一种基于改进卡尔曼滤波的NLOS误差抑制算法

在蜂窝网络中,非视距（NLOS）传播是影响定位精度的主要因素.针对LOS与NLOS的混合环境,提出了一种基于到达时间（TOA）测量值进行NLOS误差消除的算法.该算法首先利用TOA测量值的统计特征建立新的判决机制,鉴别当前时刻的测量值是否存在NLOS误差,然后对包含NLOS误差的测量值,通过构建测量误差模型估计NLOS误差,并以此修正卡尔曼滤波器的新息,实现LOS重构.仿真结果表明,与已知算法相比,文章提出的算法能够更好地抑制NLOS误差,并且适应于不同的LOS与NLOS混合环境.     

稳健非线性LMS非视距定位算法

在蜂窝移动定位中,非视距波(NLOS)是影响定位精度的主要因素,NLOS的传播会给距离测量值增加较大的正性误差。传统的线性滤波器主要是针对高斯分布的误差,并不能有效地处理NLOS误差。该文提出一种非线性LMS算法TOA测量结果进行重构来消除NLOS的影响。该算法将NLOS误差视作冲激性噪声,通过对LMS算法中的代价函数的非线性化来抑制TOA测量值中的NLOS误差,仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于NLOS环境下的TOA/AOA混合定位算法

非视距传播(NLOS)误差是影响各种蜂窝网络定位精度的主要原因.通过计算波达时间(TOA)和波达角(AOA)相对于移动台(MS)参考位置的残差来对NLOS误差进行鉴别,找出含有NLOS的基站.然后利用所得到的关于NLOS的信息,对算法进行加权处理.仿真实验表明,该算法有效的降低了NLOS的影响,可以得到更好的位置估计结果.     

基于多分布式天线阵列的移动台定位算法

在无线定位环境中尤其是闹市区,为了减少非视距(NLOS)误差对定位精度的影响,研究了一种基于多分布式天线阵列的移动台定位算法在不同基站数目下的性能.多分布式天线阵列定位算法是在散射体信道中,利用NLOS附加误差的相关性分析,提取散射体位置信息,进而得到移动台坐标.利用计算机仿真,改变参与定位的基站数目,比较该算法在3～7个基站时的定位精度.结果表明,该算法在基站数目为3时性能较好,能有效抑制NLOS误差影响,提高定位精度,具有一定的实用性.     

基于RSSI加权数据融合的TDOA定位算法

为解决基于到达时间差(TDOA)定位算法中的定位模糊、测量时差的精确度对定位精度影响较大等问题,通过对TDOA、基于接收信号强度(RSSI)定位算法进行研究分析,提出利用RSSI加权数据融合修正由TDOA算法获得的多个初始位置估计值,从而获得更优位置估计的TDOA/RSSI定位算法.该算法具有计算量小,能有效降低定位误...     

非视距传播环境下的一种TDOA定位算法

各种基于移动台位置的服务急剧增加,导致提供定位业务成为无线网络发展的必然趋势。针对实际定位应用时常出现的非视距(NLOS)传输问题改进TDOA定位算法,其基本思路是将TDOA估计转化为两步最大似然线性估计,并加入松弛因子表示NLOS的影响,通过迭代方式逐步消除NLOS对定位的影响。该算法结构简单,计算量不大,仿真结果证实了其有效性。     

基于信道模糊关联识别的NLOS测距误差补偿算法

针对NLOS测距存在误差的问题,提出一种基于信道模糊关联识别的NLOS测距误差补偿算法.根据先验信道特征参数分布信息构造信道特征参数模糊隶属矩阵,并利用灰色关联分析方法计算归一化权值矩阵,进而获得模糊综合评价矩阵来对信道环境进行识别.在此基础上,根据信道识别结果构建Huber代价函数,通过Huber线性回归方法对原始测距结果进行迭代重构,将重构结果作为Kalman滤波的测量值进行滤波.仿真结果表明,所提算法可以有效提高NLOS环境下的测距精度,在信噪比大于-2 dB时可以达到厘米级测距精度.     

非视距传播环境下的一种TDOA定位算法

各种基于移动台位置的服务急剧增加，导致提供定位业务成为无线网络发展的必然趋势。针对实际定位应用时常出现的非视距(NLOS)传输问题改进TDOA定位算法，其基本思路是将TDOA估计转化为两步最大似然线性估计，并加入松弛因子表示NLOS的影响，通过迭代方式逐步消除NLOS对定位的影响。该算法结构简单，计算量不大，仿真结果证实了其有效性。     

基于模糊积分的网络舆情态势理解方法

非视距传播（NLOS）误差是蜂窝网系统提高定位精度必须解决的关键问题。首先提出了一种基于三阶累积量的NLOS误差抑制算法,并根据NLOS误差大小和信号斜度之间的关系,给出了一种基于偏差Kalman滤波的NLOS误差抑制算法。文章基于WCDMA系统构建了定位测试平台,通过实测数据验证了算法的有效性。     

