷的聯(lián)合消息傳遞節(jié)點(diǎn)定位算法。所提算法考慮參考節(jié)點(diǎn)位置的不確定性以減少誤差累積,并將
2017-12-03 11:36:220

室內(nèi)RFID標(biāo)簽定位算法研究

(Passive UHF RFID)技術(shù)的基礎(chǔ)上,分析和建立了UHF RFID信道模型,并由此對(duì)定位誤差進(jìn)行了分析。基于運(yùn)用相位法POA進(jìn)行測(cè)距而得到的距離信息,提出了一種兩步式標(biāo)簽定位算法:首先使用凸優(yōu)化中的內(nèi)點(diǎn)法將視距誤差消除,再使用加權(quán)殘差方法進(jìn)行
2017-12-04 09:57:570

改進(jìn)灰狼算法的土壤墑情監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)

針對(duì)現(xiàn)有的固定端傳感器土壤墑情監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)架設(shè)成本高、傳感器易損壞、預(yù)測(cè)精度較低等問題,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于固定無(wú)線傳感器組網(wǎng)與改進(jìn)灰狼算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤墑情監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)使用固定即插即用式
2017-12-05 18:26:211

基于改進(jìn)的洪泛廣播和粒子濾波的節(jié)點(diǎn)定位算法

針對(duì)目前移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位問題存在的不足,提出了一種基于改進(jìn)的洪泛廣播機(jī)制和粒子濾波的節(jié)點(diǎn)定位算法。對(duì)于一個(gè)給定的未知節(jié)點(diǎn),首先采用改進(jìn)的洪泛廣播機(jī)制,從離它最近的錨節(jié)點(diǎn)得到的有效平均跳距來(lái)
2017-12-11 15:53:360

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全定位方法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中女巫攻擊使距離矢量跳數(shù)(DV-HOP)等算法定位結(jié)果產(chǎn)生偏差的問題,提出基于跳數(shù)差值的距離矢量跳數(shù)算法( HDDV-HOP)及其增強(qiáng)型算法(EHDDV-HOP)。首先
2017-12-20 15:16:250

基于全程同塔雙回線路分段參數(shù)的雙端工頻量故障定位算法

算法,該算法可以有效識(shí)別故障支路與故障支路的偽根情況。進(jìn)而,提出一種基于全程同塔雙回線路分段參數(shù)的雙端工頻量故障定位算法,該算法將故障支路辨識(shí)與故障點(diǎn)定位相結(jié)合,在線路全程內(nèi)均可完成故障定位,不受故障
2018-01-03 10:06:100

橢圓定位測(cè)距算法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位中傳統(tǒng)的三邊測(cè)距算法,為了降低算法中每個(gè)已知節(jié)點(diǎn)均具有發(fā)射和接收信號(hào)能力而造成的高額成本,提出了已知節(jié)點(diǎn)單發(fā)射多接收的定位模型,并基于該模型提出了橢圓定位算法.該算法通過刻畫
2018-01-05 16:28:131

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的協(xié)同進(jìn)化算法

為進(jìn)一步提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中節(jié)點(diǎn)的定位精度,提出了一種雙系統(tǒng)協(xié)同進(jìn)化(BCO)算法改進(jìn)算法利用粒子群優(yōu)化(PSO)算法快速收斂的特性和混合蛙跳算法(SFLA)較高的尋優(yōu)精度的特性,在較少
2018-01-08 16:45:010

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位

、變異方面對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),增強(qiáng)算法跳出局部最優(yōu)的能力,提高迭代后期算法的搜索速度;然后在DV-Hop算法第三階段采用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化節(jié)點(diǎn)的定位結(jié)果。仿真結(jié)果表明:相比傳統(tǒng)DV-Hop算法、基于混沌粒子群算法DV-Hop改進(jìn)算法(MPS01-DV-Hop)和
2018-01-08 16:47:200

