三边算法在气体源定位上的应用

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燃气管道检测、检漏和泄漏定位技术,维修抢修技术

燃气管道检测、检漏和泄漏定位技术，维修抢修技术发表时间：2017-07-07T15:07:38.880Z 来源：《防护工程》2017年第4期作者：张宏宇[导读] 本文通过对燃气管道中出现的泄露问题进行分析，并提出一些措施，期望能更好的促进燃气管道技术的发展和应用。

哈尔滨中庆燃气有限责任公司抢修大队摘要:城市天然气管网施工环境复杂性高,具有压力低、分支多与附件多特点,运行管理难度大,一旦出现泄露问题,很难在短时间内确定故障位置,影响十分严重。

为解决此问题,需要结合城市天然气管网建设特点进行分析,选择有效的技术,并建立完善诊断系统,自动完成管网运行状态信息的收集。

本文通过对燃气管道中出现的泄露问题进行分析，并提出一些措施，期望能更好的促进燃气管道技术的发展和应用。

关键词:燃气管道；管道泄漏；产生的问题；解决对策引言:对于石油管道泄漏检测技术的研究和应用，国内外已有很长的历史，但是由于石油管道输送介质的多样性、泄漏形式的多样性、输送管道环境的多样性的造成石油管道检测变得极其复杂，初期建设、运行使用以及后期检测等相关问题亟待解决。

一、燃气管道泄漏的原因（一）管道材料质量差，施工技术落后早期的燃气管道的材质主要是采用灰铸铁，而灰铸铁是一种耐腐蚀的管材，但是它具备着脆性大、韧性低、适应性差的特点，在施工过程中，需要很高的施工技能。

据市场调查，由灰铸铁制作而成的，而在使用燃气管道的过程中，管道经常会受到不均衡的压力。

过大的拉力或者机械作用，而出现断裂损坏、漏气等现象，甚至会发生重大事故。

（二）燃气管道腐蚀穿孔燃气管道腐蚀穿孔是管网泄漏的原因之一，管道腐蚀主要是因为在施工的过程不符合施工规范，致使管道外壁形成破损点，在与土壤接触的过程中，形成化学反应，从而发生电化学腐蚀。

管道长期的处于阴冷潮湿的环境中，受到腐蚀性介质的影响，容易穿孔。

在燃气输送的过程中，燃气中携带的腐蚀物质会对管道内壁造成腐蚀，从而形成穿孔。

（三）违章操作对于燃气管网的操作具有一定的危险性，所以应该严格按照施工规范执行。

uwb三边定位算法

uwb三边定位算法
UWB三边定位算法是一种基于测距的定位算法，通过测量待定位标签到多个已知位置的基站之间的距离，利用三边定位法计算出标签的位置。

具体实现步骤如下：
1. 收集所有基站的信息，并按照一定规则将基站分组。

2. 对每组基站，分别进行三边定位，得到一组定位结果。

3. 根据每组基站的权重，将每组的定位结果加权平均，得到最终的定位结果。

其中，UWB双向测距法分为单边双向测距法（SS-TWR）和双边双向测距法（DS-TWR）。

单边双向测距法只测量基站和标签之间的单向飞行时间，而双边双向测距法则测量基站和标签之间的双向飞行时间。

在UWB三边定位算法中，定位精度受到多种因素的影响，如基站之间的距离、基站和标签之间的通信环境、信号干扰等。

为了提高定位精度，可以采取以下措施：
1. 增加基站的密度，提高基站的分布均匀度。

2. 选取合适的权重函数，根据基站之间的距离等因素对定位结果进行加权平均。

3. 采用更精确的测距算法，如TOF算法等。

4. 考虑环境因素对信号传播的影响，如多径效应、信号干扰等。

二次风

300MW机组锅炉二次风门控制方式探讨2010-11-12 13:56:55 来源：中国计量测控网点击率：15947 字号: 摘要：本文通过对呼和浩特金山电厂和华润金能热电锅炉二次风门采用的不同控制方法进行论述，提出了锅炉二次风门控制宜取消就地气控柜直接由DCS控制，所有控制逻辑由DCS软实现。

一、概述燃烧器是锅炉的燃烧设备，其作用是保证燃料和空气的充分混合、及时着火和稳定燃烧。

通过燃烧器送入锅炉的空气是按对着火、燃烧有利的原则合理组织，分别送入的。

按送入空气作用的不同，可以将送入的空气分为一次风、二次风等，其中二次风是煤粉着火后再送入的空气，又分为辅助风、燃料风和燃尽风。

辅助风是二次风的主体部分，其作用是维持炉膛和二次风箱之间所需的静压差。

风箱与炉膛之间的压差设定值是负荷的函数。

辅助风控制系统为一单冲量多输出控制系统，它根据风箱与炉膛之间的压差以及燃烧器管理系统BMS来的指令，并行控制多层辅助风挡板，以维持炉膛和二次风箱之间的压差在设定值上。

