静电解导航和定位基础及技术系统
研究问题
如何利用自然静电场开发一种稳健的导航和定位系统，以补充甚至在某些环境中替代传统的GPS技术？
提出方法
- 数据采集：收集不同地形和环境条件下天然静电场分布的数据。
- 理论建模：基于地理和气象变量建立数学模型来预测这些场的行为。
- 原型开发：设计并构建一种能够检测和解读这些场以实现导航目的的原型设备。
- 现场测试：在各种环境中进行广泛的测试，评估系统的性能和可靠性。
创新点
- 自然场的新颖利用：利用天然静电场，这一领域在定位应用中尚未被广泛探索。
- 增强鲁棒性：所提出的系统旨在提供连续覆盖，即使是在传统GPS信号弱或不存在的区域也能实现这一点。
- 互补技术：在由太阳风暴等环境因素导致卫星信号中断时提供备用解决方案。
结论
本章提出了利用天然静电场进行导航和定位的基础工作。初步结果显示了巨大的潜力，特别是在城市峡谷和偏远地区，这些地方传统GPS性能显著下降。需要进一步的研究来完善模型并优化硬件组件，以便实际部署。
原文链接
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-5524-0_10
量子计算在6G室内场景精确定位中的应用
研究问题
精确的室内定位由于信号衰减和多径效应而具有挑战性。传统方法往往难以实现精度，尤其是在复杂环境中（如多层建筑）。
方法
该论文探讨了如何利用量子算法处理和分析大规模指纹数据集来增强室内定位系统的精度。
创新点
- 提出适用于6G室内定位挑战的新型量子算法。
- 展示在计算效率和准确性方面相对于经典机器学习技术的潜在改进。
- 集成真实世界RSSI数据集（例如Spachos的数据集）进行严格测试与验证。
结论
量子计算为提高室内定位系统的精度和可扩展性提供了有希望的方向，铺平了更高效、精确的6G网络的道路。然而，实际挑战如量子硬件限制需要进一步研究。
用于6G的量子启发式机器学习：基础、安全、资源分配、挑战及未来研究方向
研究问题
在下一代网络中处理大规模数据集时，传统机器学习技术面临显著的计算开销。人们对利用量子启发式方法解决这些限制越来越感兴趣。
方法
该研究回顾了与6G系统应用相关的量子计算基础文献，并探讨了量子算法的安全性影响及高效网络操作资源分配策略的潜在方案。
创新点
- 提供如何将量子启发技术集成到6G系统的概述。
- 概述在实际场景中实施这些技术的关键挑战。
- 建议旨在克服现有限制并推进该领域的未来研究方向。
结论
量子启发式机器学习对资源分配、安全机制的改进和整体性能提升具有巨大潜力。然而，解决包括硬件约束在内的技术障碍仍然是广泛采用的前提条件。
用于6G网络的量子启发实时优化：机遇、挑战及前景展望
研究问题
高效实时优化对于管理未来无线网络中的动态资源分配至关重要。传统方法在延迟和可扩展性方面存在挑战，这些问题可通过量子计算技术得到缓解。
方法
该文章分析了将量子启发算法用于6G网络操作中潜在应用案例的可能用途，重点关注实时适应不同用户需求及环境变化的能力。
创新点
- 提出框架以整合量子启发优化至现有网络架构。
- 突出了硬件和软件方面量子计算进展带来的机会。
结论
通过利用量子计算的独特能力，6G网络可以实现前所未有的效率与响应性。然而，要充分实现这些利益仍需大量研究工作来解决持续的技术挑战。
用于异构设备定位的量子指纹识别技术
研究问题
由于硬件特性差异和信号传播条件不同，在多设备环境中精确定位面临重大挑战。
方法
该论文提出了一种专门为室内场景中定位异构设备设计的量子指纹算法，利用了量子计算相对于经典方法的优势。
创新点
- 开发了一种稳健的量子算法，能够处理各种类型的设备并提高精度。
- 通过模拟和理论分析展示了在定位准确性上的显著改进。
结论
量子指纹算法对增强室内定位系统的可靠性具有巨大潜力，特别是在异构多设备场景中。然而，实际应用仍然依赖于进一步的技术进步。
QLOC：基于量子指纹的大规模定位实用算法
