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1. 基于低成本接收机的双天线测姿算法

王守华, 李云柯, 孙希延, 纪元法

计算机应用 2019, 39 (8): 2381-2385. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122554

摘要（440）

PDF （723KB）（257）

针对低成本接收机双天线测姿系统利用直接法解算精度较低且存在系统粗差的问题，提出一种基于载波和伪距双差实时动态定位（RTK）卡尔曼滤波算法。首先，引入基线长度作为观测量，并将事先测量得到的精确基线长度作为观测量误差；然后，根据从天线接收机的历元时间间隔对主天线位置进行实时矫正，而周整模糊度采用改进LABMDA算法求解。在静态和动态情况下进行了测试，结果表明，在基线长度为1.1 m、采用GPS和北斗双系统进行观测的情况下，所提算法解算出的航向角精度在1°左右，俯仰角精度在2°~3°。相比传统的双天线直接法测姿，该算法在系统抗差性能和精度上都较优。

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2. 基于特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法

陆明炽, 王守华, 李云柯, 纪元法, 孙希延, 邓桂辉

计算机应用 2018, 38 (8): 2359-2364. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018020295

摘要（645）

PDF （966KB）（449）

针对传统iBeacon指纹定位技术中接收信号强度值（RSSI）波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题，提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法。在离线阶段，该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理，然后根据RSSI向量大小生成排序特征码等值，并与位置坐标等信息组成指纹信息，形成指纹库；在在线定位阶段，根据排序特征向量指纹匹配定位算法和基于距离的最优加权K最邻近法（WKNN）实现室内行人定位。在定位仿真实验中，该算法可以自动根据特征码进行聚类，从而降低了聚类的复杂度，能实现最大误差在0.952 m内的室内行人定位精度。

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