运行时根据各层磨煤机负荷的不同而需要不同的配风，每层辅助风挡板都设有操作员偏置站。

当油枪处于程控点火位置时，对应的辅助风挡板处于“油枪点火”位置。

当锅炉处于启动阶段吹扫之前或停炉后，辅助风挡板应全开。

锅炉吹扫完成后，辅助风挡板应处于“压差控制方式”。

燃料风又称周界风，其作用是供给一次风煤粉气流以适当的空气，补充由于煤粉高度集中在燃烧初期可能出现的氧量不足。

调整好燃料风以利于煤粉气流着火和燃烧的扩展。

燃料风通常与给粉量成正比，燃料风挡板一般不设计操作器。

每层燃料风挡板的开度信号由对应的给煤机速度信号经函数发生器给出。

如某台给煤机速度小于最小允许给煤量时，相应层燃料风挡板应全关。

当BMS发来“关闭燃料风挡板”信号时，燃料风挡板应全关。

当辅助风控制系统发来“打开燃料风挡板信号”或BMS发来“打开燃料风挡板”信号时，燃料风挡板应强制全开。

燃尽风又称顶二次风。

它从燃烧器的最上层的一个二次风喷口引入炉膛。

蓝宇紫外差分CEMS

一、公司介绍天津市蓝宇科工贸有限公司是一家年轻的高成型科技型企业，具有一支以博士后、博士为科研领头人，以当地几所大学为技术依托的研发力量。

公司目前共拥有员工28人，全部大专以上文化程度，本科以上文化程度有26人，占员工总数93%，硕士学位（含中级职称）以上的有9人，占员工总数32%，博士学位（含高级职称）以上的有5人，占员工总数的18%。

依赖于一支通过长期培养而建立起来的技术团队，目前公司拥有多位在管理、仪器、光電子、机械及计算机方面独具特长的技术专家，形成了具有过硬开拓能力的专业技术团队，使得企业生机勃勃，向高新技术领域不断推进。

从2000年起，公司筹备组就开始了对紫外差分光谱（D O A S ）的基础性研究，2003年注册，自主研发了FB系列烟气颗粒物排放连续监测系统，其中FB-4000（烟气监测部分）是公司具有完全自主知识产权的核心产品，其核心技术采用紫外差分吸收光谱法（DOAS）测量SO2、NOx的浓度。

该系统综合光、机、电及计算机于一体，直接用算法避开飞灰和水蒸气对污染气体测量结果的影响，与传统方法（例如稀释法和抽取法，均采用较为复杂的过滤、冷凝等装置进行处理）相比，不仅消除了飞灰和水蒸气对污染气体测量结果的影响，而且大大降低了维护费用。

仪器通过了实际环境下的长时间使用，进一步完善了仪器的准确性、稳定性、可靠性。

完成了业内权威专家对本项目的产品鉴定，得到了业内专家的一致好评。

公司成立后，管理层实行了旨在推进技术创新的激励机制，全面贯彻“创新是发展之本、市场是发展之源”的指导方针，充分发挥和挖掘了我们在光机电和计算机结合的技术优势，形成了富有技术特色的发展之路。

由公司自主研发的FB系列烟气颗粒物排放连续监测系统，2003年4月18日在天津市计量技术研究所进行测试（放化字第20030020号），测试结果表明产品符合仪器标准技术要求。

2003年6月，天津市质量技术监督局对公司FB系列烟气颗粒物排放连续监测系统颁发企业产品执行标准证书（QHD528—2003）。

一种基于共线度的三边定位算法研究

ｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａＤｅｗｃｏｌｌｉｎｅａｒｄｅｇｒｅｅｓＴｒｉｌａｔｅｒａｌｐｏｓｉｉｏｔｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈａｔｒｅｑｕｉｒｅｎｅｔｗｏｒｋｃｏｖｅｒａｇｅａｒｅａｎｏｄｅｓａｒｅｏｒｄｅｒｅｄｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔＴｈｅ
关键词：共线度三边定位中图分类－￣－：ＴＰ２１２无线传感器网络文献标识码：Ａ
文章￣－：１００７ — ９４１６（２０１３）０４ — ０１５２ — ０２
Ａｓｔｕｄｙｏｆｔｒｉｌａｔｅｒａｌｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｃｏｌｌｉｎｅａｒｄｅｇｒｅｅｓ
算法分析
一
种基于共线度的三边定位算法研究
李键雷勇
（四川大学电气信息学院四川成都６１００６５）
摘要：三边测距法易实现，定位算法复杂度小，通信开销小，实时性高，但其定位误差较大。本文提出了一种新的基于共线度的三边定位算法该算法要求网络覆盖区域中的节点是有序部署的。在基ｑ－Ｋ：３重的网络覆盖中，未知节点的定位精度高，且实时性好。
ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｃｏｌｌｉｎｅａｒｉｔｙｔｉｌｒａｔｅｒａｌｌｏｃｌｉａｚａｔｉｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ

三边测量定位算法c语言

三边测量定位算法c语言三边测量定位算法是一种基于距离的定位算法，通过已知三个点的坐标和与这三个点之间的距离，可以求解未知点的坐标。

下面是一个简单的三边测量定位算法的C语言实现：```cinclude <>include <>// 已知三个点的坐标和与这三个点之间的距离double x1 = 0, y1 = 0, x2 = 1, y2 = 1, x3 = 2, y3 = 2;double d1 = sqrt(2), d2 = sqrt(2), d3 = sqrt(2);// 求解未知点的坐标void solve() {double a = pow(x2 - x1, 2) + pow(y2 - y1, 2); // 边1的长度平方double b = pow(x3 - x2, 2) + pow(y3 - y2, 2); // 边2的长度平方double c = pow(x1 - x3, 2) + pow(y1 - y3, 2); // 边3的长度平方double D = 2 (x1 (y2 - y3) + x2 (y3 - y1) + x3 (y1 - y2)); // 三边长度乘积之和double delta = pow(D, 2) - 4 (a b + b c + c a); // 判别式if (delta > 0) { // 有两个解double x1 = (-b + sqrt(delta)) / (2 a); // 一个解的x坐标double y1 = (a y1 - b x1 + D) / (2 a); // 一个解的y坐标printf("The coordinates of the unknown point are (%f, %f)\n", x1, y1);double x2 = (-b - sqrt(delta)) / (2 a); // 另一个解的x坐标double y2 = (a y1 - b x1 - D) / (2 a); // 另一个解的y坐标printf("The coordinates of the unknown point are (%f, %f)\n", x2, y2);} else if (delta == 0) { // 一个解double x = -b / (2 a); // 解的x坐标double y = (a y1 - b x + D) / (2 a); // 解的y坐标printf("The coordinates of the unknown point are (%f, %f)\n", x, y);} else { // 无解printf("No solution exists.\n");}}int main() {solve();return 0;}```在这个实现中，我们首先定义了三个已知点的坐标和与这三个点之间的距离。

