一种蜂窝网中的跟踪算法

移动台定位技术是未来移动通信的方向。为了实现动态连续定位跟踪服务和提高定位精度,提出了一种在蜂窝网络中非视距（NLOS,Non-line of Sight）环境下对移动台（MS,Mobile Station）的定位跟踪算法。在用经典定位算法获得定位初始估计值后,利用卡尔曼滤波器对移动台的初始位置估计值进行修正,并配合检测门限对移动台进行跟踪。仿真结果表明,该跟踪算法能够实现对移动台动态定位跟踪,并且取得了良好的效果。     

一种基于场强差的移动台定位改进算法

为了解决传统的移动台定位过程中信号的传播误差对定位精度的影响,提出了一种基于移动台与服务基站之间的场强差来确定移动台位置的改进算法。小波变换在信号消噪处理中可以取得良好的效果,通过选择合适的小波函数和分解层数,对测量得到的场强差进行分解和重构,然后用经典Chan算法确定移动台位置,大大降低了传播误差对定位精度的影响。仿真表明,该算法能很好地抑制传播误差,其定位效果比直接使用Chan算法更加稳定。     

一种新的无线蜂窝定位跟踪技术

该文提出了一种在W-CDMA环境下实现对移动台的定位及跟踪的方法,其中对移动台位置坐标的计算采用基于EOTD的方法,对移动台的跟踪采用马尔科夫链配合相关检测距离门的方法。该方法实用性强,对传统定位方法进行了改进和补充。该文还给出了利用该实现方案和算法在W-CDMA环境下的仿真结果。     

一种基于场强差的GSM网络移动台定位法

提出了一种在GSM无线蜂窝网络中利用服务BS（基站）和MS（移动台）测量的场强差值对MS进行定位的方法。通过计算机的仿真结果表明，该方法能够较好地克服多径和不规则地形带来的场强起伏，达到较高的定位精度。通过提出的的算法，可以克服传统的利用GSM蜂窝网络对移动台定位的局限性，从而使利用GSM蜂窝网络对移动台位置定位的实现更简单。     

基于参数重构的非直达波混合定位算法

在蜂窝无线定位中,非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差是影响定位精度的主要因素之一,故如何减轻NLOS误差影响是无线定位研究的热点。本文针对NLOS环境下的定位问题,提出基于参数重构的混合定位算法。首先利用波达角（angle-of-arrival,AOA）重构方法重构直达波AOA,随后充分利用AOA的重构结果,以最大似然估计法迭代估计直达波的波达时延（time-of-arrival,TOA）,最后利用这两个重构后的参数以视距（line-of-sight,LOS）混合定位方法估计出移动台的位置,以实现NLOS环境下的单基站定位,并获取较高的定位精度。这种方式无需视距与非视距识别,改进了传统的单目标参数重构模式。仿真结果验证了该算法的有效性。      

基于概率理论的移动双站到达时差定位

提出了一种基于概率理论的移动双站到达时差（TDOA）定位方法,该方法利用到达时间差和在接收到信号时接收站的位置等数据给出辐射源的位置估计,所采用的概率算法不需要求解高次非线性方程组,只需要求解三元一次线性方程组。此外,将这种方法推广到多到达时差定位,有助于提高定位精度。计算机仿真实验表明,该方法可以实现定位,利用多个到达时差的定位精度明显高于仅利用两个到达时差的定位精度。     

一种在NLOS环境下提高精度的TDOA定位方法

根据NLOS传播环境下附加传播时延和均方根时延扩展的统计特性,对NLOS误差的均值和方差进行了估计,并对TDOA（到达时间差）的测量值和方差进行了修正,在一定程度上消除了NLOS误差的影响.采用Chn算法对移动台（MS）位置进行定位.仿真结果表明,该方法能够提高Chan算法在NLOS传播环境下的定位精度.     

