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。     

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。     

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LOS环境下的TDOA/AOA数据融合定位算法

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,本文算法在视距(LOS)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。     

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。     

一种减小NLOS影响的TDOA/AOA数据融合定位算法

提出了到达时间差/到达角数据融合定位算法.利用RBF神经网络对到达时间差的测量值进行修正以减小非视距传播影响,然后利用到达时间差定位算法和到达角定位算法分别估算移动台位置,最后对到达时间差和到达角定位结果进行加权平均得到移动台位置.仿真结果表明该算法在郊区、一般市区和闹市区环境下均能够有效地提高定位精度和可靠性.     

非视距环境下RSS和TDOA联合的信源被动定位

针对非视距环境下信源定位性能恶化的问题,提出了一种能时域联合的信源被动定位算法。综合利用接收信号强度和到达时间差两种测量信息,首先给出信源位置的最大似然估计;然后引入距离平方与加权最小二乘法,将非凸的定位方程求解问题转化为广义信赖域子问题,采用二分法求得信源位置的估计;接下来采用迭代法估计非视距误差与信源位置以提高定位精度;最后,推导了联合估计的克拉美罗下界,比较分析了计算复杂度。仿真结果验证了所提出算法在非视距环境下接近克拉美罗下界,且具有较好的鲁棒性。     

稳健非线性LMS非视距定位算法

在蜂窝移动定位中,非视距波(NLOS)是影响定位精度的主要因素,NLOS的传播会给距离测量值增加较大的正性误差。传统的线性滤波器主要是针对高斯分布的误差,并不能有效地处理NLOS误差。该文提出一种非线性LMS算法TOA测量结果进行重构来消除NLOS的影响。该算法将NLOS误差视作冲激性噪声,通过对LMS算法中的代价函数的非线性化来抑制TOA测量值中的NLOS误差,仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种提高水下目标被动定位性能的两步定位法

针对基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）的水下目标被动定位模型中非线性方程求解的问题,提出一种提高目标被动定位性能的两步定位法：第一步,通过前后两式相减法线性化时差定位方程,初步估计目标位置;第二步,引入改进鲸鱼优化算法中的收缩包围、螺旋移动和随机选择3种位置更新策略,全局或局部校正初始估计值,最终得到更为精确的估计结果.实验仿真结果表明：在同等噪声条件下,该算法与Chan算法、两相线性算法、樽海鞘群定位算法和标准鲸鱼定位算法相比更好地求解了非线性方程,提升了定位性能.     

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.     

低轨双星定位中雷达信号时频差快速估计算法

针对互模糊函数进行时频差联合估计时运算量大、受采样率和数据量限制,两者估计精度难以同时提高的问题,结合雷达信号的周期性和低轨双星中信号信噪比高、时频差范围有限等特点,提出了一种通过时域周期延拓计算相关函数主值区间,再利用脉内信号计算混合积信号频谱,最后由Chirp-Z变换完成时频域的高效插值,获取时频差精确估计的分步算法。仿真结果表明该算法在降低运算量同时,保证了估计精度。     

一种基于概率密度的多基阵声测被动定位算法

研究了基于概率密度分析的多基阵声测被动定位方法，并对定位算法和误差进行了理论分析和数值仿真。该方法将单基阵估计的目标方位看成是满足一定概率分布的一种可能的目标位置测量子集，根据每个单基阵得到的目标位置概率，计算目标位置在整个空间的概率密度分布，将概率密度最大点作为目标位置。研究结果表明，该声测被动定位方法的定位精度明显优于几何交叉定位法，具有重要的实用价值，它不仅可直接用于空中运动目标的探测和定位，而且也适用于地面运动目标的探测与定位。     

一种低译码复杂度的高速率-全分集2×2STC算法

为了降低接收端译码器的译码复杂度,提出了一种能降低译码复杂度的STC算法。对码字矩阵进行设计,利用最大似然译码算法分析接收信噪比特性。通过MATLAB仿真所得结果表明,文中提出的算法与Viterbi译码算法引比,虽具有相当的译码性能,但译码复杂度大大降低。     

基于模拟退火算法的10kV线路单相故障测距研究

提出了一种10kV配电系统单相接地故障测距的新方法,进而建立了单相接地故障状态下的数学模 型,并将模拟退火算法应用于故障测距,实现了对系统单相接地故障的快速判断和准确定位。     

一种基于平面四边形的视觉定位算法

针对平面四边形提出一种新的视觉定位算法．该视觉定位算法计算过程简单．由一个平面四边形进行视觉定位能够得到位姿值的唯一解,因此在实际工程中具有良好的应用价值．仿真试验表明,该视觉定位算法具有可行性,并且它的实时性很好．     

小型飞行器定位的数据融合误差修正方法

给出了一种小型飞行器定位误差修正方法。由飞行器运动方程,推导出了斜距和飞行状态之间的关系,根据所测得的飞行状态,利用Kalman滤波方法可得斜距估计。根据实测值、最优估计值和GPS推算值进行数据融合,进一步对无线电仪表定位误差进行修正,仿真和数据回放结果表明,使用此方法可以得到飞行器更准确的定位。