基于RSSI滤波的三边室内定位算法

基于RSSI滤波的三边室内定位算法作者：程俊来源：《科技风》2019年第28期摘要：针对复杂的室内环境中，基于接收信号强度指示（RSSI）定位困难的问题，提出了一种基于卡尔曼滤波、高斯滤波、统计中值相结合（KGSM滤波）的三边测距定位算法。

算法先用KGSM滤波优化了RSSI值，然后运用对数损耗模型计算出距离，最后用三边测距得到了定位位置。

实验结果表明：KGSM滤波提高了采集的RSSI值精确度，使三边定位算法的定位误差维持在0.7～1.0m，提高了定位的稳定性和精确度。

关键词：接收信号强度指示;室内定位;滤波方式;三边测距;定位误差中图分类号：TP393 ;文献标识码：A现实生活中，GPS已广泛用于室外定位，但在室内环境中，由于建筑物的阻挡，GPS定位无法开展。

为了解决上述问题，人们尝试引入其他方法来实现定位。

目前，常用于室内定位的方法可以分为测距和非测距两类，测距算法包括TOA、TDOA、RSSI、AOA等，非测距算法包括APIT、凸规划法、质心法、DV-Hop等方法。

基于测距的RSSI算法应用广泛，但是其易受各种各样环境的影响，故人们常常对其进行滤波处理。

常用的RSSI滤波方法有均值濾波、高斯滤波、中值滤波、卡尔曼滤波以及它们的融合等。

文章[1]对高斯滤波进行了改进，其更符合理论模型，滤波效果更好。

文章[2]将卡尔曼滤波和中值滤波进行了结合，有效减少了粗大RSSI值对结果的影响。

受上述相关文献的启发，本文融合了卡尔曼滤波、高斯滤波、中值滤波的改进型统计中值滤波的优点，提出了一种新型滤波—KGSM（Kalman，Gaussianand Statistics median）滤波，提高了其精确度，进而减少了三边定位算法的[3]的定位误差。

1 KGSM滤波优化RSSI值1.1 传统滤波方法分析室内定位中，由于存在人员走动、信号的反射、电子仪器本身的干扰等不稳定因素，使接收的RSSI值存在很大的误差，为了提高其精确度，我们常常对其进行滤波处理，这里我们简单介绍下本论文用到的滤波：中值滤波、高斯滤波、卡尔曼滤波。

一种基于无线传感网络的气体泄漏源定位算法

ＡｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｇａｓｌｅａｋａｇｅｓｏｕｒｃｅｂａｓｅｄｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ
ＱｒＮＸｉａｏ — ｘｉｎ，ＷＡＮＧＷｅｎ－ｊｕｎ，ＹＩＮＣｈａｎｇ－ｃｈｕａｎ
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｍｉｌｉｔａｒｙ，ｃｉｖｉｌｎｄａｏｔｈｅｒｉｆｅｌｄｓｒｅｃｅｎｔｌｙｄｕｅｔｏｉｔｓｌｏｗｃｏｓｔ，ｌｏｗｅｎｅｒｇｙ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，１００８７￣Ｃｈｍａ）
软件２０１３年第３４卷第ｌ期
Ｓ０ＦｒＷＡＲＥ
泄漏源定位算法冰
秦晓鑫，王文军，尹长
（北京邮电大学信息与通信工程学院，北京１００８７６）

Trilateration三边测量定位算法

Trilateration三边测量定位算法Trilateration（三边测量）是⼀种常⽤的定位算法已知三点位置 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)已知未知点 (x0, y0) 到三点距离 d1, d2, d3以 d1, d2, d3 为半径作三个圆，根据毕达哥拉斯定理，得出交点即未知点的位置计算公式：( x1 - x0 )2 + ( y1 - y0 )2 = d12( x2 - x0 )2 + ( y2 - y0 )2 = d22( x3 - x0 )2 + ( y3 - y0 )2 = d32设未知点位置为 (x, y)，令其中的第⼀个球形 P1 的球⼼坐标为 (0, 0)，P2 处于相同纵坐标，球⼼坐标为 (d, 0)，P3 球⼼坐标为(i, j)，三个球形半径分别为 r1, r2, r3，z为三球形相交点与⽔平⾯⾼度。