一種蝙蝠-牛頓混合算法DV-Hop算法融合的定位算法

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ),是必不可少的部分。因此,節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是當(dāng)前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要研究課題。 根據(jù)定位機(jī)制的不同,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法可分為基于測(cè)距( range-based)的定位算法和免測(cè)距(range-free)定位算法。免測(cè)距定位算法主要包括質(zhì)心算法、DV-Hop算法、近似
2018-01-10 14:38:171

基于信號(hào)接收強(qiáng)度的加權(quán)質(zhì)心定位算法

空間中用于人員定位和環(huán)境監(jiān)測(cè)心。建立可靠實(shí)用定位算法,對(duì)于提高礦井安全生產(chǎn)管理水平有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。 根據(jù)定位機(jī)制的不同,可以將WSN定位算法分為基于測(cè)距定位算法( Range-based)和無(wú)需測(cè)距定位算法(Range-free),其中基于測(cè)距算法通過測(cè)量節(jié)點(diǎn)之間的距離或
2018-01-10 15:12:112

基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示測(cè)距的蒙特卡羅盒定位算法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中以蒙特卡羅為基礎(chǔ)的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位算法在采樣效率和定位精度方面的不足,提出一種基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示( RSSI)測(cè)距的蒙特卡羅盒定位(MCB)算法。通過對(duì)RSSI測(cè)距信息
2018-01-12 15:02:310

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位算法

DV-Hop定位算法利用跳數(shù)乘以平均每跳跳距估算節(jié)點(diǎn)間距離,針對(duì)算法過程存在缺陷導(dǎo)致定位誤差較大的問題,在不改變?cè)?b class="flag-6" style="color: red">算法的步驟,也不需要額外增加硬件設(shè)備的條件下,從兩個(gè)方面對(duì)傳統(tǒng)DV-Hop定位算法
2018-01-16 16:22:520

基于最優(yōu)跳距和改進(jìn)粒子群的DV-Hop定位算法

針對(duì)DV-Hop定位算法利用跳數(shù)乘以平均跳距來(lái)估算距離并采用極大似然估計(jì)法定位而導(dǎo)致誤差較大的問題,提出一種最優(yōu)跳距和改進(jìn)粒子群的DV-Hop算法即OPDV-Hop。該算法利用節(jié)點(diǎn)的通信半徑對(duì)錨節(jié)點(diǎn)
2018-02-02 10:23:451

基于測(cè)距的壓縮感知多測(cè)量向量目標(biāo)定位

信息,通過一定的定位技術(shù)確定網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置的過程。根據(jù)是否需要目標(biāo)的精確定位信息,定位技術(shù)一般分為基于測(cè)距(Range-based)和基于測(cè)距(Range-free)兩類。現(xiàn)有的方法一般是基于測(cè)距的。 隨著傳感器規(guī)模的擴(kuò)大,目標(biāo)
2018-02-09 13:58:432

僅依賴連通度的多目標(biāo)定位方法

數(shù)據(jù)壓縮為1 bit時(shí),提出半正定松弛和不動(dòng)點(diǎn)迭代法結(jié)合的目標(biāo)求解算法。根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果,與MDS-MAP、DV-Hop和RSS-CS方法進(jìn)行比較得出,僅連通度的1-bit和1-bit量化的CS定位方法的平均定位誤差小于1個(gè)網(wǎng)格,且2種方法占用的比特?cái)?shù)只相當(dāng)于
2018-02-11 11:13:100

基于自適應(yīng)動(dòng)態(tài)測(cè)距的室內(nèi)定位算法

隨著人口老齡化加劇,智能養(yǎng)老已經(jīng)成為當(dāng)前趨勢(shì)。為了方便工作人員和家屬獲得老人實(shí)時(shí)位置信息,對(duì)老人進(jìn)行有效地照護(hù),室內(nèi)定位成為智能養(yǎng)老院管理系統(tǒng)的重要組成部分。 室內(nèi)定位主要分為基于測(cè)距與基于測(cè)距
2018-04-09 10:46:413

