针对室内复杂环境中无线信号在非视距传播时造成的定位精度低的问题,提出一种门限比较加权法(TCW)-Taylor级数展开的联合定位算法。首先通过卡尔曼滤波器实时消除信号到达时间(TOA)测量值中的非视距误差,然后然后在平滑过的TOA值和含测量噪声的信号到达角度(AOA)确定的定位区域内利用TCW计算目标节点的位置,将计算结果作为Taylor级数展开的初值,最后通过迭代求解实现第二次精细定位。仿真实验结果表明,与传统的全质心-Taylor级数展开定位算法和基于最小二乘法的TOA/AOA混合定位算法相比,增加AOA约束条件和对不同的位置点赋予不同的动态权值定位,可以使初始定位结果更加准确,更加接近克拉默-拉奥下界。

为了更精确有效地测量某检测系统下激光光斑的中心位置和半径, 提出了一种基于LabVIEW视觉处理模块中Vision Assistant的激光光斑中心定位方法。在Matlab环境下, 对CCD采集到的激光光斑图像预处理后用理论上可行的3种常见光斑中心定位算法分别进行仿真并做了对比实验, 如Houng变换与自身改进方案对比, 圆拟合算法不同算子之间的对比以及空间矩定位法的二次细化对比, 从而对3种定位算法做出利弊分析。最后对光斑中心定位方法做出随机设置不同ROI多次测量取平均值的实用化新方法。仿真结果表明, 该方法能够快速、准确地得到光斑中心位置和半径值, 并且测量精度可达小数点后两位。

结构化场景图像的纹理较为单一, 可提取的局部特征较少。在宽基线情况下, 基于图像局部特征的匹配方法很难获取正确匹配, 导致匹配精度降低。为此, 提出了一种以图像局部特征匹配为基础进行配扩展的方法。匹配扩展时, 将图像中线段的两端点作为匹配的基元, 利用线段两端点在不同视点间的共线性和对极约束限定候选匹配的搜索空间, 剔除错误匹配, 进行匹配关系的传播。实验结果表明: 当图像存在一定的尺度和视点变化以及明显的光照变化时, 该方法能够有效地增加匹配的数目, 为精确的极线几何估计和三维重建奠定了良好的基础。