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相似文献
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1.
基于UWB的无线传感器网络中的两步TOA估计法   总被引:2,自引:0,他引:2  
吴绍华  张乃通 《软件学报》2007,18(5):1164-1172
为了设计一种以较小运算量获得较高测距精度的TOA(time of arrival)估计算法以适合节点运算能力有限的UWB(ultra wideband)无线传感器网络,提出了一种结合能量检测与匹配滤波的两步TOA估计方法.分析了该方法的工作原理,指出了第1步中DP(direct path)块检测成功率及第2步中匹配滤波门限因子设置的重要性.通过仿真对影响DP块检测成功率的两个因素,即DP块检测算法的选用和能量积分周期的设置进行了讨论.提出了依据能量采样序列中DP块与最小块比值DMR(DP to minimum energy sample ratio)动态设置匹配滤波门限因子的思想,并为其建立了数学模型.仿真结果表明,两步TOA估计方法在运算量比单一的基于匹配滤波的相干算法小很多的情况下,获得了比单一的基于能量检测的非相干方法更好的TOA估计性能,从而更适合应用于有低复杂度、低能耗设计需求的传感器节点中.  相似文献   

2.
陈奎  徐钊 《计算机应用研究》2010,27(3):1126-1128
结合低速率能量检测与高速率匹配滤波的两步超宽带TOA估计算法适合WSN定位。通过采样获得低速率能量序列,找出直达路径(direct path,DP)在序列中的位置,即TOA粗估计。在该能量采样周期内进行相关滤波,由相关峰确定DP位置,即TOA精确估计。能量采样周期、能量块选择门限、相关峰检测门限是TOA估计的关键参数,对它们进行讨论,并给出一种基于最大最小能量比(MMR)的归一化门限模型。在IEEE 802.15.4a信道下的仿真结果表明:算法的运算量低于单一滤波匹配算法,精度优于基于能量检测的非相干算法  相似文献   

3.
目前IR-UWB(脉冲超宽带)测距算法中基于匹配滤波的TOA(到达时刻)估计算法存在有复杂度高和运算量大的缺点,提出了一种基于能量包络的简单TOA估计算法。该算法是一种单纯的基于相关输出最大值点检测的TOA估计算法:相关器输入接收到的多径信号和锯齿波,检测相关输出最大值点作为TOA估计。该算法比基于匹配滤波输出峰值点检测算法的运算量减小,且算法简单;无需在本地产生复杂的模板信号。通过理论分析,证明了该算法的科学性,通过仿真验证了算法的有效性,对该算法与已有的多种TOA估计算法进行了比较,分析了该算法的误差性能。  相似文献   

4.
多径衰落和接收机系统噪声是影响脉冲超宽带(IR-uwB)测距精度的主要因素.在能量检测过程中,能否在干扰下准确估计IR-uwB信号的首径到达时间(TOA),是开展IR-UWB测距研究的重点和难点.鉴于此,为提高测距精度,提出一种IR-UWB测距的门限选掸算法.首先建立接收机输出信号统计特性与UWB信道衰减特性的关系式,使用全概率公式推导出TOA估计均方误差(MSE)闭合表达式,给出估计误差与多径衰减系数以及信噪比(SNR)等系统参数的严密数学表达,以最小均方误差为性能指标的门限选择算法进行仿真.仿真结果表明,改进算法可提高IR-UWB测距的性能,使测距精度达到30cm,证明是一种有效的门限选择算法.  相似文献   

5.
针对UWB(Ultra wideband)测距系统中传统非相干TOA估计算法精度的不足,基于UWB脉冲信号,采用一种基于能量采样序列的最大最小值比MMR进行归一化门限设置的TC算法,建立了以MMR为参量适合于办公室信道环境的最优归一化门限的计算模型.同时模型中还考虑了能量积分周期的影响,使得模型无须更动即可应用到较大范围的积分周期取值情况下,增强了模型的灵活性,与传统非相干TOA估计算法的性能对比表明MMR_TC算法可以获得更高精度.  相似文献   

6.
针对非视距脉冲超宽带(IR-UWB)定位应用中,非相干TOA(Time of Arrival)估计算法精度的不足,提出了一种基于双门限和斜率(Double-Threshold and Slope,DTS)的首达信号时间估计算法。首达路径(Direct Path,DP)经过初始估计之后,根据能量采样序列最大值与最小值的斜率,拟合出最优归一化门限表达式;再联合UWB双指数信道模型的特点对双门限检测算法加以改进,实现TOA估计。在非视距环境下仿真、比较了DTS算法与几种IR-UWB常用TOA算法的平均绝对误差(MAE)。仿真结果表明该算法在不同UWB信道和信噪比环境下均获得了优异的误差性能。  相似文献   

7.
在超宽带UWB(Ultra wiseband)室内测距定位系统中,针对目前已有的非相干TOA估计算法精度的不足,提出了一种时间平均改进的基于能量采样序列最大最小值比(MMR)设置归一化门限的TC算法,即TMMR-TC算法。  相似文献   

8.
TOA(脉冲到达时间)估计是检测和截获非合作突发通信信号的关键,在通信对抗中至关重要。在介绍基于自相关(AC)算法 TOA 估计原理的基础上,讨论了在低信噪比情况下自相关算法的门限设置问题。采用双门限方法对门限设置进行了改进,并通过计算机进行了仿真分析和验证。  相似文献   