適用于節(jié)點(diǎn)不規(guī)則的異性無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布的DV-Hop定位改進(jìn)算法

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks)是當(dāng)前在國(guó)際上備受關(guān)注的、涉及多學(xué)科高度交叉、知識(shí)高度集成的前沿?zé)狳c(diǎn)研究領(lǐng)域 .對(duì)于傳感器網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō), 傳感器節(jié)點(diǎn)的位置信息至關(guān)重要, 事件發(fā)生的位置或獲取信息的節(jié)點(diǎn)位置是傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)消息中所包含的重要信息, 沒有位置信息的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)往往毫無(wú)意義。
2019-07-26 08:17:003500

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)自定位經(jīng)典算法DV-Hop的研究改進(jìn)說(shuō)明

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)大量的微型傳感器節(jié)點(diǎn)(以下稱節(jié)點(diǎn))組成,通過無(wú)線通信方式形成的一個(gè)多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),從而協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感知對(duì)象的信息,并發(fā)送給觀察者。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身特性決定了其在環(huán)境監(jiān)測(cè)、軍事、高危險(xiǎn)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用前景。
2018-12-19 10:36:598

如何使用可靠信標(biāo)和節(jié)點(diǎn)度估計(jì)距離進(jìn)行無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的說(shuō)明

針對(duì)經(jīng)典的DV-Hop、Amorphous等免測(cè)距無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)( WSN)定位算法信標(biāo)節(jié)點(diǎn)選擇不可靠、距離模糊和距離估計(jì)不準(zhǔn)確等問題導(dǎo)致定位精度低,難以適應(yīng)傳感器節(jié)點(diǎn)分布不均勻應(yīng)用的情況,提出
2019-04-18 17:30:046

如何使用動(dòng)態(tài)損耗因子和權(quán)重進(jìn)行改進(jìn)質(zhì)心定位算法的資料說(shuō)明

劃分矩形區(qū)域,構(gòu)造權(quán)重因子矩陣。首先,使用動(dòng)態(tài)損耗因子,代入傳統(tǒng)加權(quán)質(zhì)心定位算法估算出未知節(jié)點(diǎn)的位置;然后,查詢誤差權(quán)重因子矩陣,確定最優(yōu)權(quán)重因子,重新計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法降低了平均誤差和最
2019-05-08 17:48:183

UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)的三種定位算法_95power

算法和TDOA定位算法。 (1)TWR定位算法TWR定位算法的全稱是Two Way Ranging,是一種雙向測(cè)距定位算法。 (2)TOA定位算法TOA,全稱是Time
2019-11-01 18:55:1316785

基于APIT算法的三維定位方法解析

WSN自身定位方法分為基于測(cè)距的方法和基于測(cè)距的方法?;?b class="flag-6" style="color: red">測(cè)距的定位通過測(cè)量相鄰節(jié)點(diǎn)之間的絕對(duì)距離或方位等來(lái)計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的位置,需要特定的硬件設(shè)備,定位精度較高。
2020-03-31 15:43:045467

如何采用測(cè)距傳感器實(shí)現(xiàn)車輛之間的相對(duì)定位

用于車輛相對(duì)定位測(cè)距傳感器和技術(shù)可以概括為下圖,首先分為兩大類:協(xié)作式定位和協(xié)作式定位。協(xié)作式定位包括:雷達(dá)、激光掃描儀、視覺和TOF攝像機(jī);協(xié)作式定位包括:基于轉(zhuǎn)發(fā)器的測(cè)距(根據(jù)射頻信號(hào)直接
2020-05-04 17:15:003913

