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。     

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。     

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。     

非视距环境下UWB节点的LS定位算法

针对非视距环境下的超宽带节点定位中问题,为提高超宽带(UWB)定位精度,对基于最小二乘法的超宽带节点定位算法进行了改进。首先对超宽带测距方法进行了分析,重点对选择的基于接收信号到达时间的双边双向测距方法进行了研究;在此基础上,对超宽带节点定位原理进行了介绍,对选定的最小二乘法定位算法进行分析;最后,通过Matlab对非视距环境下的定位进行仿真验证。仿真结果表明,与泰勒级数定位算法、三边质心定位算法相比,最小二乘法定位算法具有较高的定位精度和鲁棒性。     

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.     

TDOA定位技术的基本原理和算法

重点研究基于时间测量值的蜂窝无线定位算法。在分析现有无线定位技术和定位算法的基础上,本文选择了以到达时间差(TDOA)定位算法为研究重点。首先,介绍了两种比较典型的TDOA定位算法:CHAN算法和Taylor级数展开法。并在多种信道环境下对这两种基本定位算法进行了仿真比较。为了详细评价这两种算法的定位性能,本文在理想的信道环境和典型的实际信道模型(COST259和T1P1)下,研究了多种对算法定位性具有影响作用的参数,其中包括:蜂窝小区大小、参与定位基站的个数、测量设备的误差、信道中的NLOS误差等。     

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．     

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。     

一种降低NLOS误差影响的节点定位算法

针对基于测距的节点定位算法在非视距环境下定位精度较低的问题,文章从两个方面对其进行改进:将粒子群优化算法应用于节点定位,并对其参数设置和目标函数选取进行了改进;利用NLOS(Non-Line-of-Sight)测距信息对未知节点可能存在区域进行估计,缩小粒子搜索范围。仿真结果表明,在非视距环境下,改进算法的定位精度和稳定性有明显的改善,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

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。     

基于LMS算法的自适应滤波器的设计

设计了基于LMS算法的FIR自适应滤波器,采用MATLAB仿真软件对其进行了仿真。根据自顶向下的设计流程,采用DDS技术和流水线设计方法,在Quartus Ⅱ开发平台上采用Verilog HDL语言对其进行了硬件实现。实验结果证明该设计比普通自适应滤波器具有结构简单、易于实现、滤波速度快的优点.     

基于LMS算法的自适应均衡器设计

在海洋信道进行无线数字通信中,多径传播效应和频率选择性衰落会导致传输信号失真,信道均衡是降低这种失真的重要手段。本文将详细论述根据LMS算法的基本原理来构建自适应均衡器的过程,并通过仿真来检验该算法的效果。     

一种变步长LMS算法及仿真

虽然传统LMS算法拥有很多优点如方法简单、运算量小,但是由于固定步长的缘故,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时始终处于矛盾状态,这也使的传统LMS算法始终具有收敛速度慢的特性。结合传统的LMS自适应滤波算法,在此基础上对步长因子进行了改进,将步长因子与误差因子间建立函数关系提出变步长LMS新的算法,并通MATLAB仿真,比较了改进后的算法与传统LMS算法,仿真结果显示改进后的算法明显在系统的收敛速度和稳态误差上有所提高。     

LMS滤波算法在连线干涉测量中的应用研究

对航天测控信号进行滤波处理将有利于提高系统的测量性能。针对连线干涉测量（connected elements interferometer,CEI）因以载波时延为测量量,使其测量精度与载波差分相位估计性能直接相关,且该性能主要受近载频噪声影响这一问题,提出了采用最小二乘法（least mean square,LMS）算法对测控信号进行滤波处理以提高载波差分相位估计精度的思路。首先给出了基于LMS算法的相位估计方案;然后分析了其可行性和存在的问题;最后将LMS算法应用于CEI测量仿真和同步卫星观测试验中。仿真和实测数据处理表明：LMS算法可提高CEI测量性能,在同样数据处理长度下,滤波处理后载波差分时延估计精度提高了大约1.42倍;或在同样数据情况下,滤波处理可以降低数据的信噪比为6dB。     

多路LMS自适应算法及其应用

本文讨论多路LMS自适应算法。首先,我们建立了多路LMS自适应系统的基本模型,而后分析了系数调节的统一更新式模型和单独更新式模型。理论分析和计算机模拟均表明,基本的系统模型是成立的,而系数更新的后一种模型有较好的收敛速度。另外,本文简要讨论了这种算法在数据通信中的典型应用。