基于遗传神经网络的AOA跟踪算法

提出了一种在非视距传播环境中基于遗传神经网络的到达角定位跟踪算法。首先使用遗传算法优化后向传播神经网络的初始权值,将优化后的GA-BP神经网络对AOA测量值进行修正,用最小二乘算法确定移动台的位置,再用卡尔曼滤波器配合相关检测距离门对移动台实施跟踪。仿真结果表明,该算法能有效地实现移动台的动态跟踪,且性能优于传统BP神经网络和LS算法。     

利用判决抑制CDMA系统下行链路移动台定位中的多址干扰

本文深入分析了CDMA系统中利用下行链路信号进行移动台定位存在的多址干扰(MAI)问题.通过数学推导提出了一种判决算法,该算法可以计算出信号到达时间(ToA)估计的准确程度,去除不可靠的测量结果,提高定位精度.算法实现简单,仿真结果表明,该算法可以大幅度提高定位精度.     

NLOS环境下几种TOA定位算法的性能比较

通过测量基站3条或更多不同路径的来自移动站的信号到达时间,可以对移动站进行定位。然而信号的非视距传输却极大地影响了TOA定位算法的定位精度,不同的定位算法在不同的条件下获得的定位精度也不同。对几种TOA定位算法(包括最小均方算法、近似最大似然估计算法、残差加权和残差检测算法)在非视距环境下的性能进行仿真,根据仿真结果,在实际应用中可以针对不同的环境选择最合适的定位算法。     

基站定位技术在海上搜救系统中的应用

随着全球导航卫星系统(GNSS)的发展,搜救船舶通过GNSS实时确定自身位置,并作为已知的参考坐标并利用基站定位技术确定遇险船舶位置,从而提高海上搜救效能。通过分析成熟的基站定位算法,并在实验室环境和实际GSM网络下进行测试,选择1/NTA技术进行单船定位,选择U-TDOA技术进行多船组合定位,在很大程度上提高了船舶的定位精度。这种利用廉价而且普及的手机进行定位的方案,解决了难以确定遇险船舶位置的问题,为海上搜救定位提供了新的思路。     

稀疏参考点下的室内定位方法

随着移动互联网的发展,人们对于室内的位置服务需求日益增加。基于Wi-Fi的指纹库室内定位算法具有成本低、定位误差小的优点,但指纹库信号采集需要消耗大量的时间和人力,本文对稀疏参考点下构建高效指纹数据库和高精度室内定位的方法进行了深入研究。本文改进了卡尔曼滤波有效解决了Wi-Fi的噪声和缺失点,设计了基于信号强度差分方差的无线接入点筛选策略来滤除信息量较低的接入点,提出了一种基于支持向量回归拟合的克里金插值算法（Kriging Interpolation Algorithm Based On Support Vector Regression, SVR-Kriging）进行指纹库的构建,最后通过接入点加权的K加权近邻法（AP weighted and Weighted K-Nearest Neighbor, AWKNN）完成定位。将该方法应用于实际的二维、三维定位场景,实验结果表明二维场景平均定位误差为1.01 m,三维场景平均定位误差为0.92 m。该方法解决了指纹数据库信号采集困难、接入点数据冗余的问题,有效地降低了定位误差。      

基于粒子滤波的蜂窝网移动台单站跟踪

仅使用单个基站测量信息对蜂窝网移动台进行定位跟踪实现简单并具有较高的可定位概率,但面临的挑战是如何提高定位精度。粒子滤波是基于贝叶斯推论的一种蒙特卡洛方法,特别适用于非线性非高斯信号处理。该文提出了基于粒子滤波的单站跟踪算法。仿真结果表明与快拍式定位方法相比,这种滤波算法大大提高了单站定位的精度;与扩展卡尔曼滤波相比,粒子滤波收敛速度快,性能稳健。     