新型的AOA藍(lán)牙定位算法定位精度可達(dá)到1米

定位算法。AOA算法使得藍(lán)牙定位的精度能提高到1米以內(nèi),將大大擴(kuò)展藍(lán)牙定位系統(tǒng)的適用范圍。 AOA定位算法原理 AOA定位算法又叫到達(dá)角度測(cè)距(Angle-of-Arrival),是一種基于信號(hào)到達(dá)角度的定位算法,通過某些基站硬件設(shè)備感知發(fā)射節(jié)點(diǎn)信號(hào)的到達(dá)方向,計(jì)算接收節(jié)點(diǎn)
2020-11-11 11:17:3210699

一種改進(jìn)的哈里斯鷹優(yōu)化定位算法

針對(duì)室內(nèi)到達(dá)時(shí)差(TDOA)定位的非線性方程求解問題,提出一種改進(jìn)的哈里斯鷹優(yōu)化定位算法,在提升原算法性能的基礎(chǔ)上保留其尋優(yōu)機(jī)制。對(duì)基于最大似然估計(jì)的適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),在優(yōu)化過程中達(dá)到更優(yōu)的適應(yīng)度
2021-03-16 10:54:486

UWB定位算法TDOA和TWR哪個(gè)更好,來(lái)做詳細(xì)對(duì)比

必須保持直線和可視無(wú)遮擋。在UWB定位中,有兩種基本的定位算法:基于差分飛行時(shí)間(TDOA)和雙向測(cè)距(TWR)的UWB定位算法,這兩種定位算法各有優(yōu)劣,下面比較一下。? 飛行時(shí)間差(TDOA)和雙向測(cè)距(TWR)定位算法區(qū)別如下: (1)準(zhǔn)確度, 超寬帶(
2021-05-21 17:20:347995

基于聚類質(zhì)量的改進(jìn)負(fù)矩陣分解算法

為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的快速分析,提出一種基于聚類質(zhì)量的改進(jìn)負(fù)矩陣分解(INMF)算法,將其用于動(dòng)態(tài)社區(qū)檢測(cè)。從理論分析角度證明了演化譜聚類、INMF和模塊密度優(yōu)化之間的等價(jià)性,并基于該等價(jià)性,在不增加
2021-05-25 17:02:424

基于果蠅算法的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位改進(jìn)方法

算法的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位改進(jìn)方法。采用邊界盒算法限制果蠅優(yōu)化算法定位的初始范圍,同時(shí)重構(gòu)算法的味道濃度函數(shù),選擇合適的測(cè)量節(jié)點(diǎn)數(shù)量以及種群規(guī)模,實(shí)現(xiàn)算法的動(dòng)態(tài)特性與定位精度的平衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與果蠅優(yōu)化、粒子群
2021-05-26 16:58:166

基于WiFi的無(wú)線保真室內(nèi)定位改進(jìn)算法

針對(duì)目前無(wú)線保真定位系統(tǒng)在低于2m的誤差范圍內(nèi)累計(jì)準(zhǔn)確率過低的問題,提出一種改進(jìn)的去異常值的線性判別低維組合算法。根據(jù)無(wú)線保真信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)的自身特征進(jìn)行異常值去除,利用線性判別算法在低維情況下進(jìn)行
2021-05-28 14:12:255

基于遺傳算法優(yōu)化的RFID指紋室內(nèi)定位算法

針對(duì)基亍測(cè)距模型的定位算法易受環(huán)境干擾、測(cè)距誤差大的問題,提出一種基于遺傳算法-廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( GA-GRNN)優(yōu)化的指紋定位算法。利用GRNN建立節(jié)點(diǎn)定位模型,通過GA確定最優(yōu)平滑參數(shù),將
2021-06-02 17:16:262

UWB室內(nèi)人員定位算法的優(yōu)缺點(diǎn)分別是什么

UWB室內(nèi)人員定位算法優(yōu)缺點(diǎn)分析 在使用UWB室內(nèi)人員定位技術(shù)進(jìn)行定位時(shí),有兩種基本定位算法:基于差分飛行時(shí)間TDOA和雙向測(cè)距TWR的UWB定位算法,這兩種算法各有優(yōu)劣,下面銥微云小編將優(yōu)缺點(diǎn)情況
2021-06-18 15:06:482556

