针对基于消息传递算法的节点定位方法复杂度和通信开销较高的问题,提出一种适用于节点可移动网络的低复杂度低协作开销的节点自定位算法。为降低通信负载,该算法将消息约束为高斯型函数,网络中只需传输各消息的均值和方差,并采用适用于...针对基于消息传递算法的节点定位方法复杂度和通信开销较高的问题,提出一种适用于节点可移动网络的低复杂度低协作开销的节点自定位算法。为降低通信负载,该算法将消息约束为高斯型函数,网络中只需传输各消息的均值和方差,并采用适用于指数模型的变分消息传递(VMP)算法以降低计算复杂度。首先,根据节点的历史轨迹对节点位置进行预测,得到当前时刻的先验信息。然后,在因子图上按照VMP消息更新规则、通过迭代近似求解节点位置变量的后验分布。在消息更新中,对于非线性测距模型引起的非高斯置信,通过非线性项的二阶泰勒级数展开将其近似为高斯型函数。最后,根据最大后验估计准则得到位置估计。仿真结果表明,该算法的定位精度与基于非参数化置信传播的SPAWN(Sum-Product Algorithm over a Wireless Network)接近,但计算复杂度和通信负载均显著降低。展开更多
提出一种基于因子图优化的多传感器融合水下机器人即时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法,以解决视觉-即时定位与地图构建(Visual-Simultaneous Localization And Mapping,V-SLAM)在复杂水下环境中面临...提出一种基于因子图优化的多传感器融合水下机器人即时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法,以解决视觉-即时定位与地图构建(Visual-Simultaneous Localization And Mapping,V-SLAM)在复杂水下环境中面临的问题。该算法结合光纤惯性导航系统、多普勒测速仪和双目相机数据,通过光纤惯性导航系统数据预积分和卡尔曼滤波,提升导航定位精度。利用因子图优化和闭环检测增强系统健壮性和一致性。经过测试,该算法在导航精度和三维建模上优于传统SLAM算法。展开更多
时域重叠复用(Overlapped Time Division Multiplexing,OvTDM)技术作为一种非正交的传输技术,人为地引入了符号间干扰来实现高传输速率,但这也使得OvTDM系统在进行最大似然序列检测时面临着极高的运算复杂度。为解决这一问题,研究了OvTD...时域重叠复用(Overlapped Time Division Multiplexing,OvTDM)技术作为一种非正交的传输技术,人为地引入了符号间干扰来实现高传输速率,但这也使得OvTDM系统在进行最大似然序列检测时面临着极高的运算复杂度。为解决这一问题,研究了OvTDM系统的卷积编码方式,利用发送序列和接收信号之间的关系构建了对应的因子图模型,结合消息传递的原理,提出了一种基于消息传递的OvTDM系统译码算法。该算法通过节点之间信息的不断迭代更新来实现信号的检测。最后,对该算法的性能进行了仿真和分析,并与Fano算法进行比较,仿真结果表明该算法的译码性能优于Fano算法并且具有很低的计算复杂度。展开更多
文摘针对基于消息传递算法的节点定位方法复杂度和通信开销较高的问题,提出一种适用于节点可移动网络的低复杂度低协作开销的节点自定位算法。为降低通信负载,该算法将消息约束为高斯型函数,网络中只需传输各消息的均值和方差,并采用适用于指数模型的变分消息传递(VMP)算法以降低计算复杂度。首先,根据节点的历史轨迹对节点位置进行预测,得到当前时刻的先验信息。然后,在因子图上按照VMP消息更新规则、通过迭代近似求解节点位置变量的后验分布。在消息更新中,对于非线性测距模型引起的非高斯置信,通过非线性项的二阶泰勒级数展开将其近似为高斯型函数。最后,根据最大后验估计准则得到位置估计。仿真结果表明,该算法的定位精度与基于非参数化置信传播的SPAWN(Sum-Product Algorithm over a Wireless Network)接近,但计算复杂度和通信负载均显著降低。
文摘提出一种基于因子图优化的多传感器融合水下机器人即时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法,以解决视觉-即时定位与地图构建(Visual-Simultaneous Localization And Mapping,V-SLAM)在复杂水下环境中面临的问题。该算法结合光纤惯性导航系统、多普勒测速仪和双目相机数据,通过光纤惯性导航系统数据预积分和卡尔曼滤波,提升导航定位精度。利用因子图优化和闭环检测增强系统健壮性和一致性。经过测试,该算法在导航精度和三维建模上优于传统SLAM算法。
文摘时域重叠复用(Overlapped Time Division Multiplexing,OvTDM)技术作为一种非正交的传输技术,人为地引入了符号间干扰来实现高传输速率,但这也使得OvTDM系统在进行最大似然序列检测时面临着极高的运算复杂度。为解决这一问题,研究了OvTDM系统的卷积编码方式,利用发送序列和接收信号之间的关系构建了对应的因子图模型,结合消息传递的原理,提出了一种基于消息传递的OvTDM系统译码算法。该算法通过节点之间信息的不断迭代更新来实现信号的检测。最后,对该算法的性能进行了仿真和分析,并与Fano算法进行比较,仿真结果表明该算法的译码性能优于Fano算法并且具有很低的计算复杂度。