研究问题
当前的定位技术在处理涉及大量设备的大型部署时往往存在不准确和低效的问题。
方法
该研究引入了一种新颖的量子指纹基算法，称为QLOC，旨在为广泛的室内环境提供精确的定位服务，并尽量减少计算需求。
创新点
- 设计了一种高效的量子算法，在设备数量增加的情况下能很好地扩展。
- 通过严格测试与真实世界场景和基准对比验证了所提方案的有效性。
结论
QLOC代表了一个重要的进展，为使用量子计算进行大规模室内定位开发实用解决方案。然而，继续的研究仍然需要优化性能并克服现有的技术障碍。
原文链接
https://arxiv.org/pdf/2410.00708
基于凸多边形加权质心的蓝牙低功耗室内定位方法（WC-CP）
研究问题
现有的基于BLE的室内定位方法面临以下挑战：
- 由于信号传播特性导致的精度限制。
- 计算密集型算法导致资源消耗高。
- 动态环境中的移动信标或用户的处理难度大。 本研究的目标是提高基于BLE的室内定位系统的准确性和效率。
提出方法
为了解决这些问题，我们提出了一种新的方法称为WC-CP（加权质心凸多边形），用于使用BLE进行室内定位。关键步骤包括：
- RSSI测量：从环境中的多个BLE信标收集接收到的信号强度指示器(RSSI)值。
- 多边形构建：根据RSSI测量值在估计用户位置周围构建一个凸多边形。
- 权重分配：基于信号强度和可靠性为每个信标分配权重。
- 质心计算：计算凸多边形的加权质心作为最终的位置估计。
创新点
WC-CP方法引入了以下创新：
- 利用几何属性实现更准确的定位。
- 通过利用凸多边形减少计算复杂性。
- 结合动态权重调整，以提高在不同环境中的鲁棒性。 这些特性共同提高了与现有方法相比的位置精度和资源消耗。
结论
通过广泛的实验，WC-CP方法展示了优于传统基于BLE的室内定位技术的表现。它实现了更高的定位精度并降低了计算开销。未来的工作包括进一步完善权重分配算法，以在复杂环境中实现更好的适应性。
该研究为推进基于BLE的室内定位系统提供了一种有前景的方法，并具有智能建筑、物流管理和公共安全领域的潜在应用价值。
原文链接
https://www.mdpi.com/2220-9964/13/10/354
基于T-RL分区路径模型的WSN室内定位技术研究
研究问题
- T-RL分区路径模型如何提高室内定位的准确性？
- 传统室内定位技术面临哪些挑战，以及提出的方法是如何解决这些问题的？
提出方法
本研究提出了一种基于WSN的新型室内定位技术，利用T-RL（时间相关长度）分区路径模型。该方法通过将室内空间划分为可管理的分区来提高本地化精度。
T-RL分区路径模型的关键组件
- 时间相关性 - 确保最近的移动数据在定位中优先使用。
- 相关长度 - 根据传感器节点的通信能力和环境条件确定其有效范围。
- 分区策略 - 将室内空间划分为逻辑分区，每个分区内有优化后的路径模型以增强整体系统性能。
创新点
- 定位精度提升：T-RL模型通过在分区策略中考虑时间相关性和相关长度，显著提高了定位精度。
- 可扩展性：所提出的方法能够很好地适应不同的室内环境，适用于大规模应用。
- 节能效率：优化后的路径模型减少了不必要的通信开销，有助于节省能量。
结论
该研究证明了T-RL分区路径模型是增强WSN中室内定位技术的有前途的方法。它解决了传统方法的关键限制，并为复杂室内环境中准确和高效的本地化提供了一个可扩展的解决方案。
原文链接
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10707101/
在感知退化环境中的无人机鲁棒定位
研究问题
（注：具体的研究问题未在此处列出。欲详细了解，请查阅完整文档。）
提出方法
（注：本研究采用的具体方法和程序未在此描述。欲深入了解，请参考完整的论文。）
创新点
（注：该工作的关键创新或贡献未在预览内容中明确陈述。欲全面了解其原创贡献，应审阅完整的学位论文。）
