基于Chan氏算法和最近邻居算法的协同定位方法

在对定位算法中的测距和非测距算法研究的基础上,本文提出了在改进阅读器排布的定位空间中,将最近邻居算法与Chan算法结合,进行协同定位的方法。在设定的两种小范围仿真空间中,通过均方误差(RMSE)和误差累计分布曲线(CDF)两个定位精度评价指标对改进前后的算法进行比较,在噪声较小且误差均匀分布的环境下,改进算法的定位误差可90%控制在0.4m以内。     

两种TDOA定位算法在水声被动定位下的精度分析

介绍了TDOA的两种算法:Chan算法和Taylor算法,并针对Taylor算法的缺点,引入一种改进的Taylor算法,并将其在水声被动定位系统中进行了仿真和性能比较,从最终仿真结果中得出较适合实际水下信道的定位算法。     

LTE中抑制非视距误差的分层协同定位算法

针对长期演进技术(LTE)定位系统中非视距(NLOS)误差会使得用户终端测得的定位参数存在较大偏差,从而导致基于观测到达时间差(OTDOA)定位技术所估计的用户终端位置定位精度下降,以及传统Chan算法和Taylor级数展开算法中OTDOA协方差矩阵难以获取的问题,本文提出了一种抑制NLOS误差的分层协同定位算法(HCLA, hierarchical collaborative localization algorithm)。算法首先鉴别出含NLOS误差的基站,然后利用残差加权算法获取OTDOA协方差矩阵,再对传统的Chan算法和Taylor级数展开算法进行改进,将二者联合起来对用户终端进行分层协同定位。该算法无需知道OTDOA误差先验信息。仿真结果表明,在NLOS环境下该算法能准确鉴别出含NLOS误差的基站,并能有效减小定位误差。     

一种简化的多算法协同定位的TDOA定位方法

文章提出了一种基于简化的多算法协同定位方法,实现Chan算法、Tayor算法和Sx算法等多种定位算法的融合。最后仿真结果表明,多算法协同定位模型能得到更准确可靠的移动台估计位置,有效提高了定位精度。     

一种改进的无线定位算法

Taylor级数展开法和Chan算法是两种性能优良的利用电波到达时间差(TDOA)的定位算法,前者简单实用,但是其缺点是对初值比较敏感；后者在视距(LOS)传播环境下有较高的定位精度,二者结合可以大大提高定位的精度。但是在非视距(NLOS)传播环境下Chan算法精度会受到较大的影响,从而影响到Taylor级数展开法的定位精度。本文根据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估计,对TDOA测量值进行修正,采用Chan算法计算初值,再利用Taylor级数展开法进行定位,并与其它两种基于Taylor级数展开法的定位方法结果进行了比较。仿真结果表明,该算法能够提高NLOS传播环境下的定位精度,性能优于另外两种基于Taylor级数展开法的定位方法。     

一种NLOS环境下的TOA/AOA定位算法

为了减小NLOS传播的影响,基于几何结构的单次反射统计信道模型,该文提出一种NLOS环境下的TOA/AOA定位算法。利用RBF神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,对NLOS传播的误差进行修正以减小NLOS传播的影响,再利用最小二乘(LS)算法进行定位,从而提高系统的定位精度。仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于Chan算法,Taylor算法和LS算法。     

基于频谱监测数据的联合时差定位方法

在分析电磁频谱监测网辐射源定位需求和现有时差定位算法特点的基础上,介绍了联合时差定位流程。对Chan算法定位、Chan算法与Taylo级数展开相结合的联合定位及粒子滤波对定位的改善情况进行了分析和仿真,并对仿真结果进行了比较。提出了一种基于频谱监测数据、采用Chan-Taylor算法和粒子滤波的联合定位方法,可有效利用电磁频谱监测网络各节点的监测定位数据,提高对目标信号的定位精度。     

一种基于TDOA重构的蜂窝网定位服务NLOS误差消除方法

在非视距传播(NLOS)环境中，到达时间差(TDOA)测量值受NLOS误差的影响而产生偏差^[1]，使得Chan算法^[2]的定位性能显著下降。基于NLOS误差的先验信息，利用平均超量时延和均方根时延扩展之间的关系，本文为基于移动台(MS)的定位方案提出了一种建立在TDOA测量值重构和Chan算法基础上的改进算法，使得平均超量时延的影响显著下降。分析和仿真结果表明，与Chan算法相比，该算法的定位性能显著提高。     

