一种NLOS环境下TOA定位算法和算法比较

本文提出了当基站在空间随意分布时考虑非视线(NLOS)传播影响的TOA算法.其主要思想把权值最大的基站即存在NLOS误差的基站的非视距误差当作未知量,把非线性问题转化为最大似然(ML)线性估计.此算法结构简单,计算结果有较高的精度.并把该算法与其他算法做了详细的比较.     

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。     

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。     

非视距环境下改进的到达时间差定位算法

经典的定位算法都是基于无线环境为视距环境（LOS）,但在实际信道环境中,由于存在反射、折射等从而导致传播环境为非视距的情况,因此经典定位算法应用于实际信道环境中必然会导致较大的定位误差。提出一种消除非视距影响的TDOA算法,本算法采用校正因子的方法,通过逐步的迭代,从而消除非视距的影响,仿真表明,在非视距环境下,该算法的确比常规算法能够提高定位精度,且运算量较小。     

一种适用于NLOS环境的LTE终端迭代定位算法

NLOS(non line of sight, 非视距)误差是影响LTE终端定位精度主要因素之一, 针对这一问题, 提出了一种减小该误差的迭代定位算法, 通过引入误差系数重构OTDOA(observed time difference of arrival, 到达时间观测差)测量值, 采用迭代计算获取一组最优误差系数来改善NLOS误差的影响。该算法不需要信道环境的先验信息, 且可通过分层细化减小计算量。仿真结果表明, 该算法能有效地减小NLOS环境下的定位误差。     

NLOS环境下TDOA/AOA混合定位算法研究

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。本文在传统的TDOA/AOA混合定位算法加入校正因子,通过逐步迭代的方法,逐渐消除NLOS对TDOA测量值的影响,从而获得比传统TDOA/AOA混合定位算法更高的定位精度。仿真表明：在各种环境下,特别是非视距环境下该方法能够显著提高定位的精度,并且运算量增加较少。     

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。     

非视距环境下基于TOA的移动目标定位

研究了非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)环境下基于到达时间(Time-of-Arrival, TOA)的移动目标定位问题。假定移动目标速度在足够短的时间内为常数,则移动目标定位问题可转化为其初始位置和速度的估计问题。为降低非视距误差的影响,构造了约束最小二乘(Least Squares, LS)问题对移动目标的初始位置、移动速度和非视距误差进行联合估计,并通过合理近似减少了估计变量个数。由于所构造的约束LS问题为非凸优化问题,其全局最优解难以获得。为近似求解该问题,对其进行松弛,以转化为凸的半正定规划(Semidefinite Programming, SDP)问题。与现有方法相比,该方法不需要已知非视距误差的任何统计信息和路径状态。仿真结果表明,该方法缓解了非视距误差产生的负面影响,且在稀疏和密集的非视距环境下都取得了良好的性能。     

NLOS环境下的卡夫曼滤波跟踪定位算法

蜂窝网无线定位技术中,非视距(NLOs)误差的存在使得蜂窝网无线定位技术的定位精度急剧下降.针对NLOs环境,对基于卡夫曼滤波的动态跟踪定位算法进行了改进.首先引入判决机制鏊别测量值中NLOS信息,并根据鉴别信息对测量值进行加权重构处理,然后利用加权重构后的测量值再进行卡夫曼滤波跟踪定位,有效抑制了NLOS误差的影响.实验结果表明,算法在较为恶劣的NLOS环境下获得了较高定位精度.     