超宽带定位的AGV定位跟踪算法研究

为了对室内运行的AGV定位跟踪,本文提出一种基于超宽带定位的AGV定位跟踪算法。首先针对3基站TDOA定位方法存在基站附近及其遮挡区域定位错误概率高的问题,本文算法利用目标运动信息辅助降低定位错误概率;其次针对室内环境制约造成机动AGV的跟踪困难问题,本文算法首先对室内环境信息进行描述,采用目标预测位置到障碍物区域的张角作为辅助信息对多模型跟踪算法中模型集进行更新,最后进行状态估计。本文算法将运动先验信息引入到定位方法中,具有定位准确概率高的优点;将环境先验信息引入到跟踪算法,具有错误估计概率低的优点。通过仿真实验证明,本文算法具有较低的跟踪错误概率和较高的定位正确概率,能够有效实现3基站条件下室内运动AGV的定位和跟踪。      

基于压缩感知信号重构的wifi室内定位算法研究

针对位置指纹定位算法在训练阶段信号数据采集量大和定位精度不高的问题,提出一种压缩感知(CS,Compressed Sensing)与K均值改进支持向量机(SVM,Support Vector Machine)相结合的定位算法模型(CS-KSVM)。CS算法在训练阶段利用已采集到的部分参考点wifi信号强度数据对整个指纹信号库进行重构以降低信号采集工作量,再用K均值改进SVM算法来实现测试点的准确分类。实验仿真结果表明,CS-KSVM算法在相同采样点条件下的定位精度明显要高于传统定位算法,同时在相同定位精度条件下大大减少了定位需要的采样点数。CS-KSVM算法在3米之内的定位准确度可以达到93.2%。     

Location Error Spatial Distribution in Urban Wireless Cellular Networks

In this work the spatial distribution of the location error in wireless cellular networks operating in an urban outdoor environment is studied. We assume signal strength based positioning methods that avoid additional network hardware costs and handset modifications, while approaching FCC requirements for emergency positioning. In order to cope with the computational burden associated with the required spatial discrimination of our analysis, we developed an efficient simulator that is capable of analyzing a comprehensive class of cost efficient location algorithms based on the received signal strength measurements made periodically by the mobile terminals in GSM and UMTS systems. The simulation results show that the key factors to achieve positioning accuracy are line-of-sight and homogeneous distribution of base stations in the vicinity of the mobile terminals, leading to the conclusion that the positioning error is location dependent. This conclusion motivates a reliability analysis based on the spatial segmentation of the location process. In the same scenario we estimate the a posteriori location probabilities providing a framework for the further development of reliable methodologies for the tracking of mobile terminals.     

RSS协助的ray-tracing室内定位算法

针对室内定位,当信号受到非视距(non-line-of-sight, NLOS)和多径传播的影响时,本文提出一种接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)协助的Ray-tracing室内定位算法,改进已经提出的基于虚拟基站方法的信号到达时间 (Time of Arrival, TOA)和信号到达角度(Direction of Arrival, DOA)室内无线信号Ray-tracing模型,利用信号RSS测量值优化算法,实现TOA、DOA和RSS协同定位,提高室内多径及非视距环境下,无线定位的精度,降低算法复杂度,提高算法处理信号多重散射的能力并降低了对基站的依赖性适用环境更为广泛。首先通过RSS得到信号源可能存在的位置,随后利用Ray-tracing原理并使用虚拟基站,将非视距路径定位问题转化为视距路径定位问题,利用TOA和DOA对直射、透射、反射和绕射情况进行分析建模,最后使用最小二乘法对可能的位置进行筛选,得到信号源的最终位置。仿真结果表明,本算法较改进前拥有更高的定位精度。      

分布式小区中CDD的功率分配方法及性能分析

为了有效地在分布式小区中使用循环延迟分集技术,文章首先得到了分布式环境下循环延迟分集的成对差错概率的上界。以最小化成对差错概率的上界为目标,提出了一种分布式环境下循环延迟分集的次优功率分配方案。仿真结果表明,通过对移动台位置信息的利用,得到其路径损耗信息,再结合次优功率分配方案,分布式小区中循环延迟分集的系统性能得到改善。