基于非对称广义中心化矩阵的多维尺度定位算法

在无线传感器网络定位问题中,传感器节点间距离并不能全部直接测量,一般通过多跳距离进行最短路径估计.就经典多维尺度(Multidimensional Scaling,MDS)算法而言,其定位精度受距离估计精度的影响较大,少量误差较大的距离估计会极大影响定位结果.为了减少"错误"距离估计的影响,提出一种基于非对称广义中心化矩阵的多维尺度定位算法.该算法提出一类非对称广义中心化矩阵,并研究了中心化矩阵对定位误差的影响,从而选择有助于抑制"错误"距离的中心化矩阵提高定位精度.通过改变中心化矩阵中元素的权重,可以显著提升部分节点相对位置的定位精度.实验结果表明,与经典MDS算法相比,基于非对称广义中心化矩阵的MDS算法打破了原来中心化矩阵的局限性,可以有效减小距离估计误差对定位的影响,提高节点的定位精度.     

非视距环境下RSS和TDOA联合的信源被动定位

针对非视距环境下信源定位性能恶化的问题,提出了一种能时域联合的信源被动定位算法。综合利用接收信号强度和到达时间差两种测量信息,首先给出信源位置的最大似然估计;然后引入距离平方与加权最小二乘法,将非凸的定位方程求解问题转化为广义信赖域子问题,采用二分法求得信源位置的估计;接下来采用迭代法估计非视距误差与信源位置以提高定位精度;最后,推导了联合估计的克拉美罗下界,比较分析了计算复杂度。仿真结果验证了所提出算法在非视距环境下接近克拉美罗下界,且具有较好的鲁棒性。     

分布式多天线系统中的TDOA估计

在分布式多天线系统架构下提出一种估计到达时间差(TDOA)的新方法。利用分布式多天线系统的特性，通过构造具有良好自相关性的正交训练序列，将传统的TDOA测量问题转化为多径信号中首先到达径(FAP)的时延估计。数值仿真表明，与传统基于定时同步的TDOA估计方法相比，此方法能在无线多径传播环境中将非视距(NLOS)误差降低65%左右，从而显著提高TDOA的估计精度。     

一种非视距传播下的TDOA定位算法

提出了一种不需要任何非视距传播测量值先验信息且具有解析表达式解、非递归的双曲线定位算法。通过一步简单残差加权得出一个与真实移动台位置比较接近的初始定位估计,利用该初始值构造了一个加权矩阵,进行两次加权最小二乘计算,得出了一个最后的定位结果。理论分析与目前流行定位算法的仿真结果比较表明,该定位算法能有效地抑制非视距传播误差的影响,计算量相当小。     

基于残差加权的Taylor级数展开TDOA无线定位算法

针对Taylor级数展开算法进行了改进,用残差加权算法的定位结果作为Taylor算法的初始值进行迭代计算,并利用最小残差代替实际中不易获取的TDOA测量均方误差。仿真结果表明,该算法能有效地抑制非视距传播误差的影响,且性能稳定。     

一种NLOS环境下TDOA算法的改进

在蜂窝无线定位的各种算法中,非视距误差已经成为影响定位精度的主要因素。该文在已存在算法的基础上,对到达时间差测量值进行修正,减小了由NLOS误差带来的超量时延,提高了Chan算法计算初始值的准确度,并把该初始值作为Taylor级数展开法的初值进行计算,再把两者的计算结果进行加权。仿真结果表明本算法能进一步提高NLOS环境下的定位精度。     

TDOA localization with linear-correction in the presence of sensor position errors

This paper considers the problem of locating a source using time difference of arrival(TDOA) measurements obtained at spatially distributed sensors in the presence of sensor position errors. A linear-correction TDOA localization algorithm that involves closed-form weighted least squares(WLS) optimization only is developed. The proposed method first converts nonlinear TDOA equations into pseudo-linear ones by introducing an intermediate variable and obtains the initial source position estimate using the WLS technique. Then a linear-correction method is applied to improve the initial localization result by estimating and subtracting its positioning error. Simulation results demonstrate the good performance of the proposed method.     

基于UWB定位误差统计特性分析的NLOS鉴别

将NLOS鉴别视为假设检验问题,根据对UWB定位误差模型统计特性的分析,提出一种基于误差分布的NLOS鉴别概率,给出了NLOS条件下定位误差的概率密度函数,通过理论推导给出了鉴别概率的求解过程。仿真实验讨论了定位误差对NLOS鉴别概率的影响,实验结果表明,在一定的虚警概率下,NLOS鉴别概率能达到90%以上。     

误差修正的声源目标混合定位算法

针对定位系统因非视距传播、多路径效应等因素所导致定位精度降低的问题,提出了一种基于到达时差的误差修正声源目标混合定位算法。首先,该算法在传统加权最小二乘法中引入动态权值修正技术获得泰勒级数迭代法初值,减少了迭代次数;其次,提出了后项时延选择算法,并结合标准残差函数剔除了误差较大的时差对定位性能的影响,选择最优的时差组合方式进行目标位置解算;最后,通过标准残差加权的方式修正混合定位算法误差,得到声源目标位置。 实验结果显示,新提出的误差修正混合定位算法性能优于参考算法,且对非视距误差具有显著的抑制作用,有效地提高了定位精度。