基于MDS算法改進(jìn)的時(shí)間反轉(zhuǎn)二階室內(nèi)定位方法

視距傳輸環(huán)境下,粗估計(jì)階段接收信號(hào)強(qiáng)度(RSS)的特征維度較低會(huì)導(dǎo)致定位性能差。針對(duì)該問題提出一種基于多維標(biāo)度(MDS)算法改進(jìn)的時(shí)間反轉(zhuǎn)二階段室內(nèi)定位方法。對(duì)RSS和信道頻率響應(yīng)(CFR)分別
2021-06-21 16:16:209

全方位剖析三邊測(cè)距定位算法

人類的掌控;無(wú)人駕駛技術(shù)更是離不開定位系統(tǒng)的支撐…… 接下來(lái),將向大家介紹一種簡(jiǎn)單的定位算法:三邊測(cè)距定位算法。 【簡(jiǎn)介】 簡(jiǎn)單地說(shuō),實(shí)現(xiàn)定位你只需要做好以下兩點(diǎn): 測(cè)量值 從某種意義上說(shuō),幾乎所有你能測(cè)量的數(shù)據(jù)都取決
2021-10-11 15:19:596979

LEACH協(xié)議改進(jìn)算法

基于剩余能量LEACH協(xié)議改進(jìn)算法
2022-02-10 11:01:231

室內(nèi)定位中非視距的識(shí)別和抑制算法研究綜述

針對(duì)存在視距(non-line-of-sight, NLOS)的室內(nèi)定位算法進(jìn)行研究. 首先描述室內(nèi)定位中的常用技術(shù)和算法(航跡推算、指紋識(shí)別定位、鄰近探測(cè)、極點(diǎn)定位、三角定位、多邊定位、質(zhì)心定位), 概括其原理、優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景
2022-07-23 10:43:441891

夏比試樣工位點(diǎn)定位算法設(shè)計(jì)

的圖像,利用極大值抑制改進(jìn) LSD算法中直線支撐域的種子點(diǎn)選取方法,實(shí)現(xiàn)加快直線檢測(cè)速度;然后對(duì)檢測(cè)得到的直線進(jìn)行共線篩選合并;最后進(jìn)行工位點(diǎn)定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的LSD算法在夏比試樣工位點(diǎn)定位用時(shí)更短、精度更高,具有較好的工程應(yīng)用價(jià)值。
2022-09-29 11:28:471608

立功科技推出高精度測(cè)距定位解決方案

UWB100為高精度測(cè)距定位解決方案而生,具有極高的測(cè)距精度和到達(dá)角測(cè)量(AOA)精度。同時(shí),UWB100內(nèi)部集成完整算法,僅通過AT指令配置即可實(shí)現(xiàn)與其他UWB設(shè)備之間的連接,方便用戶開發(fā)。
2022-10-31 14:53:412214

「技術(shù)」室內(nèi)定位—AOA測(cè)距算法定位精度可達(dá)1m

到達(dá)角度測(cè)距(Angle-of-Arrival:AOA):基于信號(hào)到達(dá)角度的定位算法是典型的、基于測(cè)距定位算法,在無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中,AOA(到達(dá)角度測(cè)距)作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自定位一種常見的定位算法
2022-11-18 15:04:062555

工業(yè)環(huán)境中的測(cè)距定位應(yīng)用解決方案

在現(xiàn)代工業(yè)環(huán)境中,隨著自動(dòng)化技術(shù)的迅速發(fā)展,準(zhǔn)確的測(cè)距定位技術(shù)成為了提高生產(chǎn)效率、保障工人安全和優(yōu)化資源分配的關(guān)鍵因素。隨著工業(yè)4.0的進(jìn)一步推進(jìn),實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)(RTLS)、激光測(cè)距技術(shù)、超寬
2024-11-21 15:41:591459

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