无线蜂窝系统中的定位与技术研究

无线网络中的定位现今主要是由基于移动台的定位技术、基于移动网络的定位技术、基于GPS定位技术三种类型来实现。本文将重点介绍移动台的定位和移动网络的定位两种定位技术。移动台定位包括估计定位参数,根据参数选择合适的算法求出移动台的位置。移动网络定位主要是根据利用信号到达的方位角(AOA)进行无线定位,根据利用信号到达时间(TOA)进行无线定位,根据利用信号到达时间差(TDOA)进行无线定位。     

基于SRUKF的TSOA/TDOA单站跟踪技术研究

阐述了蜂窝网系统中单台定位设备TSOA/TDOA被动式新型混合定位技术的原理.利用TSOA/TDOA混合定位的数学模型建立系统观测方程,采用受随机加速影响的匀速运动状态模型,描述了移动台的位移和速度.在此基础上推导了基于平方根无迹卡尔曼滤波的跟踪算法,并通过仿真实现了对移动台位置和速度的同时跟踪.仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波算法相比,平方根无迹卡尔曼滤波算法的跟踪性能更优.     

基于BP神经网络的定位跟踪算法

提出了一种在NLOS环境下对移动台的定位与跟踪算法。利用BP神经网络对TDOA测量值中NLOS误差进行修正,再利用Chan算法进行移动台位置估计,配合相关检测距离门对移动台进行跟踪。仿真结果表明,该跟踪算法能够有效地实现移动台的静态定位与动态跟踪,性能优于基于Chan算法、LS算法、Taylor算法的静态定位与动态跟踪。     

一种智能化区域无线网络的移动台动态定位算法

无线网络影响因素较多,总是无法避免地产生定位误差,为取得更好的可靠性与精准度,针对智能化区域无线网络,提出一种移动台动态定位算法.构建基于到达时延差的约束加权最小二乘算法,获取到达时延差信息,根据移动台对应服务基站获取的移动台到达时延差与到达角度数据,利用约束加权最小二乘算法多次更新定位估计,结合小波变换,架构到达时延差/到达角度混合定位算法,依据智能化区域无线网络环境的到达时延差数据采集情况,将估算出的移动台大致位置设定为不同种类定位结果,通过多次估算实现移动台动态定位.选取不同无线网络环境展开移动台动态定位仿真,分别从到达时延测量偏差、区域半径以及移动台与其服务基站间距等角度验证算法定位效果,由实验结果可知,所提算法具有理想的干扰因素抑制能力,且定位精准度较高.     

非视距传播环境下的AOA定位跟踪算法

基于几何结构的单次反射统计信道模型,提出了一种在非视距(NLOS)传播环境下对移动台的到达角(AOA)的定位与跟踪算法.首先利用径向基函数(RBF)神经网络对NLOS误差进行修正,再利用最小二乘(LS)算法进行移动台位置估计,然后配合相关检测距离门对移动台进行跟踪.仿真结果表明,该跟踪算法能够有效地实现移动台的静态定位...     

CDMA网络中TSOA／AOA定位跟踪技术

为研制基于CDMA网络的新型定位系统,提出一种新的到达时间之和（TSOA）／到达角（AOA）定位技术,它利用信号TSOA与AOA实现移动台的定位。为研究高精度实时定位算法,建立TSOA／AOA混合定位的数学模型,推导基于扩展卡尔曼滤波器的定位算法,通过仿真验证其可行性。     

基于EKF和数据融合的移动台跟踪定位算法

提出一种利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现移动台跟踪定位的改进算法。该算法在已获得移动台初始位置估计的基础上,利用 EKF对移动台的运动轨迹进行多次估计,获取多条跟踪轨迹,剔除偏差较大的轨迹并进行加权平均的数据融合处理,获取一条较优轨迹。再结合距离门限值对较优轨迹的点迹进行匹配管理,实现对较优轨迹的平滑处理,获得最优跟踪轨迹。仿真结果表明,该算法计算复杂度低、鲁棒性强,定位精度明显高于传统EKF跟踪定位算法。     

非视距传播下LTE的频率定位算法

基于单次反射信道模型,针对LTE通信网络在非视距传播环境下提出了一种基于频率的定位算法。首先根据信道传输模型计算路径损耗,再由路径损耗计算移动台与基站之间的距离,然后利用BP神经网络修正NLOS误差,最后利用最小二乘LS定位算法进行移动台定位。仿真结果表明,该基于频率的移动台定位算法定位精确,效果良好。     

基于小波变换的场强定位算法

利用服务基站与移动台之间的场强测量值来进行移动台位置估计,并从场强信号传播模型和定位算法出发,提出了一种基于小波变换的改进场强定位算法。通过小波变换来修正传播误差,然后利用LS算法进行定位。仿真结果表明,该基于场强的移动台定位方法在一定程度上提高了定位精度,定位效果明显优于Chan算法、LS算法、Taylor算法。     

CDMA网络中基于粒子滤波的TSOA/AOA跟踪

阐述了CDMA网络中单台设备实现TSOA/AOA被动式定位的原理。采用非线性模型对移动台的运动状态进行了描述。利用粒子滤波对非线性系统和非高斯噪声环境的高度适应性,设计了一种基于粒子滤波的TSOA/AOA跟踪算法,实现了对移动台位置和速度的同时跟踪。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波相比,采用粒子滤波有效提高了跟踪系统的性能。     

物流监控中的蜂窝无线定位

利用现有的蜂窝网络,通过测量车栽移动终端的位置特征参数TOA和TDOA,结合扇区信息进行数据融合,构造一种基于移动台位置的动态定位算法,提出一种改进型数据融合模型.详细分析基于TDOA的Chan算法及特点,对Chan算法计算过程的中间阶段数据进行数据融合,通过定义可信度函数,从而实现一种蜂窝网络定位新方法.本文的定位方法为物流企业业务的监控和优化提供有力的技术支持.     