联合RSSD和TDOA技术的认知协同定位算法研究

在认知无线网络通信中,主用户的位置信息对于认知用户借用信道接入通信具有重要意义,通过协同定位技术来提高定位性能已成为当前认知无线电领域研究热点之一。论文提出了一种基于RSSD/TDOA技术的协同定位算法,该算法适用于对主用户发射功率和主用户信号发射瞬时时间等先验知识未知的应用场景。算法首先通过凸包算法对主用户的位置进行识别,然后再采用RSSD/TDOA协同算法对主用户进行定位,并通过顽健性较强的泰勒级数展开法来提高定位精度。仿真结果表明,论文所提的在认知无线网络中实现对主用户定位的算法相比较而言具有更高的定位精度和时效性。      

超宽带定位算法的仿真与分析

文中讨论了定位估计采用的几种算法-LSE(Least Sqllare Error)、APIT及Taylor算法,并提出新的算法,即将APIT和Taylor结合起来进行协同定位的方法.将几种算法运用于超宽带定位中,并讨论平均定位误差与噪声方差、参考节点数及定位失败率等之间的关系,对APIT、Taylor及两者的协同算法的累计分布函数(CDF)进行了仿真.     

Taylor级数展开法中初始位置的选择方法

在时差定位中Taylor级数展开法是否有效收敛受到初始位置选择的约束,比较三种初始位置选择方法：真实位置法,Chan算法以及渐近线交点法,通过试验说明三种方法在Taylor级数展开法定位中不同的性能。     

无源定位观测站站址误差自校正算法

无源定位中观测站的站址误差会对定位精度产生不良影响。本文提出了一种基于观测站站址误差自校正的定位算法,推导了高斯噪声模型下定位误差的克拉美罗下界（CRLB）,通过泰勒级数展开建立了关于站址误差的线性方程并得到了误差的线性最小均方误差（LMMSE）估计,改善了观测站的位置,使用Chan算法得到了定位结果,仿真验证了算法的定位精度在高斯噪声模型下能够达到CRLB。      

基于APIT和TSE算法的混合定位方法

讨论了距离无关的近似三角形内点测试（APIT）算法和基于信号到达时间差（TDOA）的泰勒级数展开算法（TSE）的优缺点，并在此基础上提出了利用两者进行混合定位。仿真的结果表明该混合定位方法能有效提高定位精度。     

基于Taylor级数展开的改进定位算法研究

针对由RFID设备组成的室内定位系统的定位方法,分析了常规方法存在的弊端,并在采用基于Taylor级数展开的定位算法的基础上,提出了相应的改进算法,测试了算法在低噪声均匀分布和高噪声非均匀分布2种环境下的定位效果,并比较了加权和非加权算法的定位精度。结果表明,在小范围定位空间中,当噪声较大且误差分布不均匀时,改进算法的定位误差可80%控制在0.6 m以内。     

分布式空频编码协同通信系统中基于导频转发新时序的信道估计算法

该文针对频率选择性衰落下的多中继分布式空频编码协同通信系统,提出了基于导频转发新时序的频域信道估计算法,包括最小二乘(LS)估计算法和低阶近似的线性最小均方误差(Lr-LMMSE)估计算法。互相协同的各中继节点在收到源节点广播发送的频域导频符号向量后,通过互不相同的时隙将其转发给目的节点,从而避免了各中继节点转发的导频符号在目的节点上的混叠干扰。理论分析和仿真结果表明,该算法成功地分辨了多中继协同通信系统的所有频域信道系数,其估计精度高,算法复杂度低,具有较高的实用价值。     

A collaborative location model for cellular mobile position location

In cellular network, several Time Difference Of Arrival (TDOA) location algorithms can be applied to mobile position estimation. However, each algorithm has its own limitations and none of them is proved to be the most reliable one in different channel environments. In this paper Kleine-Ostmann‘s data fusion model is modified and a collaborative location model which incorporates position estimate of two TDOA location algorithms is proposed.Analysis and simulation show that more reliable and accurate mobile position estimation can be achieved based on this model.     

无人机在运动舰船上着舰视觉导引技术研究

为实现舰载无人机在做六自由度运动的航母上全天候着舰,提出了舰船运动模型下基于红外合作目标的无人机着舰视觉引导方法。首先设计了一种新型的合作目标;采用形态学算法提取合作目标,根据其位置特点进行物像点匹配,并采用N点算法求解机舰相对位姿;分析了舰船运动简化模型,并基于此模型提出了一种利用卡尔曼滤波提高导航精度的新方法,最后在VegaPrime中对该导航方法进行了仿真验证,仿真结果表明,该方法能够满足无人机着舰要求。     

基于时间测量的蜂窝网无线定位技术

随着蜂窝移动通信技术的迅速发展,蜂窝无线定位技术越来越受到人们的重视。在分析应用于无线蜂窝网络的TOA和TDOA时间定位方法的基础上,对基于时间的非线性最小二乘(NL-LS)算法、Chan算法、泰勒级数法等定位算法进行了探讨和比较,最后分析了定位误差产生原因以及减小定位误差的办法。