则有：r12 = x2 + y2 + z2r22 = (x - d)2 + y2 + z2r32 = (x - i)2 + (y - j)2 + z2当 z = 0 时，即为三个圆在⽔平⾯上相交为⼀点，⾸先解出 x:x = (r12 - r22 + d2) / 2d将公式⼆变形，将公式⼀的 z2 代⼊公式⼆，再代⼊公式三得到 y 的计算公式：y = (r12 - r32 - x2 + (x - i)2 + j2) / 2jJAVA算法实现public class Algorithem {public static void main(String[] args){double[] xy = Algorithem.trilateration(12641371.971, 4138703.5211, 6, 12641381.9026, 4138706.4714, 6, 12641370.7839, 4138708.7705, 6);System.out.println(xy[0]+"::"+xy[1]);}public static double[] trilateration(double x1,double y1,double d1, double x2, double y2,double d2, double x3, double y3, double d3){double []d={0.0,0.0};double a11 = 2*(x1-x3);double a12 = 2*(y1-y3);double b1 = Math.pow(x1,2)-Math.pow(x3,2) +Math.pow(y1,2)-Math.pow(y3,2) +Math.pow(d3,2)-Math.pow(d1,2);double a21 = 2*(x2-x3);double a22 = 2*(y2-y3);double b2 = Math.pow(x2,2)-Math.pow(x3,2) +Math.pow(y2,2)-Math.pow(y3,2) +Math.pow(d3,2)-Math.pow(d2,2);d[0]=(b1*a22-a12*b2)/(a11*a22-a12*a21);d[1]=(a11*b2-b1*a21)/(a11*a22-a12*a21);return d;}}D3.js实现定义三个圆的坐标及半径，计算出交点的坐标 (obj_x, obj_y).var x_0 = 150, y_0 = 150;var x_1 = x_0, y_1 = y_0, d = 150, x_2 = x_0 + d, x_3 = 225, y_3 = 315, r = 100;var i = x_3 - x_0, j = y_3 - y_0;var x = (Math.pow(r, 2) - Math.pow(r, 2) + Math.pow(d, 2)) / (2 * d) + x_0;var obj_x = x + x_0;var y = (Math.pow(r, 2) - Math.pow(r, 2) - Math.pow(x, 2) + Math.pow((x - i), 2)+ Math.pow(j, 2)) / (2 * j);var obj_y = y + y_0;绘出圆形及交点：svg.append("circle").attr("cx", x_1).attr("cy", y_1).attr("r", r).style("fill", "blue").style("opacity", 0.3);svg.append("circle").attr("cx", x_2).attr("cy", y_0).attr("r", r).style("fill", "red").style("opacity", 0.4);svg.append("circle").attr("cx", x_3).attr("cy", y_3).style("opacity", 0.5).attr("r", r).style("fill", "yellow");svg.append("circle").attr("cx", obj_x).attr("cy", obj_y).attr("r", 3).style("fill", "red");多于⽤实现定位算法，与之相同的也许还可以采⽤K-Means或Overlap聚类算法，后两者在地图标注上使⽤⽐较⼴。

关于使用无人机为燃气管道巡线的技术及应用

关于使用无人机为燃气管道巡线的技术及应用作者：袁喆来源：《价值工程》2017年第30期摘要：中国的燃气管道具有着分布广、距离长等特点，因此其险要地段的巡线、保卫一直都是管道管理工作中所面临的难题。

而无人机遥感技术的兴起和发展，帮助人们更高效地获取高精度影像数据，为燃气管道巡线的安全管理提供了技术支持。

本文详细介绍了无人机在燃气管道巡线方面所使用的关键技术，并结合笔者所在公司的实际情况对其实际应用进行了分析。

关键词：无人机；遥感技术；燃气管道巡线中图分类号：TP79 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）30-0126-030引言燃气和居民生活息息相关，保证运输燃气的管道安全性是社会和企业一项重要的责任。

燃气管道具有距离长、分布广的特点，多铺设于城市地下，沿途经过很多河流、沟壑、铁路、公路，地形复杂。

由于地形与距离等因素的现实，制约了人工巡线的进行，给管道的定期检查带来不便，暗藏诸多安全隐患问题。

无人机遥感技术则利用自动导航或者人工控制的方式，可以自动高效根据采集的图像、视频等数据信息对管道进行监测，节约大量人力物力。

在国外，无人机遥感技术被广泛的用在能源研究领域，山区管道巡检、漏油与盗油点定位、灾后次生灾害的评价等工作都在无人机的帮助下提高了工作效率与准确度。

1无人机燃气管道巡线技术原理1.1线路视觉跟踪技术无人机在巡线时的路径导航主要依靠于对路标、指示物、杆塔等物体的视觉追踪技术，这项技术虽然在理论和试验中获得了成功，但是在实际操作过程中还是存在一定量的偏差。

由于飞机在飞行的过程中会产生振动，势必影响成像的质量，再加上图像中标志物被障碍物遮蔽、标志物与背景视觉差异小等原因，对无人机的追踪带来了一定的困难。

目前较为通用和可靠的方法是采用霍夫变换的跟踪算法，系统同时对三条标志物进行追踪，并通过跟踪算法将无人机的横向位移与纵向位移反馈给控制系统，实现精准追踪。

1.2无人机遥感图像处理技术无人机遥感技术是在普通无人机所具备的无人驾驶飞行器、控制系统、通讯、GPS差分定位等系统的基础上，增加摄像头及气味探测器，并建立专用的数据库用于追踪管道检测的完成进度，帮助工作人员识别高危燃气管道，及时采取相应的安全措施。

5g ul tdoa定位算法流程

5G UL TDOA定位算法流程随着5G技术的发展，定位算法也得到了越来越多的关注和应用。

UL TDOA（Uplink Time Difference of Arrival）定位算法作为5G中一种重要的定位技术之一，其定位精度高、定位范围广等特点，被广泛应用于室内定位、智能导航、无人驾驶等领域。

