OFDM系统中基于BP神经网络的定位算法

为了减小正交频分复用(OFDM)系统中多径干扰对定位精度的影响,提出一种基于后向传播(BP)神经网络的定位算法。该算法采用多重信号分类(MUSIC)算法估计OFDM信号首径的到达时间(TOA),再计算出到达时间差(TDOA),然后利用BP神经网络对其进行修正,最后使用Chan算法确定移动台的位置。在多径环境下对算法进行仿真,仿真结果表明该算法能够有效地降低多径干扰的影响,性能优于最小二乘(LS)算法、Chan算法和泰勒算法。     

Chan定位算法在三维空间定位中的应用

对基于TOA/TDOA无线定位算法进行了研究和比较,分析了基于TOA的精确测距技术.针对现有的定位算法通常是二维形式的问题,在Chinl定位算法基础上推导了Chan算法的三维形式,提出了一种基于TOA的三维空间定位算法.算法的主要思想足两次使用加权最小二乘法(WLS)得到初始解,利用初始解将非线性定位方程组线性化,最终得到位置估计.仿真结果表明该算法结构简单,精度较高,有较强的理论参考价值.     

一种NLOS环境下的TDOA/AOA定位算法

在LOS环境下,Chan算法有着较好的定位精度,基于Chan算法的到达时间差/到达角(TDOA/AOA)算法比Chan算法有了进一步提高。但是在NLOS环境下,这些算法的精度都将大大下降,由于AOA的测量值有较大误差,TDOA/AOA方法的精度甚至低于Chan算法。并且这些算法的主要缺点是在第一次加权最小二乘法(WLS)中把移动台的横坐标、纵坐标与移动台到服务基站的距离作为三个相互独立的变量,忽略了三者之间的相关性,因此要进行第二次WLS才能得到定位结果,且最终的解为二值根。对误差的均值和方差进行了估计,修正了TDOA与AOA测量值,用Kalman滤波算法对AOA的值进行了估计,利用移动台坐标与AOA之间的关系将三个变量简化为一个,只需一次WLS即可求得唯一解,减少了计算量,消除了根的模糊性。仿真结果表明,该方法简单,计算量小,有较高的定位精度和较好的稳健性,性能优于Chan算法和基于Chan算法的TDOA/AOA算法。     

无线传感器网络中基于超宽带的TOA/AOA联合定位研究

提出一种基于超宽带(ultra wideband,UWB)信号到达时间估计(time of arrival,TOA)/到达角度估计(angle of arrival,AOA)联合估计的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)定位方案,只需要一个参考节点就可以实现对其他传感器节点的2D相对定位,并且不需要时钟同步,适合于传感器网络节点的低成本设计需求.利用往返时间(round trip time,RTT)进行TOA估计,给出了基于多径检测的TOA估计算法;利用到达时间差估计(time difference of arrival,TDOA)进行AOA估计,因而无需借助复杂的天线波束赋形技术.同时,分析了定位误差模型对定位性能的影响,并通过IEEE802.15.4a信道下的仿真实验进行了验证,结果表明了所提方案的有效性.     

物流监控中的蜂窝无线定位

利用现有的蜂窝网络,通过测量车栽移动终端的位置特征参数TOA和TDOA,结合扇区信息进行数据融合,构造一种基于移动台位置的动态定位算法,提出一种改进型数据融合模型.详细分析基于TDOA的Chan算法及特点,对Chan算法计算过程的中间阶段数据进行数据融合,通过定义可信度函数,从而实现一种蜂窝网络定位新方法.本文的定位方法为物流企业业务的监控和优化提供有力的技术支持.     

基于贝叶斯推理的TDOA/AOA定位算法

在视距(LOS)环境下,到达时间差(TDOA)和电波到达角(AOA)定位技术可以获得较高的精度,而在非视距(NLOS)环境下,无法得到良好的定位效果.在非理想信道环境下,蜂窝基站和移动终端之间存在多径传输和NLOS传播的问题,这些因素均会影响定位精度.构建LOS和NLOS传播条件下的实际信道环境模型来研究信号的测量误差特性,利用贝叶斯推理的方法对AOA测量值进行估计,从而有效消除附加噪声的干扰.仿真结果表明,在NLOS环境下,该算法的定位性能优于单纯的TDOA和TDOA/AOA算法.     

基于信息融合技术的单站无源定位原理分析与研究

探讨了基于辐射源的信号到达时间(TOA)、到达方向(DOA)及多普勒频率信息,利用单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法。将融合技术应用于单站无源定位,能更好地解决多参数测量集条件下的单站无源定位跟踪问题,滤波性能更好。通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性。     

基于Elman神经网络的TDOA定位算法

针对Chan定位算法在非视距(NLOS)环境下定位性能差的缺点,提出一种基于Elman神经网络的Chan定位算法,利用Elman神经网络的动态递归特性以及强大的非线性映射逼近能力,对NLOS误差进行修正,再利用Chan算法定位。仿真结果表明,在NLOS误差较大的环境下该算法仍具有良好的定位精度,性能优于Chan算法和泰勒级数展开法。     

一种抑制非视距传播误差的混合定位算法

为减小蜂窝网定位中影响定位精度的非视距(NLOS)传播误差,提出一种基于两步卡尔曼滤波到达时间差/到达角度的混合定位算法.利用卡尔曼滤波器的估计值计算非视距数据的方差,调节卡尔曼滤波器的参数,减小测量值的NLOS误差,并将经过预处理的测量值输入到扩展卡尔曼滤波器,实现混合定位.实验结果表明,该算法能有效消除NLOS误差,与Chan算法相比,其定位精度更高.     