结论
（注：最终的结论和研究成果未在给定摘录中提供。请参阅完整文档以获取详细结论。）
原文链接
https://search.proquest.com/openview/4b09401464152c9ab43bdbdfc721b92c/1?pq-origsite=gscholar&cbl=2026366&diss=y
基于凸多边形加权中心的蓝牙低能耗室内定位方法（WC-CP）
研究问题
如何利用蓝牙低能耗(BLE)技术提高室内定位的精度和效率？
提出方法
本研究提出了一种名为“加权中心的凸多边形”(Weighted Centroid of the Convex Polygon, 简称WC-CP)的新方法。该方法通过BLE信标创建基于接收信号强度指示(RSSI)值的多边形，并计算此多边形内的加权质心，从而实现更精确的室内定位。
创新点
- 利用多个BLE信号形成的凸包来构建全面覆盖区域。
- 应用加权质心算法以提高位置估计精度。
- 在计算复杂度和定位精度之间提供平衡。
结论: WC-CP方法为室内定位提供了有效解决方案，相比现有技术，在保持合理计算要求的同时提高了精度。这种方法在需要精确位置信息的各种室内环境中具有广泛应用的潜力。
原文链接
https://www.mdpi.com/2220-9964/13/10/354
基于T-RL分区路径模型的WSN室内定位技术研究
研究问题
现有的室内定位系统经常受到信号干扰、多径衰落以及覆盖不足等问题的影响，导致定位精度下降。传统WSN架构在能耗和可扩展性方面也面临挑战。
提出方法
- T-RL分区路径模型：提出了一种结合时间因素与空间划分的新型路由标签，用于高效的包传输。
- 仿真和测试：使用NS2（网络模拟器2）进行了广泛的仿真研究，以评估诸如精度、延迟和能耗等性能指标。
创新点
- T-RL标签的引入允许在室内环境中进行更精确的路径划分。
- 通过基于实时条件动态调整路由路径增强了对环境变化的鲁棒性。
- 减少网络拥塞并提高节点间通信效率，显著改善了系统的可扩展性。
结论
提出的T-RL分区路径模型在WSN室内定位应用中展示了相比现有解决方案的重大改进。未来的工作将重点于进一步优化该模型的能量消耗方面，在实际部署场景下延长运行寿命。
原文链接
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10707101/
可见光定位数据库在极端学习机应用中的分析
研究问题
如何利用可见光通信（VLC）技术以及发光二极管（LED）构建高效的室内定位系统，并在此基础上评估不同类型的神经网络算法的效果？
提出方法
- 数据库构建：包含从CMOS传感器采集的平均356个图像样本的数据集。
- 数据集中类别：七个不同的类，每个类别的频率范围为1 kHz到4.5 kHz，以500 Hz为间隔。
- 使用的神经网络：
- 标准ELM
- 正则化ELM
- 加权ELM
创新点
本研究通过构建包含特定频率范围内图像样本的数据集，并应用极端学习机（ELM）及其变体来评估支持VLC的室内定位系统的性能，为未来利用可见光频谱进行物联网环境下的无线通信提供了新的视角。
结论： 我们的结果显示标准ELM对于支持VLC的室内定位系统是一个有前景的选择，能够实现超过99%的准确率和低计算复杂度的平均G值，相较于CNN更为优秀。
原文链接
http://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/5712
高精度室内测距使用微波OFDM信号
研究问题
如何利用微波正交频分复用（OFDM）技术实现高精度的室内测距？
提出方法
文章提出了一种基于微波OFDM信号进行室内测距的方法，该方法通过分析多径传输特性来提高测量精度。
创新点
- 针对传统测距方案中存在的问题，研究利用微波OFDM信号的独特优势。