本文将结合相关理论知识，介绍5G UL TDOA定位算法的流程。

一、5G UL TDOA定位算法概述1. UL TDOA定位原理UL TDOA定位算法是利用移动终端定位的信号在不同基站之间的到达时间差来计算移动终端的位置。

通过测量信号到达不同基站的时间差，可以利用三边定位法则计算出移动终端的准确位置。

2. UL TDOA定位技术特点（1）支持高精度室内外定位UL TDOA定位技术可以实现室内外定位，且其定位精度高，能够满足高精度定位需求。

（2）支持大规模设备定位UL TDOA定位技术能够支持大规模设备同时进行定位，适用于大规模智能物联网场景。

（3）能耗低UL TDOA定位技术在进行定位过程中能耗较低，有利于延长移动终端的续航时间。

二、5G UL TDOA定位算法流程1. 数据采集移动终端首先需要向周围的多个基站发送信号，并获取各个基站接收到信号的时间戳，作为初始数据。

2. 信号传输基站接收到移动终端发送的信号后，将信号经过处理传输到定位服务器，包括信号的时间戳、信号强度等信息。

3. 信号处理定位服务器对接收到的信号进行处理，包括信号时间戳的提取、计算信号到各个基站的时间差等。

4. 定位计算基于接收到的信号数据，定位服务器利用UL TDOA定位算法进行位置计算，得出移动终端的准确位置。

5. 结果反馈定位服务器将计算出的位置信息反馈给移动终端，移动终端则可以根据获取到的位置信息进行相应的应用。

三、5G UL TDOA定位算法的优势与挑战1. 优势（1）实现高精度定位UL TDOA定位算法能够实现移动终端的高精度定位，满足各种场景下的定位需求。

基于RSSI测距误差离群去约束的优化方法

基于RSSI测距误差离群去约束的优化方法王丽娟;马刚;刘倩;吕途【摘要】针对基于RSSI测距定位中偶然性测距误差和设备误差对定位结果影响较大这一问题,提出了一种误差离群去约束的优化方法.通过对三边定位结果使用K-means算法进行离群分析,得到对定位结果影响较大的几个锚节点,从而对数据进行处理.针对实际系统使用RSSI测距模块测得多组实验数据,并用Matlab软件进行仿真分析,将测距误差离群去约束模型与传统均值模型使用最小二乘法在不同距离下进行定位对比.仿真结果表明,当引入不同数量误差锚节点时,前者在定位精度方面均有0. 1 ～ 0. 2 m2提升,同时算法也具有很好的鲁棒性.%In view of the fact that accidental ranging error and equipment error have a great influence on the positioning result based on RSSI ranging,an error outlier de-regulation model is proposed. Using the K-means algorithm and trilateral positioning results for outlier analysis,several anchor nodes which have a large impact on the positioning result are obtained and the data is processed. The RSSI ranging module was used to measure the actual system,and many sets of experimental data were obtained,and simulation analysis was performed with Matlab. The outlier error de-nesting model and the traditional average model were compared using the same positioning algorithm at different distances. The simulation results show that when different number of error anchor nodes are added,the former has an improvement of positioning accuracy of 0. 1 ～ 0. 2 m2,and the robustness of the algorithm is very good.【期刊名称】《河南农业大学学报》【年(卷),期】2019(053)002【总页数】7页(P266-272)【关键词】RSSI定位;去约束;K-means;最小二乘法;三边定位;锚节点【作者】王丽娟;马刚;刘倩;吕途【作者单位】华北水利水电大学电力学院,河南郑州 450045;华北水利水电大学电力学院,河南郑州 450045;河南农业大学信息与管理科学学院,河南郑州 450002;华北水利水电大学电力学院,河南郑州 450045【正文语种】中文【中图分类】TN929无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是随着无线通信、嵌入式技术、传感器技术、微机电技术及分布式信息处理技术的进步而发展起来的一门新兴的信息获取技术。

燃气圆管道在空气中泄漏源地面逸出区域反算方法应用研究

焦建瑛等•燃气圆管道在空气中泄漏源地面逸出区域反算方法应用研究doi:10.3969/j.issn.1671-5152.2020.02.002燃气圆管道在空气中泄漏源地面逸出区域反算方法应用研究1□北京市燃气集团有限责任公司（100035）焦建瑛张涛王嵩梅何少平摘要：本文为解决燃气管道泄漏定位问题，采用基于贝叶斯推理的马尔科夫链蒙特卡罗抽样方法，对天然气泄漏的信息参数进行反演，结合各区域可能发生泄漏的先验概率、高精准检测得到的位置和甲烷浓度信息，以及天然气泄漏扩散模型计算的浓度序列，综合计算检测区域范围内地面各位置的概率分布情况，反算泄漏源地面逸出区域，确定疑似地面逸出位置和强度。

关键词：燃气管道泄漏泄漏源反算贝叶斯推理马尔科夫链蒙特卡罗抽样方法Research on the Back-calculation Method ofLeakage Sources area of Gas Pipe into the AirBeijing Gas Group Co.,Ltd,BeijingJiao Jianying,Zhang Tao,Wang Songmei and He ShaopingAbstract:To solve the orientation of gas pipeline leakage,the Markov chain Monte Carlo sampling method which based on Bayes inference theory was used to invert the information parametersof natural gas leakage in the thesis.Probability distribution for each area was calculatedcomprehensively by combining multiple information,including the prior probability of possibleleakage in each area,the location and methane concentration information of high-precisiondetection,and the concentration sequence calculated by the natural gas leakage diffusionmodel.By comparing the probability,the leakage source was found out.Then,the location andintensity of the suspected ground leak area were determined.Keywords：gas pipeline leak back-calculation method of leakage sources bayes inference theory MCMC概述居民的供电、供热、炊事等方面。

AI技术在空气质量和环境监测中的应用案例

AI技术在空气质量和环境监测中的应用案例一、介绍如今，随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术正逐渐融入我们的日常生活。