一种改进型免疫算法在TDOA定位中的应用

为解决传统TDOA定位估计所带来的非线性优化问题,首先通过最大似然估计将其转换为峰值搜索优化问题,再提出一种基于克隆选择思想的改进型免疫算法对其进行求解。该算法采用浮点数编码方式,提高了运算效率;引入高斯变异算子和变异控制变量,加强了局部搜索能力。仿真实验表明,在保证一定抗体数目的前提下,该算法适应性强,性能稳定,能快速逼近全局最优的解,且算法定位精度更高。     

NLOS环境下基于到达时间差(TDOA)的定位算法

由于对无线定位日益增长的业务需求,无线定位最近几年成为人们关注的焦点。关于定位的算法也有很多,但是大部分的算法都是基于视距(LOS)环境的。然而,事实上,无线信道基本上都存在非视距传播,因此,虽然算法本身的精度比较高,但是由于非视距的因素,定位的精度并不高。本文提出一种消除非视距影响的TDOA算法,本算法采用衰减因子的方法,通过逐步迭代,从而消除非视距的影响。仿真表明,在非视距环境下,本算法的确比常规算法能够提高定位精度,且运算量较小。     

一种减小NLOS影响的TOA定位算法

在基于蜂窝网的无线定位系统中,NLOS(非视距传播)总是对TOA(波达时间)测量距离造成较大的正偏差,严重影响了定位精度。卡尔曼滤波用来处理基于TOA的距离测量数据,平滑了总体误差,但效果依然不够理想。本文通过修正滤波值和多次滤波,能有效减小TOA误差,改善定位效果。仿真结果表明,该算法能取得很好的定位精度。     

在非视距传播环境下无线定位的AOA算法

非视距传播(NLOS)是蜂窝无线定位的一个关键的问题,要提高无线定位的精度,必须有效减小非视距传播的影响.基于一种适合对各种定位算法进行分析的基于几何结构的单次反射统计信道模型(GBSB),提出一种减小非视距传播影响的AOA定位算法,该算法利用临近基站与移动台构成的三角函数关系和波达方向的最大角度扩展作为优化的约束条件,将基于波达方向(AOA)的无线定位问题转化为有约束的最优化问题,从而提高了无线定位的精度.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于圆盘散射体的非视距定位算法

针对无线传感器网络目标定位中的非视距问题,为了抑制非视距误差,提高定位精度,提出一种基于圆盘散射体的非视距定位算法.新算法根据基站收到的多径到达时间,计算加权测量均值,与圆盘散射体模型理论均值进行匹配,建立目标函数,同时引入圆盘半径约束,通过对目标函数求取极值,解出含有目标位置的最优解.仿真实验结果表明,与其他目标定位算法相比,该算法能够得到全局最优解,提高非视距环境下的定位精度.     

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。     

泄漏信号定位中的时延估计算法

时延估计是阵列信号处理中的一项关键技术,广泛用于如语音增强,说话人定位,其目的是要估计出同源信号到达不同传感器时,由于传输距离不同而引起的时间差。现有的算法主要包括相关、广义互相关方法、自适应最小均方方法等。这些算法因其抗噪性能不同,有着各自的应用场合。本文在一段公共的声波数据上利用各种算法进行时延估计,分析比较算法性能,并将相关方法应用于管道泄漏检测定位误差不超过5%。     

一种结合边缘检测的多基线InSAR高程反演方法

针对多基线InSAR高程重建算法鲁棒性差的问题,提出一种基于边缘检测与路径跟踪策略的多基线InSAR高程反演算法.该算法分为2个步骤.第1步是直接利用多基线最大似然估计算法从多幅不同基线的干涉相位图中获取粗略的地形高程,再用Sobel算子对滤波后的粗略地形高程进行边缘检测,获得地形的不连续边界;第2步则先构建优化的多基...     

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。     

基于遗传算法和模拟退火算法的TDOA定位技术

提出一种基于遗传算法与模拟退火算法的TDOA定位估计算法,该算法通过对求解定位坐标计算时的最大似然函数进行求解,实现了利用所有TDOA测量值对移动台的定位估计。该算法采用实数编码,自适应交叉率和变异率实现遗传算法的全局搜索,引入模拟退火的Boltzmann机制,解决遗传算法容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,该算法定位精度高、收敛速度快。