导读:本文包含了异步网络定位论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:工业,室内定位,确定性网络,实时性
异步网络定位论文文献综述
薛塬,苏伟,王洪超,杨冬[1]（2019）在《支持异步TDOA测量的确定性定位网络》一文中研究指出在工业场景中,复杂无线环境对定位网络的影响导致定位存在实时可靠性差、精度低的问题.基于此,本文设计了在信标节点异步情况下支持TDOA(Time Difference-Of-Arrival)测量的确定性定位网络模型(ASync-DetNET),同时提出了适用于ASync-DetNET的节点感知模型和定位模型.通过简化了定位节点对数据信息的获取方式,合理调度通信资源,使得能够满足不同精度的定位需求,在保障定位精度的前提下,提高定位的实时可靠性.本文在实际搭建的面向复杂工业环境的UWB(Ultra-WideBand)室内定位系统中进行测试,结果表明文中方法能够在一定程度上提高了定位精度,保证定位的确定性.(本文来源于《电子学报》期刊2019年10期）
陆康丽[2]（2018）在《异步网络的多维测量融合定位方法研究》一文中研究指出在无线传感器网络定位研究中,节点的定位技术是无线传感器网络重要的支撑技术之一,目前对于异步网络的定位研究主要集中于采用单一的时间测量方法,研究内容还不够深入。时间同步与定位在时间特性上具有共性,本论文针对异步网络的定位问题,拟采用时间相关到达时间(Time of Arrival,TOA)和非时间相关到达角度(Angle of Arrival,AOA)、信号接收强度(Received Signal Strength,RSS)的多维测量实现异步网络的时间同步和融合定位,提出时间同步和定位的共同联合估计方法,既实现时间同步,又实现了位置估计。为了弥补或消除单个定位技术的定位缺陷,本文采用多维测量增加了测量信息量,通过以下研究实现多维测量的融合定位。(1)在异步网络中节点时钟漂移和偏离的计时模型基础上,采用通过多路来回信号传递机制,以时间相关(TOA)和非时间相关(RSS、AOA)的多维测量作为输入量,分别用线性化方程表示建立多维测量融合定位优化模型。(2)将融合测量建立的非线性优化模型转化为线性方程,并提出了节点位置坐标估计的多维融合测量联合估计算法,包括非约束线性最小二乘(Unconstrained Linear Least Squares,ULLS)及约束线性二乘(Constrained Linear Least Squares,CLLS)方法,定位性能分析无限接近克拉美罗下界值。(3)将所设计的多维测量的时间同步和融合定位算法,在仿真软件上进行实验算法验证和分析,测试不同环境噪声对定位精度的影响,理论分析定位算法的计算复杂度,并与仿真运行测试结果作比较。仿真结果表明融合测量的定位方法较单一测量方法的估计误差更小,且约束CLLS方法更为精确。半定规划(Semi-Definite Programming,SDP)算法精度高于非约束ULLS,但是计算复杂度较高,本文提出的异步网络多维测量融合定位方法取得了较高的稳定性和定位精度。(本文来源于《浙江农林大学》期刊2018-12-19）
许鲁宁,倪荣霈,解延春[3]（2016）在《异步无线传感器网络定位算法研究》一文中研究指出本文讨论了一种基于钟差补偿的异步无线传感器网络定位算法,网络中各个节点时钟是不同步的。在锚节点相对定位时利用锚节点钟差补偿信号飞行时间(TOF),减少钟差对锚节点相对定位的影响。标签定位时利用钟差的最小二乘估计补偿原始TDOA,实现标签的精确定位,解决了时间不同步造成的定位误差过大的问题。最后通过仿真验证了算法有效性。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2016年04期）
李家香[4]（2015）在《无线异步定位网络的功率分配优化研究》一文中研究指出随着无线技术的发展,位置信息在商业、公共安全、军事、宽带传输等应用领域发挥着重要的作用。在实际应用中,无线网络节点数目较多,覆盖范围较广,网络结构复杂,节点之间很难实现时钟严格同步,提供无线异步定位网络定位精度和同步精度的评估基准具有重要的意义。同时由于定位精度受系统功率影响,在功率受限的无线网络中合理分配节点的发射功率是提高定位精度的重要措施。本文以获取定位误差下界最小值为目标研究了无线异步定位网络的功率分配优化问题。具体研究内容包括以下几个方面。(1)为了评估无线异步网络定位技术和定位算法的量化基准,本文通过对无线异步网络框架模型的分析,提供了位置估计、时钟偏差估计以及联合位置估计和时钟偏差的克拉美-罗下界表达式。(2)对于锚节点覆盖率低,定位范围大的无线定位网络,通过协作定位技术可以获得较好的定位精度。本文将研究范围扩展到对协作定位网络模型的性能分析上,得出了描述无线协作定位网络的定位精度,时钟同步精度以及联合定位和同步的性能下界表达式,为协作网络进一步的研究提供了理论基础。并比较了协作定位网络和非协作定位网络的定位性能的差别。(3)对于功率分配优化的研究,分别以位置估计、时钟偏差估计以及联合定位和同步的性能下界为优化目标函数,在系统功率有限的约束条件下建立优化框架模型,证明了所有的优化模型均为凸问题,从而可以在总功率受限的异步网络中得到性能下界最优解。并比较了功率优化分配方法与均匀分配方法的定位性能,分析了功率分配在不同网络结构条件下对定位和同步性能的影响。(4)时钟同步精度和定位精度相互影响,本文通过定义定位和同步的相关系数以及建立定位和同步之间的折中优化模型,研究了定位和同步在功率优化分配上的关系。本课题通过对异步定位网络的性能分析为实际定位算法提供了一个量化指标,同时功率优化分配机制可以对实际的定位系统设计和部署提供参考。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2015-12-01）