其中，AI技术在环境监测领域发挥着重要作用。

本文将介绍几个典型的应用案例，展示了AI技术在空气质量和环境监测方面的潜力和优势。

二、智能传感器网络传统的环境监测通常通过设置大量传感器来收集数据，但这种方法需要大量人力物力，并且数据采集和处理过程复杂。

而基于AI技术的智能传感器网络可以帮助我们实现自动化、高效率的数据收集和分析。

1. 数据采集与分析智能传感器网络可以广泛部署于城市各个区域，及时收集大气中的有害气体浓度、空气中微粒物质含量等数据。

通过AI算法对这些数据进行实时分析，可以帮助我们迅速判断污染源位置、污染程度以及可能产生的健康危害。

2. 提供精准预警基于大数据和AI算法，智能传感器网络可以不断学习、优化模型，并预测及时给出环境问题的预警。

例如，当监测到某一地区空气质量下降趋势时，系统会自动发送预警信息给相关部门，从而及时采取措施来改善空气质量。

三、污染源定位与治理利用AI技术在环境监测中追踪和定位污染源也是一个重要的应用案例。

通过分析大数据并结合智能传感器网络所收集的数据，可以准确判断污染源的位置，并制定相应的治理方案。

1. 数据关联与分析AI技术可以将不同区域收集到的环境数据进行关联分析，在发现异常情况时执行更深入的调查。

比如，若某一城市区域PM2.5指数明显高于周边区域，则AI系统可以进一步分析周边工业企业的排放资料等因素，从而确定潜在污染源。

2. 优化治理策略AI技术可以帮助我们评估和优化治理方案。

通过建立复杂的模型来模拟不同策略对空气质量影响的程度，AI系统可以为相关决策提供科学依据。

同时，监测治理效果和累积数据也有助于不断改进和优化环境治理的过程。

四、智能预警与响应系统在空气质量和环境监测中，智能预警系统是非常重要的一部分。

借助AI技术，我们可以建立智能预警与响应系统，从而更好地保护公众健康。

浅析麦克风阵列的氢气泄漏检测与定位研究

浅析麦克风阵列的氢气泄漏检测与定位研究摘要:现阶段，在氢燃料电池汽车不断发展的背景下，氢气储运量随之提高，一旦发生不良泄露现象，将会造成燃烧爆炸，对人们自身安全造成巨大的危险。

基于此，应当精准的定位氢气泄漏点。

大多数人员借助声波法有效的检测和定位气体管道泄漏情况。

而麦克风阵列技术因为优势极高，可以根据相关算法定位声源信号，因此得到了人们的广泛关注和青睐。

在本篇文章中，依照气体管道泄漏的检测和定位原理，提出了麦克风阵列的气体管道泄漏检测和定位方式，以此为精准定位提供良好的依据。

关键词：麦克风阵列；氢气泄漏；检测定位探究对于氢气来讲，氢气储存处于氢气生产、运输以及最后使用的各个方面。

从能源角度进行分析，氢燃料电池电测主要是以高压储氢为主。

在储存氢气过程中，管道的组成结构为多个接头。

当管路连接位置受损或者被腐蚀以后，将会增加高压氢气泄漏现象出现概率，从而导致氢气扩散自燃。

氢气瓶内的高压产生的氢气射流在尚未明确识别点火源的情况下，存在着扩散自燃烧现象，导致火灾和爆炸隐患出现，因此定位和检测氢气泄漏能够确保氢燃料汽车使用安全性。

在本篇文章中重点论述了氢气泄漏的规律以及定位氢气泄漏的位置，这对于检测氢气有着极高的作用，能够确保人们自身安全。

1、气体泄漏检测技术探究现状当前阶段，加强管道安全性的重视程度极为重要，大部分人员专门探究了气体管道的泄漏情况。

第一，在管道气体泄漏检测中对于声波法的应用。

通过探究泄漏声波的传播规律和生源特征，分析信号内是否存在特定的参数，以此判断有没有泄漏现象。

相关人员专门开展了气体泄漏传播特征和声源特征影响因素的研究工作。

根据气体从管道中流动的影响，提出了泄漏声波幅值衰减的理论模型。

当探索泄漏露声源特性影响因素过程中，部分学者研究了不同孔型、不同流型工况、不同泄漏孔型对泄漏声源的影响。

应用物理场耦合的方式研究了管道泄漏声波的视频信号获取压力扰动。

伴随着多项因素变化的基本规律，采取有限元方式计算泄漏率方程的拟合参数。

基于UWB的超高精度室内定位系统

基于UWB的超高精度室内定位系统作者：郝晴晴来源：《无线互联科技》2021年第16期摘要：系统主要对室内进行二维定位，能实时定位出目标的相对位置并对其运动轨迹进行绘制。

系统以STM32F411单片机作为核心处理单元，通过3个锚点建立直角坐标系，可用TOF算法与光速的乘积算出标签与锚点之间的距离差，标签用三边定位算法可得到位置坐标值，最后标签将位置坐标值传送到计算机的上位机中。

实际测试结果表明：系统最终能够定位到的位置与实际位置的偏差很小，具有较高的实时性、稳定性以及抗干扰性。

关键词：超宽带定位;TOF算法;室内定位系统0 引言在当今社会，去一个陌生的地方都会使用地图软件进行导航，它会提供一个最便捷的路线，但是由于GPS信号在室内环境中衰减得很严重，甚至有时候会出现搜索不到信号的情况，导致室内定位不能直接采用室外定位的方法[1]。

1 室内定位的方法室内定位主要有以下几种方法：蓝牙定位、超声波定位、WiFi定位等。

1.1 蓝牙定位技术蓝牙可以发送和接收2.4 GHz的蓝牙信号，蓝牙定位主要是靠检测附近基站的接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI），获取被定位用户的位置信息。

虽然蓝牙有着体积小、价格便宜、容易集成到应用设备的特点，但由于蓝牙通信距离较近以及蓝牙基站的不普及，而且蓝牙信号易受噪声信号的干扰，其稳定性较差，所以该技术只适用于小范围内定位，并且误差也很大。

