基于正交多项式拟合的非视距定位优化算法

提出一种非视距环境中基于到达时间的移动定位优化算法。首先在基站端利用系统测量误差的先验知识判断到达时间测量值中是否存在非视距误差;然后通过加权正交多项式拟合对含有非视距误差的测量值进行修正,并利用有约束的加权优化算法对移动用户进行位置估计;最后对算法的定位误差性能进行仿真分析,并与视距环境中的最小二乘算法和有约束加权最小二乘算法的平均定位误差以及定位误差的克拉默·劳下界进行了比较。计算结果表明,提出的算法在非视距环境中能够得到较好的定位精度。     

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环境定位精度提高方法

用蜂窝网络对移动台进行定位估计时,为了降低电波的非视距传播对定位精度的不利影响,提出了一种先对电波到达时间差和到达时间测量值进行平滑和重构,再采用两次加权最小二乘算法对移动台进行定位估计的算法。仿真结果表明,该算法在电波的非视距环境中能显著提高对移动台的定位性能。     

一种非视距环境下改进的组合定位算法

为解决基于UWB技术的室内定位算法在测距时存在非视距误差以及异常值,而导致定位精度以及稳定性下降问题,文中提出了一种能够鉴别非视距环境以及消除非视距误差的组合定位算法。该算法通过二项假设检验鉴别非视距环境,在扩展的卡尔曼滤波算法中的待估计的状态向量之中引入非视距转换因子,利用迭代算法消除非视距误差对定位估计的影响,最后通过CTK算法对定位进行精确计算。实验结果表明,该算法针对非视距环境在约95%的定位结果中的误差仅为0.04m左右,相比于CTK算法,定位精度效果提升了13%左右,定位结果更加准确,可以更好满足室内移动机器人的定位要求。     

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。     

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。     

一种基于TOA的UWB直接-Taylor复合定位算法

通过比较直接算法和Chan算法的优缺点，针对Chan算法作为Taylor初值算法运算比较复杂的问题，分析了基于TOA到达时间的UWB（超宽带）定位算法，即直接一Taylor复合定位算法，将直接算法作为Taylor序列展开法的初值算法，并根据初值判断定位基站是否为视距（LOS）传播及修正基站到定位体的距离测量值，有利于Taylor序列展开法的收敛。仿真表明该算法定位性能优越，在非视距传播（NLOS）的影响下有效地提高定位精度，定位误差达到厘米级，计算速度也有较大的提高。     

一种无线定位中NLOS误差抑制算法

为克服非视距传播带来的定位误差,提出了非视距误差的窗函数补偿法．通过测量p个采样点的均方根延迟计算平均超量延迟,实现窗长为p的非视距误差的窗函数补偿法．相对最优化方法,该算法的计算量明显减少;相对单点补偿法,该算法的精度明显提高．对移动台处于3种不同位置的情况进行了仿真分析,结果表明,该算法具有较高的定位精度．     

一种基于TOA的UWB直接-Taylor复合定位算法

通过比较直接算法和Chan算法的优缺点,针对Chan算法作为Taylor初值算法运算比较复杂的问题,分析了基于TOA到达时间的UWB(超宽带)定位算法,即直接-Taylor复合定位算法,将直接算法作为Taylor序列展开法的初值算法,并根据初值判断定位基站是否为视距(LOS)传播及修正基站到定位体的距离测量值,有利于Taylor序列展开法的收敛.仿真表明该算法定位性能优越,在非视距传播(NLOS)的影响下有效地提高定位精度,定位误差达到厘米级,计算速度也有较大的提高.     

非视距传播环境下对移动用户定位的AOA方法

非视距传播问题是移动定位中的一个关键问题．基于几何结构的单次反射统计信道模型，提出了一种减小非视距传播影响的AOA定位方法．该方法一方面利用所有的参数信息进行定位，使有限的资源得到充分利用，另一方面采用不等式约束减小移动台的可行区域，二者结合以提高非视距传播环境下的定位精度．仿真结果证明了该方法的有效性．     

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。     

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.     

一种基于移动广播网的TOA／TDOA无线定位算法

针对Chart定位算法在非视距（NLOS）环境下定位性能较差的缺点,提出一种基于多基站TOA区域质心修正的Chart定位算法,该算法利用Chan算法初始定位,再通过TOA区域质心校正,以提高定位精度。仿真结果表明,该算法有效减小了NLOS误差对定位估计的影响,在NLOS误差较大的环境下仍具有良好的定位精度,性能优于Chart算法和Chan-Taylor协调定位算法。     

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TDOA的一种简化的非视距误差抑制算法

在蜂窝网络无线定位中,NLOS是影响定位精度的一个重要因素.如何更好的抑制NLOS误差是提高定位精度的关键.为此,考虑普遍存在NLOS的情况,即假定NLOS的概率为1,则得到的TDOA测量值均含有NLOS误差.这样根据信道的先验信息和Greenstein模型就可以估计出NLOS误差的均值,从而可以修正TDOA测量值,即重构TDOA测量值.把重构后的TDOA测量数据,应用到LCLS算法就可以完成对移动台的位置估计.仿真结果表明,在普遍存在NLOS的情况下,该算法能有效抑制NLOS误差,取得较精确的估计位置.     

NLOS环境下基于自适应遗传算法的TOA/AOA定位算法

在视距传播(LOS)环境下,波达时间/电波到达角(TOA/AOA)定位算法比TOA算法的定位精度有了进一步的提高,但是在非视距传播(NLOS)环境下,这些定位算法的精度会受到较大影响。为了减小NLOS传播的影响,提出了一种NLOS环境下的TOA/AOA定位算法。利用自适应遗传算法对TOA/AOA混合定位算法中的非线性优化问题进行求解,从而提高系统的定位精度。仿真结果表明,提出的算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于Chan算法和LS算法。     

基于TOA减小非视距误差的方案设计

针对TOA无线定位中容易受非视距影响等问题,提出了一套有效减小非视距误差的无线测距系统.通过建立消除非视距误差的卡尔曼滤波模型来消除随机干扰,利用实测数据进行离线滤波仿真,从而验证模型的有效性.以ATmega1280微处理器为控制器,nanoPAN 5375为射频芯片,设计了一套测距系统,并在测距平台上进行实际测试.结果表明,测距系统能够完成实时动态滤波,有效减少非视距误差,测量精度较高,可直接应用于存在NLOS环境下的定位.     

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.