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.     

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.     

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。     

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.     

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。     

一种基于单基站的协作定位算法

为抑制蜂窝网中非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差对定位精度的影响,提出了一种利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法。该协作定位算法根据基站测量信号到达时间(Time of Arrival,TOA)和到达角(angle of arrival,AOA)信息,选择距离基站最近的目标终端,利用目标终端与其它终端间的协作信息进行位置修正。仿真结果显示该算法不仅提高了定位系统的整体性能,而且在移动终端距离基站比较远的情况下,定位精度高于传统的TOA/AOA定位算法。     

基于卡尔曼滤波和指纹定位的矿井TOA定位方法

分析了矿井巷道中的设施及设备导致的无线信号传播NLOS时延特点,采用几何光学方法论证了NLOS时延参考模型在矿井巷道环境中的适用性并提出矿井巷道NLOS时延分为巷道突发NLOS时延和巷道固定NLOS时延,为了消除NLOS时延对TOA定位精度的不利影响,提出基于卡尔曼滤波和指纹定位的矿井TOA定位方法.对于机车及不规律设置设备造成的巷道突发NLOS时延,提出基于卡尔曼滤波的方法消除其对TOA数据造成的较大误差,在此基础上提出基于历史和卡尔曼阈值的最近邻居指纹定位方法,抑制固定设施及规律设置设备造成的巷道固定NLOS时延引起的定位误差.结果表明,本文方法的定位性能优于SDS-TWR方法和基于SDS-TWR的指纹定位方法,定位实验的平均误差分别降低了3.6,1.2 m,提高了矿井TOA定位的精度,实现矿井人员的精确定位.     

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.     

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。     

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。     

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.     

采用能量检测的UWB应答式定位系统

提出一种呼叫应答式的传感器定位系统。利用超宽带(UWB)脉冲串来代替单个极窄脉冲,易于通过能量检测方式接收．采用呼叫应答式的定位算法和最小均方误差估计获取波达时间,提高了定位精度并且对多径干扰和非视距传播具有鲁棒性．同时利用平均时延扩展来修正波达时间,进一步提高系统定位精度．仿真结果表明,在IEEE802.15.4a给出的室内多径信道中,系统信噪比为-20dB~30dB时,定位误差小于60cm．     

Tunnel personnel positioning method based on TOA and modified location-fingerprint positioning

To position personnel in mines, the study discussed in this paper built on the tunnel personnel positioning method on the basis of both TOA and location-finger print(LFP) positioning. Given non-line of sight(NLOS) time delay in signal transmission caused by facilities and equipment shielding in tunnels and TOA measurement errors in both LFP database data and real-time data, this paper puts forth a database data de-noising algorithm based on distance threshold limitation and modified mean filtering(MMF), as well as a real-time data suppression algorithm based on speed threshold limitation and MMF.On this basis, a nearest neighboring data matching algorithm based on historical location and the speed threshold limitation is used to estimate personnel location and realize accurate personnel positioning.The results from both simulation and the experiment suggest that: compared with the basic LFP positioning method and the method that only suppresses real-time data error, the tunnel personnel positioning methods based on TOA and modified LFP positioning permits effectively eliminating error in TOA measurement, making the measured data close to the true positional data, and dropping the positioning error:the maximal positioning error in measurements from experiment drops by 9 and 3 m, respectively, and the positioning accuracy of 3 m is achievable in the condition used in the experiment.     

基于包络提取的TOA估计算法

针对超宽带无线传感器网络中噪声影响定位精度的问题,提出了一种基于包络提取的到达时间(time of arrival, TOA)估计算法。该算法首先利用小波变换的多分辨率分析有效地去除信号中的噪声成分,之后对去噪的信号进行希尔伯特变换提取其包络,最后选取第一个包络的最大值作为TOA的估计值。仿真结果表明,该算法抑制了噪声对TOA估计的影响,提高了估计精度。     

NLOS环境中的线性回归最小二乘三维定位算法

针对室内非视距无线环境中移动终端的三维定位问题,提出了一种非视距无线环境中基于线性回归与最小二乘法的三维定位算法。首先,基于无线通信环境中波达时间(TOA)的测量误差具有正偏置的特性,运用线性回归估计测试终端到基站之间的非视距测量距离误差与真实距离之间的线性关系;然后,根据该线性关系运用最小二乘原理对移动终端进行三维几何定位。实验结果表明,算法具有较高的定位精度,最大定位误差不超过2 m,且在非视距环境下,所提出的定位算法不仅不需要TOA的时延分布先验知识,而且定位精度优于其他基于TOA的两阶段最小二乘定位算法的定位精度。