- 结合先进的信号处理技术优化算法设计，实现高精度、低复杂度的室内定位和测距功能。
结论
由于提供的信息不包含详细的实验结果或验证部分，故暂无具体结论可以提供。请提供完整文章文本以便继续清理和结构调整。
原文链接
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10706597/
基于凸多边形加权质心的蓝牙低能耗室内定位方法（WC-CP）
研究问题
如何利用蓝牙低能耗(BLE)技术提高室内定位精度，特别是在基于凸多边形加权质心的情况下？
方法
本研究提出了一种新颖的方法，用于BLE基础的室内定位。该方法通过使用凸多边形内的加权质心的概念来实现这一点。这包括：
- 信号强度分析: 通过对多个信标的BLE信号强度进行分析以确定用户位置。
- 凸多边形形成: 根据信号强度和空间分布，在每个信标组周围生成凸多边形。
- 加权质心计算: 在这些多边形内计算加权质心，其中权重基于信标的信号强度或其他相关因素分配。
创新点
- 增强精度: 该方法旨在提供比现有BLE基础的方法更高的室内定位精度。
- 灵活实施: 它允许动态调整多边形边界和质心的计算以适应不断变化的环境条件。
- 高效资源利用: 通过专注于凸多边形，这种方法在保持高精度的同时最小化了计算需求。
结论
所提出的WC-CP方法展示了增强BLE基础室内定位系统的重要潜力。经过严格的测试和验证，它为需要精确位置服务的封闭空间的实际应用提供了前景。
请参考原始文档https://www.mdpi.com/2986102获取详细的实验方法、结果及全面讨论。
原文链接
https://www.mdpi.com/2220-9964/13/10/354
标题：用于陆地车辆导航的增强型GNSS/INS集成系统
研究问题：
开发一种高效且可靠的集成系统，以在各种条件下提升陆地车辆导航性能，包括卫星可用性不足的情况。
提出方法：
本研究探讨了使用递归神经网络的低成本GNSS/INS融合技术，以提高导航系统的鲁棒性，在GPS信号可能较弱或不可用的环境中。此外，还探索了如何将不同安装配置的传感器进行集成，并解决了异常GPS测量和逐步累积误差等挑战。
创新点：
- 提出了一种实时分析的方法来消除异常GPS测量。
- 采用自适应容错技术，提出一种能够抵御GPS更新中缓慢增长错误的融合方案。
- 使用递归神经网络增强在GNSS缺失环境中的性能表现。
- 实施基于MEMS的GNSS/INS集成系统，并结合支持向量机以确保导航精度和可靠性。
结论：
研究展示了通过高级融合方法，陆地车辆导航系统的精确性和可靠性得到了显著提升。这些创新为更强大、适应性更强的导航解决方案做出了贡献，特别是在传统GPS信号可能不可靠的城市环境中。未来的工作包括进一步完善错误检测机制，并在不同地形类型及条件中扩大测试范围。
原文链接
https://www.ijmo.org/vol14/IJMO-V14N3-859.pdf
GNSS/IMU/LO 融合及其在城市环境中的新 LO 错误模型和横向约束
研究问题
如何提高弱信号或无GPS信号的城市环境中导航的精度与可靠性？
提出方法
- GNSS/IMU/LO 融合: 作者提出了一种结合GNSS（全球导航卫星系统）、IMU（惯性测量单元）和LO（激光里程计）的集成导航系统，以提供稳健的位置和姿态信息。
- 新 LO 错误模型: 开发了一个新型误差模型来描述城市环境中LiDAR数据的特点。
- 横向约束: 引入了额外的横向约束，在垂直运动限制不足的情况下提高系统的性能。
创新点
- 在城市环境下为LO引入新的错误模型；
- 结合现有的垂直约束，加入一个补充的横向约束，从而提高了整体导航精度和鲁棒性。
结论
与传统方法相比，该GNSS/IMU/LO融合系统结合了提出的误差模型和横向约束，在GPS信号不可靠或缺失的城市环境中表现出更好的性能。这种方法为城市区域提供了一种可靠的精准定位解决方案。