朱光明,蒋荣欣,周凡,陈耀武[5]（2015）在《异步无线传感网络同时定位与跟踪算法》一文中研究指出针对异步无线传感网络环境下同时节点定位和目标跟踪问题,提出了一种可以同时进行传感器节点定位和目标跟踪的算法.该算法利用增广状态向量法对目标状态和节点位置进行同时估计,并利用固定点平滑算法对目标状态进行最优估计,实现了异步无线传感网络环境下的目标状态的最优估计以及节点位置的估计.结合节点位置和目标状态的增广状态向量取代了传统目标跟踪算法中的状态向量,在滤波算法中被用于节点位置和目标状态的同时估计.仿真实验证明:在相同的测量次数和通信次数情况下,本算法不但能够取得更高的节点位置估计精度和目标状态估计精度,而且能够取得更多目标状态的估计结果.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2015年08期）
孙庭波,屈玉贵,赵保华[6]（2009）在《一种异步无线传感器网络目标定位方法》一文中研究指出提出一种应用于异步无线传感器网络的分段式定位方法,该方法根据目标移动速度将定位过程自动分段,在每个时间段初期用同步定位方法获得目标准确初始位置,然后在此基础上采用异步定位.分段式定位方法解决了普通异步定位方法无法准确定位慢速目标的问题,大大降低定位系统对目标节点移动速度的要求.模拟仿真结果表明,该方法可以得到良好的效果.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2009年11期）
管萍,张凤池[7]（2000）在《基于神经网络控制的交流异步电机定位系统》一文中研究指出交流异步电机的定位控制始终是一个未彻底解决的难题 ,为此介绍了一种用PLC软件控制电机制动达到准确定位的方法。较详细地说明如何将这种方法用于实际控制系统中 ,并把神经网络控制引入到该控制系统中 ,利用神经网络的自学习功能以提高系统的定位精度 ,详尽阐述了设计方案及其工作原理。实验结果显示出该定位系统具有准确的定位精度。(本文来源于《北京机械工业学院学报》期刊2000年04期）
异步网络定位论文开题报告
（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：
在无线传感器网络定位研究中,节点的定位技术是无线传感器网络重要的支撑技术之一,目前对于异步网络的定位研究主要集中于采用单一的时间测量方法,研究内容还不够深入。时间同步与定位在时间特性上具有共性,本论文针对异步网络的定位问题,拟采用时间相关到达时间(Time of Arrival,TOA)和非时间相关到达角度(Angle of Arrival,AOA)、信号接收强度(Received Signal Strength,RSS)的多维测量实现异步网络的时间同步和融合定位,提出时间同步和定位的共同联合估计方法,既实现时间同步,又实现了位置估计。为了弥补或消除单个定位技术的定位缺陷,本文采用多维测量增加了测量信息量,通过以下研究实现多维测量的融合定位。(1)在异步网络中节点时钟漂移和偏离的计时模型基础上,采用通过多路来回信号传递机制,以时间相关(TOA)和非时间相关(RSS、AOA)的多维测量作为输入量,分别用线性化方程表示建立多维测量融合定位优化模型。(2)将融合测量建立的非线性优化模型转化为线性方程,并提出了节点位置坐标估计的多维融合测量联合估计算法,包括非约束线性最小二乘(Unconstrained Linear Least Squares,ULLS)及约束线性二乘(Constrained Linear Least Squares,CLLS)方法,定位性能分析无限接近克拉美罗下界值。(3)将所设计的多维测量的时间同步和融合定位算法,在仿真软件上进行实验算法验证和分析,测试不同环境噪声对定位精度的影响,理论分析定位算法的计算复杂度,并与仿真运行测试结果作比较。仿真结果表明融合测量的定位方法较单一测量方法的估计误差更小,且约束CLLS方法更为精确。半定规划(Semi-Definite Programming,SDP)算法精度高于非约束ULLS,但是计算复杂度较高,本文提出的异步网络多维测量融合定位方法取得了较高的稳定性和定位精度。
（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。
异步网络定位论文参考文献
[1].薛塬,苏伟,王洪超,杨冬.支持异步TDOA测量的确定性定位网络[J].电子学报.2019
[2].陆康丽.异步网络的多维测量融合定位方法研究[D].浙江农林大学.2018
[3].许鲁宁,倪荣霈,解延春.异步无线传感器网络定位算法研究[J].数字技术与应用.2016
[4].李家香.无线异步定位网络的功率分配优化研究[D].哈尔滨工业大学.2015
[5].朱光明,蒋荣欣,周凡,陈耀武.异步无线传感网络同时定位与跟踪算法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2015
[6].孙庭波,屈玉贵,赵保华.一种异步无线传感器网络目标定位方法[J].中国科学技术大学学报.2009
[7].管萍,张凤池.基于神经网络控制的交流异步电机定位系统[J].北京机械工业学院学报.2000