基于TDOA的空间定位算法

随着第三代(3G)移动通信的发展和美国E911规定的颁布,蜂窝网络移动台(MS)无线定位技术得到了越来越广泛的注视.该服务能够提供有关移动台位置的信息,因此在很多领域有着重要的应用.提出了一种基于到达时间差(TDOA)的三维定位算法.其主要思想是用一新变量代替定位估计中的二次项,把非线性估计转化为两次WLS(加权最小二乘)线性估计.此算法结构简单,计算量较小.通过模拟仿真,结果证明了该算法的有效性.     

基于BP神经网络的混合定位算法

为弥补独立采用GPS或基于基站定位方法的不足,并消除非视距传播的影响,提出一种基于BP神经网络的混合定位算法。利用BP神经网络对到达时间差(TDOA)和GPS测量值中的非视距传播误差进行修正,使用TDOA/GPS算法进行定位。仿真结果表明,在单独使用TDOA或GPS方法无法定位时,该算法能够实现移动台的精确定位。     

基于广义互相关算法的时延估计

在无线电定位技术中,AOA、TOA、TDOA是目前最有发展潜力的蜂窝系统移动台定位技术。定位中对时间差估计的精度要求非常高,测量精度越高,由其引入的定位误差就会越小。传统的广义互相关算法在实际的噪声环境中产生的时延估计误差较高。在此基础上,对时延估计采用了基于周期互谱密度和互功率谱的广义互相关算法进行研究,改进了传统的广义互相关算法。仿真结果表明改进的时延估计算法在恶劣信道环境影响下表现出了相对较好的鲁棒性。     

基于手机信号定位的地震灾害搜救系统研究

基于对手机信号定位技术的研究,设计了一种地震灾害中浅掩埋人员的搜救定位系统。采用TDOA/AOA混合定位算法进行两次定位,主动诱发并探测被掩埋人员随身携带手机发射的信号对该人员进行定位。阐述了系统应用到的关键技术,并对TDOA/AOA混合定位算法在实际搜救环境下进行了仿真,验证了采用该算法的可行性。该系统为灾害救援中的人员定位难题提供了一种新的解决方案,使得对大面积灾害现场被掩埋人员准确而快速的定位成为可能。     

移动台混合定位方法的研究

移动通信系统中,针对移动台的定位精度问题,提出基于A-GPS的混合定位方法.当GPS无法独立完成定位需求时,则切换至基于移动台的定位方法完成定位服务.在基于移动台的定位算法上,采用到达时间差(TDOA)的方法,并通过最小二乘法降低由非视距传播带来的误差影响,提高TDOA的定位精度.经过计算机的仿真试验,证实此算法在一定噪声环境中能够达到克拉美罗下限,并且优于其它同类算法,取得了较好的定位效果:适用范围广,定位速度快、精度高,完全可以满足定位服务的要求.     

现代化矿井通信技术与系统

提出了由矿用有线调度通信系统、矿井移动通信系统、矿井广播通信系统和矿井救灾通信系统等组成的煤矿井下通信技术体系。提出矿用调度通信系统应采用矿用有线调度通信系统。提出全矿井移动通信系统宜采用WiFi、3G、4G等通信技术。提出矿井广播通信系统既可采用矿用有线调度通信系统远程供电广播技术,也可采用基于以太环网和无源光网络的IP通信技术。提出矿井救灾通信系统应采用无线多媒体通信技术,宜采用WiFi和MESH等通信技术。提出矿井移动通信系统应满足手机脱网通信、基站脱网通信、无线自组织网络、接入煤矿井下有线宽带传输平台等要求。指出在手机脱网通信、接入煤矿井下有线宽带传输平台、无线自组织网络、矿用无线摄像机、基站脱网通信、多功能矿井移动通信系统、矿井无线宽带传输等方面,WiFi优于WCDMA、CDMA2000和TD-SCDMA。提出多功能矿井移动通信系统和矿井无线宽带传输宜采用WiFi。     

基于BP神经网络的蜂窝无线定位算法

为了解决最小二乘法需要测量数据的先验信息来构造协方差矩阵的问题,提出了基于BP神经网络的蜂窝无线定位算法。该算法融合了移动基站提供的AOA、TOA和TDOA测量值来实现移动台的定位,利用神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,使其适用于复杂的多径环境。同时充分利用了定位的冗余和互补信息有效地减小了非视距传播的影响。对基于BP神经网络的定位系统性能进行了仿真,结果表明,基于BP网络的蜂窝无线定位算法消除了定位模糊和基站非理想分布对定位精度的影响,在复杂的多径环境下能够有效地提高定位精度。     

基于WLAN的移动终端无线定位研究

以IEEE802．11b为例介绍了WEAN的技术特点,探讨了基于WLAN的移动终端无线定位技术的原理。提出在WLAN中使用TDOA定位方法的Chan算法对移动终端进行位置估计。然后对位置估计结果使用残差加权算法进行NLOS误差抑制。提出了一种抑制多个NLOS误差的残差加权算法,通过仿真对比证明了该算法对多个NLOS误差具有更好的整体抑制效果。     

基于信号衰减和孤立点检测的移动定位算法

提出一种基于信号衰减的GSM移动定位算法,该算法从移动台上行信令中提取相关网络信号衰减参数,通过改进的无线信道数学模型计算出移动台与附近基站的距离,通过孤立点检测算法降低偶然误差,给出移动台的估计位置。实验表明,该算法有效提高定位精度,且对现有网络和移动台无任何要求,实用性强。