其定位误差范围一般在2～5 m，所以现在很少把蓝牙运用于定位系统。

1.2 超声波定位技术超声波定位一般由1个发生设备和3个接收设备构成，当整个系统开始启动时，发生设备先发送同步信号，然后再开始发送超声波脉冲信号，当接收设备收到同步信号后开启定时器进行计数，再记录下此刻接收设备收到脉冲信号时的计数器值，然后可以分别得到发生设备与接收设备之间的距离差，实现室内定位。

1.3 WiFi定位技术WiFi定位主要靠检测周围WiFi信号强度，然后与室内位置建立一一对应的关系，这种关系被称为指纹库。

uwb定位引擎三边计算方法

uwb定位引擎三边计算方法UWB定位引擎是一种利用超宽带技术进行定位的方案。

其三边计算方法是通过测量目标物体到三个已知位置的距离，然后利用三角定位原理计算目标物体的准确位置。

本文将详细介绍UWB定位引擎的三边计算方法及其应用。

UWB定位引擎是一种基于超宽带技术的定位系统，它利用超短脉冲信号在空间中传播的特性进行测距。

在UWB定位系统中，通常会有多个基站或节点被布置在已知位置上，这些基站会发送超短脉冲信号，并接收目标物体反射回来的信号。

通过测量信号的传播时间，就可以计算出目标物体到各个基站的距离。

在UWB定位引擎中，三边计算方法是一种常用的定位算法。

它通过测量目标物体到三个已知位置的距离，然后利用三角定位原理计算目标物体的准确位置。

假设已知基站A、B、C的坐标分别为(xA, yA, zA)，(xB, yB, zB)，(xC, yC, zC)，目标物体到这三个基站的距离分别为dA，dB，dC。

根据已知基站的坐标和目标物体到基站的距离，可以得到三个球面方程：(x - xA)^2 + (y - yA)^2 + (z - zA)^2 = dA^2(x - xB)^2 + (y - yB)^2 + (z - zB)^2 = dB^2(x - xC)^2 + (y - yC)^2 + (z - zC)^2 = dC^2然后，我们可以通过求解以上三个球面方程，得到目标物体的坐标(x, y, z)。

由于求解三个球面方程是一个复杂的数学问题，通常会借助数值计算方法来求解。

三边计算方法在UWB定位引擎中有着广泛的应用。

它可以用于室内定位、车辆导航、智能物流等领域。

通过部署多个基站，可以实现对目标物体的高精度定位。

同时，UWB定位引擎还可以提供目标物体的速度信息，实现运动目标的实时跟踪。

除了三边计算方法，UWB定位引擎还有其他的定位算法，如多边计算方法、最小二乘法等。

这些算法各有优劣，可以根据具体应用场景选择合适的算法。

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三边算法在气体源定位上的应用摘要：无线传感网络是由低成本、低功耗的微型无线传感网络通过自组织通信形式的分布式网络，具有在微小体积内集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。

在环境监测、军事、工业控制和医疗救助等领域具有重要的应用价值。

其中节点定位在气体源研究领域已成为关键技术并具有重要的理论意义与实用价值。

本文从无线传感网络的研究背景与意义着手，分别对特点、传感器节点的组成、WSN体系结构和其主要应用领域进行探讨。

着重提出网络实施节点定位的主要方法和技术原理，介绍几种典型的无需测距的节点定位算法和特点并对其进行系统分类和优缺点分析。

最后重点针对气体源定位的三种三边算法进行研究，对直接三边算法（DT）、组合三边算法（CT）、加权组合三边算法（WCT）的原理和算法实施的具体过程进行讨论，并使用Matlab仿真软件对算法进行仿真，通过仿真实验说明各种算法之间的优越性。

最后对全文进行总结。

关键字：无线传感网络；气体源；节点定位；三边算法AbstractA Wriless Sensor Network(WSN)consists of low-cost,low-power miniature wriless sensor network.It’s composed of self-organzied communication form a distributed network.With within a small volume of integrated information collection,data processing and wireless commurications and other funcations. It is importantly used in environment monitoring fields,military,industrial controlling and medical assistance.The study for node localization of the plume source research area tends to be an curcial technology not only in the theory but also in practice.The thesis discussed the necessity of this research starting from background and significance of WSN.Beside,some issues concerning the research were investigated,for instance,its characteristics,sensor nodes composition,WSN architecture and its key application ares.Focused on the network node location methods and the main technical principle.It introduced a few classical rang-free localization algorithms and its characteristics. The technical highlight is the sort and review of some algorithms for node positioning .At last, focused on researching three kinds investigation of trilateral localazation algorithm, and discussed the principle and procedures of DT , CT and WCT .Furthermore ,it used Matlab for algorithm simulation in the paper, and analyzed a large number of simulation experiment to proved its validity on location accuracy compared with other similar algorithms .Finally, this thesis was concluded.Keyword: wireless sensor network , node localization ,plume source , trilateration第一章前言无线传感网络技术是一门综合了现代传感器、微电子、无线通信、分部信息处理等多项技术于一体的新兴的网络技术。

无线传感网络是由部署在监测内的大量的微型传感器节点组成的，这些节点具有无线通信、数据采集和处理、协同合作等功能，并可以实时监测自动采集环境中的数据，以便获得信息。