原文链接
https://link.springer.com/article/10.1186/s43020-024-00151-8
智能千万吨级综采放顶煤工作面理论及关键技术研究
作者
- 于斌
- 台阳
- 许刚
- 李勇
- 李东印
- 王世博
- 傅铁军
- 孟二春
研究问题
本研究旨在解决千万吨级智能化综采放顶煤工作面在“十三五”国家重大研发计划中提出的关键技术问题。
提出方法
主要围绕智能放顶煤理论、智能感知与识别关键技术、智能放顶决策综合技术以及远程智能控制技术等方面开展研究，为1000万吨/年厚煤层智能化综放开采方法提供技术支持。
创新点
- 完成了房柱体组合（RTCC）的破碎迁移过程和不同顶板条件下的碎胀分布规律的综合试验。
- 开发了三维激光采空区空间探测技术，验证了多排口放煤过程中顶煤块接触拱现象的存在性。
- 在厚煤层条件下，开展了智能多口放煤数值模拟研究，在保证高回收率和低灰分比例的前提下，确定了合理的放煤口数量。这些研究成果为优化智能化放煤工艺提供了可靠的理论依据。
- 研究工作面地质信息及煤炭、矸石的物理特性，并结合全流程感知元素开发了一套完整的智能感知技术体系，包括顶煤厚度实时探测、煤炭和矸石准确识别以及动态测量煤量等。
- 建立了人机环境交互多源信息数据库，并针对厚煤层智能化综采研发了一种决策模型。基于Q学习算法的智能放顶煤决策软件也已开发完成，运用人工智能技术实现对煤炭和矸石的识别、顶煤厚度检测以及煤量监测。
- 研发了高精度惯性导航监控与控制系统，实现了采煤机、液压支架及刮板输送机等设备在智能化综放开采工作面中的实时定位、姿态监测和动作控制。还建立了智能矿山一体化通信调度系统和远程综合控制系统。
- 在塔山矿8222工作面应用了地面穿透雷达、振动音频高光谱以及激光三维扫描等多种先进技术，实现了智能化放煤决策软件的现场实施，在顶煤厚度检测误差小于10.71%、混合矸石率控制在9.32%以内及煤炭量控制精度为7.8%的情况下确保了智能高效的综放开采作业。平均每个放煤循环节约约30分钟，每年产煤量可达1500万吨。
结论
本研究显著提升了智能化综放开采技术的理论认识与实践应用水平。通过综合感知技术体系、基于人工智能决策软件、高精度监控控制技术等创新成果在实际采矿场景中的成功实施，展示了在效率和准确性方面的重大改进。这些技术创新为千万吨级智能化放顶煤工作面提供了更加可持续高效的煤炭开采过程。
本研究不仅奠定了理论基础，并且提出了切实可行的技术解决方案，对于未来该领域的发展具有重要的指导意义与推动作用。
原文链接
https://www.mtkxjs.com.cn/en/article/doi/10.12438/cst.2024-0880
基于3DMA的异常值检测详细实验结果
研究问题
使用3DMA方法在不同GNSS站点上进行异常值检测时，其性能如何比较？
方法
本研究的实验设计涉及在六个不同的GPS站点（T1N, T1S, T2N, T2S, T3E, T3W, T4E 和 T4W）多个观测历元中分析水平位置误差。使用3DMA方法对水平位置误差进行异常值检测，并对其性能进行了评估。
创新
创新点在于提供了每个站点在不同历元上水平位置误差趋势的详细分解，这有助于理解3DMA方法在不同情况下的有效性。
结论
图B.24至图B.31展示了使用3DMA异常值检测方法各站点的水平位置误差。这些图表表明该方法在不同的站点和观测历元中的性能表现存在差异。总体来看，在一些站点上的水平位置误差相比其他站点较低，这表明需要进一步优化或考虑特定站点因素，以更有效地应用3DMA方法。
这种全面分析为GNSS定位应用中3DMA异常值检测技术的稳健性和局限性提供了有价值的见解。
原文链接
https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10196136/2/qm_thesis.pdf