面向无线定位的多源不确定性建模与分析方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61671174
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Many uncertainties are the main factor, which determine the accuracy of wireless localization-based decision-making information in engineering application. So there exists following key issues to be solved in wireless localization: deeply analyze and research on uncertain factors, perform modeling the uncertainty from multiple resources, explore and mine the effective uncertain analysis methods, and on the basis of the above research on uncertain management and assessment in wireless localization..This project is planned to be mainly studied from modeling and methodological aspects, and they are as followings: (1) For the modeling problem of multiple uncertain factors in wireless localization, analyze and research on the source and impact of multiple resource uncertain factors, research and propose uncertain modeling and general analysis methods; (2) For the problem of uncertainty management in distance estimation, research and proposed the analysis methods including quantization, representation, sensitiveness analysis and propagation;(3) For uncertainty problem of the model and its parameters in localization computing, research and proposed the method of interval regeneration particle filter based dynamic localization and particle distribution based uncertainty evaluation methods of localization result, construct the uncertainty processing methodological system in wireless localization..Through researches mentioned above, we provide theoretical and method support for uncertain processing in wireless localization with multiple uncertain resource, and also provide theory and method reference for other fields.
诸多不确定性是影响无线定位在工程应用中提供位置决策信息准确性的主要因素。因此,深入分析无线定位不确定性因素,开展多源不确定性建模,并挖掘有效的不确定性分析方法,实现不确定性管理和定位不确定性评估,是目前无线定位研究中亟需解决的关键问题。.从建模和分析方法两个层面开展研究:(1)针对多种不确定性因素问题,分析无线定位中的不确定性因素及影响机理,研究并提出多源不确定性建模和一般性分析方法,解决不确定性建模问题;(2)针对距离估计不确定性问题,研究并提出输入不确定性的量化、表达、敏感分析和传播的分析方法,解决距离估计中不确定性管理问题;(3)针对定位计算不确定性问题,研究并提出区间再生粒子滤波动态定位和区间粒子分布的定位不确定性评估方法,解决模型及参数不确定性问题;.通过本项目研究,探索多源不确定性因素情况下的无线定位方法的理论依据和解决方法,也为其它领域不确定性处理提供理论基础和方法参考。

结项摘要

没有位置信息的感知数据是没有意义的,位置信息对于诸多基于位置服务的应用系统具有重要的意义。然而复杂环境中的诸多不确定性因素导致了无线定位误差较大,难以满足应用系统的需求。因此,课题深入分析无线定位不确定性因素,开展多源不确定性建模和不确定性分析方法研究,构建完整的无线定位不确定性分析方法体系,课题开展了不确定性影响机理分析、距离估计的不确定性分析和无线定位的不确定性分析。1)在不确定性影响机理分析方面,课题系统性地提出了输入参数的不确定性建模(基于区间数的不确定性评估和表达)、中间结果的不确定性建模(敏感和传播分析)、输出结果的不确定性建模(不确定性综合)方法;2)系统分析了距离估计的不确定性,包括显性表达模型和隐性表达模型的敏感分析、传播和综合,通过仿真和实验验证了分析方法的可行性和有效性;3)系统分析了定位计算的不确定性,以三边定位为例,分析了不确定性敏感、传播和综合。并在此基础上,提出了质量评估和自适应优化选择的定位方法,实验结果证明了该方法的有效性和可行性。4)动态定位及其结果的不确定性评估方面,课题提出了基于卡尔曼滤波的动态定位和基于粒子滤波的动态定位,并对定位结果不确定性进行了评估;5)定位系统的验证和评估平台构建方面,构建了基于NanoLoc的无线自组织高精度定位验证评估系统和基于UWB的定位验证评估系统,为课题提出的定位不确定性分析方法和定位改进方法的验证和评估提供支撑。. 课题在不确定性分析的研究成果为发现定位过程中重要的不确定性因素、不确定性量化和表达、敏感和传播分析、以及采取有效措施提高距离估计精度、定位精度提供重要的理论依据和解决方法。同时课题开展系统性的不确定性分析理论和方法为其它领域中的不确定性分析提供重要的理论基础和方法参考。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(13)
专利数量(21)
Stability analysis of hyperspectral band selection algorithms based on neighborhood rough set theory for classification
基于邻域粗糙集分类理论的高光谱波段选择算法稳定性分析
  • DOI:
    10.1016/j.chemolab.2017.08.005
  • 发表时间:
    2017-10-15
  • 期刊:
    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Liu, Yao;Yang, Junjie;Yan, Xiaozhen
  • 通讯作者:
    Yan, Xiaozhen
航空飞行试验新一代网络化遥测技术浅析
  • DOI:
    10.19650/j.cnki.cjsi.2017.02.001
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    仪器仪表学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗清华;彭宇;周鹏太;彭喜元;王伟;黄涛
  • 通讯作者:
    黄涛
超声波传感器特性分析与测试方法的研究
  • DOI:
    10.13705/j.issn.1671-6833.2020.03.022
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    郑州大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王翥;刘春龙;罗清华
  • 通讯作者:
    罗清华
UAM-RDE: an uncertainty analysis method for RSSI-based distance estimation in wireless sensor networks
UAM-RDE:无线传感器网络中基于 RSSI 的距离估计的不确定性分析方法
  • DOI:
    10.1007/s00521-020-04777-y
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Neural Computing & Applications
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Yan Xiaozhen;Zhou Pengtai;Luo Qinghua;Wang Chuntao;Ding Jinfeng;Hu Cong
  • 通讯作者:
    Hu Cong
A SINS/DVL Integrated Positioning System through Filtering Gain Compensation Adaptive Filtering
一种基于滤波增益补偿自适应滤波的SINS/DVL集成定位系统
  • DOI:
    10.3390/s19204576
  • 发表时间:
    2019-10
  • 期刊:
    Sensors
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Yan Xiaozhen;Yang Yipeng;Luo Qinghua;Chen Yunsai;Hu Cong
  • 通讯作者:
    Hu Cong

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其他文献

Postal-collisional, potassic m
后碰撞、钾矿
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    吴福元
基于区间数聚类的无线传感器网络定位方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭宇;罗清华;王丹;彭喜元;PENG Yu 1 LUO Qing-Hua 1 WANG Dan 2 PENG Xi-Yuan 11. Automati
  • 通讯作者:
    PENG Yu 1 LUO Qing-Hua 1 WANG Dan 2 PENG Xi-Yuan 11. Automati
基于节点健康度的无线传感器网络冗余通路控制方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋佳;罗清华;彭喜元
  • 通讯作者:
    彭喜元
安徽庐枞中生代富钾火山岩成因的地球化学制约
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    地球化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘洪;邱检生;罗清华;徐夕生;凌文黎;王德滋
  • 通讯作者:
    王德滋
郯庐中南段晚中生代富钾岩浆作用及其对金(铜)成矿的制约
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    矿床地质
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邱检生;罗清华;Brent McInnes
  • 通讯作者:
    Brent McInnes

其他文献

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罗清华的其他基金

面向多AUV动态拓扑的概率因子优化选择分布式协同定位方法研究
  • 批准号:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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