移动台抗NLOS定位算法研究

在CDMA的网络环境下,TDOA/AOA混合定位算法能够比Chan算法有较高的定位精度。然而随着AOA测量误差精度的下降,定位精度逐渐下降,甚至低于Chan算法的定位精度。提出了一种既能继承原算法的优良性能,又可充分利用AOA测量值信息提高定位性能的TDOA/AOA混合定位算法。实验证明,该方法的定位误差性能优于单纯的TDOA定位方法。     

减小NLOS影响的TOA定位估计

基于到达时间（time of arrival，TOA）的简单原理和非视距（non line of sight， NLOS）误差的值总是正的附加延时超量的基本理论特性，最后采用几何坐标求值的算法，提出了一种只考虑NLOS误差的到达时间（TOA）定位方法。计算机仿真结果显示，该方法有效的减小了NLOS误差对定位的影响，提高了定位的精度。     

NLOS环境下无线传感器网络TOA定位算法

针对现有定位算法定位精度低、适用场景少的问题,提出一种非视距传播（NLOS）环境下的无线传感器网络电波到达时间（TOA）定位算法。对未知节点位置进行初步估计,将该估计值作为初始迭代参考点,利用泰勒级数展开法进行迭代计算,得到未知节点位置的二次估计值。使用二次估计值反推得到未知节点与各传感器锚节点的近似距离,将原始TOA测量距离与该近似距离之差作为非视距传播误差值,从而剔除NLOS误差较大的TOA测量组,利用误差修正后的TOA测量组再次进行泰勒级数迭代处理,实现未知节点的精确定位。仿真结果表明,该算法可有效抑制NLOS误差,相比传统定位算法,其定位误差小、定位精度高。     

基于无线通信TOA值对终端定位问题的研究

基于到达时间的定位算法中,Chan算法在视距环境下有较高的定位精度及较快的收敛速度,但是在非视距环境下算法定位性能明显下降。通过比较各定位算法,采用Taylor级数结合最小二乘法来进行定位,引入定位精度、连接能力来改善算法性能。最后通过建模和数学仿真进行定位精度分析,结果表明改进后的算法有较好的定位精度。     

OFDM超分辨率联合TOA/AOA定位

对无线信号到达时间（TOA）和到达角度（AOA）的精确估计是室内无线定位的关键。正交频分复用（OFDM）是适合多径衰落环境的一种高速传输技术。提出一种联合TOA和DOA的二维定位方法用于OFDM信号定位。算法首先通过信道估计得到信道的频率响应（CFR）,对CFR采用超分辨率算法估计信道时延。首径（first arrival path,FAP）的时延估计就是接收信号的TOA估计。将天线阵列接收信号通过DFT变换到频域,利用同样的算法估计信号各径的AOA/DOA。最后联合TOA和AOA在二维平面上确定目标位置。由于信号是多径、多载波信号,对各载波的DOA/AOA估计在载波间进行处理,再结合各径脉冲响应的幅值,选出属于首径的DOA/AOA估计。在多径环境下仿真表明算法有效且定位精度能够满足实际需要,尤其适合环境中只有一个基站或接入点的情况。     

基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法

针对无线传感器与执行器网络(WSAN)的传感器节点定位问题,提出了一种基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法,使用移动的执行器节点替代传统无线传感器网络(WSN)定位算法中的锚节点,并将虚拟力模型引入基于信号到达时间(TOA)的定位算法。该算法在利用虚拟力驱动执行器节点逼近提出定位请求的传感器节点的同时,根据信号传输时间计算节点间的距离完成节点定位。仿真结果表明,提出的定位算法使得节点定位成功率提高20%左右,平均定位时间以及定位开销均小于传统TOA算法,适用于实时性要求高、执行器节点数量较少的场合。     

基于圆盘散射模型的无线传感网定位方法研究

在非视距传播（NLOS）环境下,基于圆盘散射模型来构造和引入NLOS误差符合实际的多径通信场景。利用已知锚传感器节点测量得到的电波到达时间和电波到达角等信息对未知节点位置进行定位估计。将圆盘散射模型细化为两种建模,即以未知节点为中心的散射体圆盘模型和以锚节点为中心的散射体圆盘模型,对各模型有针对性的提出定位思路和方法。进行计算机仿真,实验结果表明所提出的定位方法较传统的多种定位法具有更小的定位误差,定位精度较高。同时所提出的定位法不受圆盘散射半径的增大对定位误差的恶化影响,鲁棒性较好,适用面广。     

基于接收信号强度的非视距检测与修正算法

为了减少非视距（NLOS）误差对基于到达时间（TOA）的无线定位系统性能的影响,本文提出一种采用接收信号强度（RSS）与TOA测量值相结合的方法对含有NLOS误差的TOA测量值进行检测并修正。在视距（LOS）传播的TOA与RSS之间关系已知的前提下,利用定位基站得到的TOA与RSS测量值,计算TOA测量值中含有NLOS误差的可能性,并利用该可能性对TOA测量值进行修正。该方法在不增加通信次数的情况下,大大提高了定位精度。本文最后在一个无线定位系统上实现了该算法,并进行了对比实验。实验结果表明,该算法不需对多次定位结果进行统计,即可有效降低NLOS误差对系统性能的影响,适用于对功耗要求苛刻的场合。