在军事安全、医疗卫生、信息通信、仪器测控、智能家居等各个领域都有着广泛的应用前景。

其中节点定位是无线传感网络的重要应用。

WSN气体污染源定位可以有效的监测有害气体的存在和浓度强弱，并应用于船舶污染物扩散、工厂化学有毒物泄露的源定位中。

国内一般利用装有传感器的机器人进行气体源的定位和跟踪，虽然这项技术的研究并不成熟，但它对国际战略起着重要作用。

全文以无线传感器的特点及应用为基础，对无线传感网络实施节点定位的主要方法和技术原理进行分析，并对典型的节点定位算法进行系统分类和优缺点分析，重点对针对气体源定位的三种三边算法进行研究，并通过仿真实验对比各种算法的预估定位误差影响，为实际应用提供坚实的理论基础。

论文的结构安排如下：第一章前言，主要对论文的研究背景与意义进行分析，说明研究的必要性。

其次概述论文的主要内容，以及目前对该项研究的初步认识。

第二章无线传感网络的基础知识，对WSN的基本概念和网络特点进行阐述，重点对网络体系结构，节点组织构成和网络实际应用进行探讨。

第三章无线传感网络的节点定位技术，首先说明定位的主要方法与基本原理，着重介绍了几种典型的节点定位算法并对其进行系统分类。

第四章三边算法的研究和仿真，本章节对三种针对气体源定位的三边算法进行详细分析，并且使用Matlab仿真软件对算法进行仿真分析，对比在不同背景噪声下各种算法的预估定位误差影响。

最后对论文进行归纳总结，并提出建议或研究设想。

第二章无线传感网络概述一．无线传感网络概述随着无线通信、集成电路、传感器以及微机电系统（MEMS）等技术的飞速发展和日益成熟，低成本、低功耗、多功能的微型传感器的大量生产成为可能。

无线传感网络涉及传感器技术、网络通信技术、无线传输技术、分部信息处理技术、微电子制造技术、软件编程技术等，是多学科高度交叉、新兴、前沿的网络技术，它将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界融合在一起，从而极大的扩展网络的功能和人类认识世界的能力。

无线传感网络是一种无中心节点的全分布系统。

它具有在微小体积内集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。

无线传感网络是通过随即投放的方式由部署在监测区内大量的微型传感器节点通过无线通信形式的一个多跳的自组织网络系统。

其目的是协作的感知、采集和处理网络覆盖区域里被监测对象的信息并发送给观察者。

而传感器节点则是由传感器、数据处理单元和通信模块集合而成，它们通过无线信道相连自组织构成网络。

由于微型传感器的体积小、重量轻，有的可以像灰尘一样在空气中浮动，因此，人们又称无线传感网络为“智能尘埃”，它将散布在周围以实时感知物理世界的变化。

最终成为一种“无处不在”的传感技术，使人们在任何时间、任何地点和任何环境条件下都能获取大量翔实可靠的信息。

二．无线传感网络的特征①．大规模网络●分布式传感网络中没有严格的控制中心，所有节点地平等，节点之间通过分布式的算法来协调相互之间的行为，是一个对等网络。

任何网络节点的加入或者离开不会影响整个网络的运行具有很强的抗毁性。

●规模大、密度高为尽可能获取精确完整的信息，无线传感网络节点的数量和密度数量级地部署在大片检测区域中，并通过协同工作提高工作质量。

②. 自组织网络在网路所处物理环境或网络自身受到不可控因素时，无需人工干预和任何预置的网络设施，在任何时刻、任何地方迅速展开并自动组网，自动进行配置和管理，通过适应的网络协议和算法自动转发监测数据。

③．节点能力受限●电源能量受限由于传感器节点的微型化，节点电池容量一般不是很大，而且由于物理限制工作现场充电或是更换电池是不实际的，所以要求网络尽可能降低功耗、延长网络寿命。

●通信能力有限节电能量的变化、周围地势地貌以及自然环境的影响都会使用网络的无线通信发生变化。

●计算和存储能力有限网络中的微型传感器节点处理能力弱、存储能量小。

不能进行复杂的计算只能完成一些基本的信息处理工作。

④．拓扑变化传感器网络规模大、节电分布密集，利用节点的高密度覆盖来操作网络的容错性和抗毁性，但由于各种因素影响会使网络拓扑结构随时发生难以预测的变化，这就要求网路具有动态可重构的拓扑组织能力。

⑤. 应用相关不同的应用关系不同的物理量因而对网络的要求也不同，因此使得无线网络系统没有统一的通信平台。

⑥. 以数据为中心在无线传感网络中，人们通常只关心某个区域中观测指标的数值，而不会去具体关心单个节点的观测数据，这种以数据本身作为中心思想更接近于一种习惯。

三．无线传感网络的体系结构1.无线传感网络的体系结构无线传感网络的系统构架如图所示，通常包括传感器节点（sensor node）、汇聚节点（sink）和管理节点（manage node）无线传感网络节点具有无线通信、数据采集和处理、协同合作等功能，传感器节点以随机的方式部署在监测区域内部或附近，能够以自组织的方式组成网络，其职责是在目标区域内采集监测对象的相关数据，其监测的数据沿着其他传感器节点以逐跳的方式进行传输，在传输的过程中监测节点可能被多个节点处理，经过多跳后路由到具有较强处理能力、存储能力和通信能力的汇聚节点，最后通过互联网或卫星达到用户所在的管理节点。

2.传感器节点的结构四．无线传感网络的应用1. 军事应用无线传感网络的相关研究最早起源于军事领域，由于其具有可快速部署、自组织隐蔽性强和高容错的特点，非常适用于非常恶劣的战场环境，因此能够实现对战场的实时监测和地形兵力布防装备的侦查。

并可以利用生化学传感器采集到的数据分析升华武器的成分，以达到有效防范和快速应战的目的。

2. 环境应用无线传感网络因其部署简单、布置密集、低成本和无需现场维护等优点为环境科学的数据获取方面。