MMApr, 2020

使用单个无人机的基于 RSSI 的户外定位

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TL;DR本文提出了一种基于 RSSI 的定位方法，利用单个无人机通过聚类方法和奇异值分解来实现，实验结果表明，该方法可以实现低至 7 米的定位准确度。
localizationunmanned aerial vehiclesrssi-based localizationclustering methodsingular value decomposition
发现论文，激发创造
  • 利用混合无线信道模型辅助 UAV 无线节点定位

    本文提出了一种基于接收信号强度测量的无人机对地面用户定位的混合信道模型，结合神经网络逼近无人机天线增益函数，利用粒子群优化技术实现精确定位。

    May, 2022

  • 利用贝叶斯优化定位 WiFi 设备的无人机

    使用基于贝叶斯优化的高斯过程回归方法，结合无人机采集的信号强度测量，可以在灾后搜救等应用场景下，仅仅花费少量时间和测量准确地定位 WiFi 设备的位置。

    Oct, 2015

  • 基于视觉的无人机在拒绝环境下的定位系统

    该研究通过视觉方法探究无人机在全球导航卫星系统拒绝服务环境下如何准确定位自身，为此构建了基于转换器的基线并提出了新的连续型评估指标 SDM，以解决现实应用场景中空间距离和尺度变换所带来的问题。同时，利用孪生网络和度量学习构建，设计邻居搜索后处理策略解决大距离定位偏差问题。

    Jan, 2022

  • 利用机器学习技术改进的物联网应用的室内定位

    利用机器学习算法和无线技术实现基于接收信号强度指示器 (RSSI) 的室内定位，通过测试不同的机器学习模型和无线技术，评估室内环境下的定位精度和稳定性。

    Feb, 2024

  • 透过无人机辅助实现无线网络中的射频映射和连接

    该论文讨论了使用无人机作为飞行无线接入网络（RAN）节点和射频（RF）感知定位设备的优点，以及如何将其应用于两种场景。论文讨论了无人机的合适位置选择和轨迹设计所涉及的局部地形特征和射频环境映射的挑战，并介绍了相关的算法解决方案，说明了射频映射对于连接性、感知和定位性能所带来的优势。

    May, 2022

  • 运用边缘检测和神经网络来改善无人机定位

    该论文提出了一种新的方法，用于在缺乏全球导航卫星系统（GNSS）的环境中对无人机进行地理定位。通过预处理图像以提取边缘信息，可以显著提高 UAV 地理定位方法的性能，并增强对方向和高度不准确性的鲁棒性。此外，引入了一种用于本地化的置信度标准，并通过合成实验验证了相关发现。

    Apr, 2024

  • 通过计算几何优化无人机传感器在关键区域的容错性和质量保证定位部署

    对于无人机在关键领域的威胁，通过计算三角传感器的部署，优化覆盖范围、成本效益和容错性，可实现对无人机的有效定位和监测。

    Dec, 2023

  • 针对无人机轨迹及多用户波束成形的聚簇用户被动窃听攻击优化问题

    本文提出了利用无人机作为移动空中继站来解决现代无线通信中的基本被动窃听问题，通过多用户波束成形和深度强化学习算法来优化空中继站的位置和传输功率，使得在无法获取窃听通道情况下，划分系统后的通信保密容量能够随用户数的增加而逐渐提高。

    Jun, 2023

  • 基于协作强化学习的无人机（UAV）三维轨迹设计及跟踪

    本文研究使用一个主动无人机和四个被动无人机实时定位一个三维目标无人机的问题，并提出了基于 Z 函数分解的强化学习方法，通过优化无人机的轨迹和主动无人机的发送功率，以最大化目标无人机的定位精度。仿真结果表明，所提出的 ZD-RL 方法相对于 VD-RL 和独立深度 RL 方法，可以减小定位误差多达 39.4% 和 64.6%。

    Jan, 2024

  • 基于 IMU 监督的神经网络室内定位技术

    利用惯性测量单元（IMU）计算伪标签，本文提出了一种无需昂贵采集位置标签的无线电信号用户定位方法，并展示了在模拟和真实 5G 测量数据中达到分米级准确度的实验结果。IMU 辅助方法与完全监督方法相比性能相似，但部署所需的工作量明显减少。

    Feb, 2024