9.
针对传统鲁棒非线性滤波在观测噪声为非高斯强干扰噪声情况下,滤波性能下降的问题,提出一种利用卡方检测法预判断的非线性鲁棒检测滤波算法。该算法通过卡方检测设置门限,剔除突变野值,利用M估计修正量测更新。仿真实验对比了几种典型非线性滤波方法在不同观测噪声环境下的性能。所提算法在非高斯强干扰噪声情况下,比传统鲁棒滤波算法估计精度平均提高了25.5%;估计方差平均减少了18.3%。实验结果表明:所提算法可以抑制观测量非高斯强干扰噪声的影响,提高滤波精度及稳定性。  相似文献   

10.
王勇  陈卫东  王景川  王炜 《机器人》2012,34(5):596-603
在动态变化的拥挤环境中,移动机器人的传统地图匹配定位算法会由于观测信息的剧烈变化,导致定位性能明显下降甚至完全失效.对此本文提出了一种基于可定位性估计的改进粒子滤波定位算法.本算法一方面借助观测模型的可定位性矩阵估计激光测距仪观测数据的可信度,另一方面通过预测模型的协方差矩阵估计里程计数据的可信度,进而根据这两个指标调节观测信息对预测位姿的修正值.在多种典型走廊环境中,与经典粒子滤波定位算法做了对比实验,结果表明了本文算法对提高复杂环境下移动机器人定位性能的有效性.  相似文献   

11.
朱晓暄 《计算机科学》2012,39(109):166-168
I'OA的测量精度对移动台定位精度有极大的影响。然而,现有的信号特征值估计由于多径传播以及非视距环境等因素,其测量误差一直无法得到有效的降低。通过利用多天线系统提供的多个TOA估计信息,采用信号处理以及数据融合等多种方式,大幅提高了信号特征值佑计精度,并进一步提高了移动台定位精度。  相似文献   

12.
为提高无线传感器网络(WSN)的节点定位的估计精度,提出基于自由搜索优化的智能估计定位算法。自由搜索是一种新的群集智能算法,应用于函数优化。该算法计算量少、收敛速度高、程序实现简洁、需要调整的参数少。利用智能优化算法将参数估计问题转化为非线性函数的优化问题。仿真实验结果显示,与最小二乘估计定位算法相比,新算法的定位精度有所提高。  相似文献   

13.
针对多模式的块匹配运动估计技术中的运动搜索算法部分,研究了目前广泛使用的如三步法、菱形法等经典搜索算法,分析了其在实现编码过程中性能上速度和精度两方面的优势与劣势.在此基础上,结合相邻宏块的运动相关性,通过预测MV判断搜索起始点,并且在运动搜索中引入了一种依据阀值的提前终止策略,从而提出了一种新的带有阀值的自适应混合搜索算法.通过采用经典的JM8.6模型进行的仿真验证,结果表明该算法既显著降低了编码复杂度,又保证了预测的有效行和健壮性,具有很强的实用性.  相似文献   

14.
NLOS环境下无线传感器网络TOA定位算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

15.
刘兴  张浩  徐凌伟 《计算机应用》2016,36(8):2170-2174
针对60GHz信号在非视距(NLOS)环境下测距困难的问题,提出一种基于波束成形的60GHz无线局域网络(WLAN)定位算法。首先,通过借助波束成形技术进行最强路径搜索,波束成形算法将天线的最大增益方向指向接收最强多径信号的方向,在增强搜索鲁棒性的同时扩大了定位覆盖范围;然后,对NLOS条件下的时延偏差进行建模,重构NLOS测量数据;最后,为进一步提高定位精度,设置检测阈值,引入异常值检测机制。采用Matlab仿真平台在STAs-STAs信道模型进行仿真,结果表明,NLOS环境下基于传统相干估计的到达时间(TOA)定位算法的定位误差约为2m,定位成功率仅为0.5%,而采用基于波束成形的60GHz定位算法后,定位误差降低至1.02cm,定位成功率高达94%。因此,波束成形技术为NLOS环境下的60GHz定位提供了解决思路,有效地提高了60GHz室内定位精度和定位成功率。  相似文献   

16.
This paper presents an a priori probability density function (pdf)-based time-of-arrival (TOA) source localization algorithms. Range measurements are used to estimate the location parameter for TOA source localization. Previous information on the position of the calibrated source is employed to improve the existing likelihood-based localization method. The cost function where the prior distribution was combined with the likelihood function is minimized by the adaptive expectation maximization (EM) and space-alternating generalized expectation–maximization (SAGE) algorithms. The variance of the prior distribution does not need to be known a priori because it can be estimated using Bayes inference in the proposed adaptive EM algorithm. Note that the variance of the prior distribution should be known in the existing three-step WLS method [1]. The resulting positioning accuracy of the proposed methods was much better than the existing algorithms in regimes of large noise variances. Furthermore, the proposed algorithms can also effectively perform the localization in line-of-sight (LOS)/non-line-of-sight (NLOS) mixture situations.  相似文献   

17.
Differential privacy (DP) has become one of the most important solutions for privacy protection in recent years. Previous studies have shown that prediction accuracy usually increases as more data mining (DM) logic is considered in the DP implementation. However, although one-step DM computation for decision tree (DT) model has been investigated, existing research has not studied the scenarios when the DP is embedded in two-step DM computation, three-step DM computation until the whole model DM computation. It is very challenging to embed DP in more than two steps of DM computation since the solution space exponentially increases with the increase of computational complexity. In this work, we propose algorithms by making use of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method, which can efficiently search a computationally infeasible space to embed DP into DT generation algorithm. We compare the performance when embedding DP in DT with different depths, i.e., one-step DM computation (previous work), two-step, three-step and the whole model. We find that the deep combination of DP and DT does help to increase the prediction accuracy. However, when the privacy budget is very large (e.g., ? = 10), this may overwhelm the complexity of DT model, and the increasing trend is not obvious. We also find that the prediction accuracy decreases with the increase of model complexity.  相似文献   

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