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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。 相似文献
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蜂窝网无线定位技术中,非视距(NLOs)误差的存在使得蜂窝网无线定位技术的定位精度急剧下降.针对NLOs环境,对基于卡夫曼滤波的动态跟踪定位算法进行了改进.首先引入判决机制鏊别测量值中NLOS信息,并根据鉴别信息对测量值进行加权重构处理,然后利用加权重构后的测量值再进行卡夫曼滤波跟踪定位,有效抑制了NLOS误差的影响.实验结果表明,算法在较为恶劣的NLOS环境下获得了较高定位精度. 相似文献
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在蜂窝网络中,非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差是影响定位精度的关键因素.本文以卡尔曼滤波和Greenstein模型为基础,通过判决鉴别出NLOS误差,借助其均值修正卡尔曼预测过程中产生的异常新息,直接消除NLOS误差,再利用多项式平滑滤除测量误差,重构到达时间(Time-of-arrival,TOA)测量值;接着对卡尔曼滤波的量测矩阵进行修正,用重构的测量值对移动台精确定位.仿真结果表明,该算法能够有效地抑制NLOS误差,提高NLOS传播环境下的定位精确度,在一定程度上满足了E-911的定位需求. 相似文献
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室内环境下基于IMM-EKF算法的移动目标定位 总被引:1,自引:0,他引:1
如何在视距(line-of-sight,LOS)与非视距(non-line-of-sight,NLOS)混合的室内环境中提高移动目标定位的精度,这是一项富有挑战性的工作.移动目标在室内环境移动时,其与传感器网络节点之间的信号传播在LOS与NLOS之间随机切换,导致移动节点定位精度下降.提出一种交互式多模型-扩展卡尔曼滤波(interactive multiple model-extended Kalman filter,IMM-EKF)定位算法.根据LOS?NLOS环境下不同的测距误差特性,在IMM框架中采用2个平行的卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)模型对测量距离同时进行滤波,根据滤波结果和测量值计算2个模型的似然概率,模型间的转换通过Markov链实现,2个KF滤波结果加权融合后获得IMM距离估计值.在EKF定位阶段,通过位置预测和更新估计出移动目标位置.仿真结果表明,IMM-EKF算法能够有效抑制NLOS对目标定位的影响,其定位精度优于单模型算法. 相似文献
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毛永毅 《计算机工程与应用》2007,43(35):183-186
基于非视距传播(NLOS)环境下的几何结构单次反射统计信道模型,提出了到达时间差/电波到达角(TDOA/AOA)数据融合定位算法。利用TDOA定位算法和AOA定位算法分别估算移动台(MS)位置,然后利用数据融合方法确定MS位置。仿真结果表明,本文算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于TDOA定位算法和AOA定位算法。 相似文献
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在非视距传播环境下无线定位的AOA算法 总被引:1,自引:0,他引:1
非视距传播(NLOS)是蜂窝无线定位的一个关键的问题,要提高无线定位的精度,必须有效减小非视距传播的影响.基于一种适合对各种定位算法进行分析的基于几何结构的单次反射统计信道模型(GBSB),提出一种减小非视距传播影响的AOA定位算法,该算法利用临近基站与移动台构成的三角函数关系和波达方向的最大角度扩展作为优化的约束条件,将基于波达方向(AOA)的无线定位问题转化为有约束的最优化问题,从而提高了无线定位的精度.仿真结果证明了该算法的有效性. 相似文献
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在室内无线定位中,由于受到非视距NLOS的影响,信号的传播变得复杂起来。复杂的传播环境使得传统的定位算法例如最小二乘算法(LS)或者CHAN算法无法达到我们需要的精度。在使用无源超高频无线射频识别(Passive UHF RFID)技术的基础上,分析和建立了UHF RFID信道模型,并由此对定位误差进行了分析。基于运用相位法POA进行测距而得到的距离信息,提出了一种两步式标签定位算法:首先使用凸优化中的内点法将非视距误差消除,再使用加权残差方法进行精确定位。通过仿真结果的比较,表明本文提出的算法优于传统算法。 相似文献
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融合超宽带(UWB)和惯性导航系统(INS)能够实现消防员室内精确定位。为实现UWB的非视距(NLOS)误差检测,设计一种双级EKF框架。该框架以松耦合形式实现UWB/INS的数据融合,通过INS获取的初始位置估计坐标以检测UWB测量值的NLOS误差,根据检测结果计算残差矩阵来动态调整融合滤波器的测量噪声矩阵,以达到缓解NLOS误差的目的。实验结果表明,与三角不等式原理检测算法和无NLOS检测的UWB/INS简单融合算法相比,所提NLOS检测算法具备良好的检测能力、较强的稳定性及较高的定位精度。 相似文献
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为了减小无线传感器网络(WSN)节点定位中非视距传播误差产生的影响,提高节点定位精度,提出一种基于残差加权的牛顿迭代定位算法。先利用残差加权算法定位,得到未知节点的初步位置,再将该节点位置作为牛顿迭代定位算法的初始值进行迭代计算,最终得到更为精确的节点位置。仿真实验结果表明,该算法能有效地抑制非视距传播误差的影响,提高传感器网络节点定位的精度,且性能稳定。 相似文献
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为了进一步提高超宽带技术在非视距室内环境中的定位精度,研究了抑制非视距误差的定位算法。首先,对非视距环境下的TDOA定位模型进行重构;其次,推导出非视距情况下均方根时延拓展的统计模型,获得附加时延参数的估计值,对TDOA测量误差参数校正;最后,通过最小二乘法初步估计出目标节点位置,将其作为粒子群算法的初始值进行智能粒子群算法求最优解,惯性权重在迭代中按照高斯函数的策略变化。仿真结果表明本文提出的优化算法可有效减弱非视距误差在复杂室内环境中定位的影响,进一步提高定位精度和算法的收敛速度。 相似文献
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为了减少非视距(NLOS)误差对基于到达时间(TOA)的无线定位系统性能的影响,本文提出一种采用接收信号强度(RSS)与TOA测量值相结合的方法对含有NLOS误差的TOA测量值进行检测并修正。在视距(LOS)传播的TOA与RSS之间关系已知的前提下,利用定位基站得到的TOA与RSS测量值,计算TOA测量值中含有NLOS误差的可能性,并利用该可能性对TOA测量值进行修正。该方法在不增加通信次数的情况下,大大提高了定位精度。本文最后在一个无线定位系统上实现了该算法,并进行了对比实验。实验结果表明,该算法不需对多次定位结果进行统计,即可有效降低NLOS误差对系统性能的影响,适用于对功耗要求苛刻的场合。 相似文献
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针对复杂室内环境中密集行人定位精度低、超宽带(UWB)基站密度要求高的问题,提出一种基于UWB的密集行人三维协同定位算法。首先使用聚类算法抑制测距数据中较大非视距(NLOS)误差,并使用高斯均值混合滤波抑制标准测量误差;然后提出双层协同定位算法,建立协同定位数学模型,并结合迭代初始值获取策略进行初步定位,降低了基站数量要求,在筛选出NLOS误差较小的测距数据并修正后,进行二次定位;最后考虑行人高机动性,设计一种交互多模型卡尔曼滤波算法,缓解了定位结果跳变问题。实验结果表明,所提算法在弱NLOS环境和强NLOS环境下定位精度分别达到0.11 m、0.17 m,相比其他算法,具有较高定位精度,进一步降低了对UWB基站密度要求。 相似文献