高精度低复杂度的无线定位新方法

针对高精度的无线定位算法普遍存在运算量较大的问题,提出了一种二维波束空间矩阵束算法进行波达时间(TOA)和波达方向(DOA)联合估计,能够以较低的复杂度准确定位目标。该算法先通过离散傅里叶变换(DFT)波束形成矩阵将阵元空间的接收数据复数矩阵变换成波束空间的降维实数矩阵,使得运算量大幅度降低;再通过奇异值分解和求矩阵对的广义特征值估计视距信号TOA和DOA,从而确定目标位置。Matlab仿真实验结果证明,这种定位方法的均方根误差最好达到0.4 m,运算量不到阵元空间对应算法的1/4,是一种高精度低复杂度的无线定位方法,尤其适用于资源有限的特殊环境(如战场、地震灾区、偏远山区等)中的无线网络定位。     

基于TOA-DOA联合估计的无线定位新方法

针对典型高精度的波达时间 波达方向（Time of arrival direction of arrival, TOA-DOA）联合估计算法 多重信号分类算法运算量巨大的问题,提出了有效降低其复杂度的新方法并将其应用于无线定位。该方法首先通过分离接收信号矢量来分别估计TOA和DOA,以降低信号自相关矩阵的维数,从而降低对其进行特征值分解运算的复杂度,再利用离散傅立叶变换简化空间谱运算,同时采用多个空间谱相加的方法提高估计精度,从而利用一个基站就可以准确快速定位目标。运算量分析证明了新方法的复杂度较低,更易于在实时硬件系统上实现;Matlab仿真实验证明,新方法的估计精度与JADE-MUSIC相当,具有良好的定位性能。     

在非视距传播环境下无线定位的AOA算法

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.     

一种无线传感器网络安全定位的新方法

提出一种新的无线传感器网络安全定位算法SAPIT,它采用锚点身份验证和APIT测试结果安全汇总等安全机制,无需增加额外硬件,解决了传统APIT定位算法极易受劫持节点攻击的问题.对该方法模拟仿真.达到预期效果.     

麦克风阵列声源定位与跟踪性能改进

针对将线形全向麦克风阵列应用于室内声源定位与跟踪时出现的对称双主瓣、空间角分辨率下降、选择性频率衰落等问题,提出了相应的解决方法。联合使用所提出的三个方法,将大幅度提高室内线形全向麦克风阵列声源定位与跟踪的性能,而不必改变阵列拓扑结构、不增加硬件成本。     

高精度无线传感器网络三维定位算法

无线传感器网络节点经常处于深海、丘陵、森林等三维空间场景中,需要提供节点的三维定位信息。为此,提出一种三维无线传感器网络节点定位算法。该算法前期基于TDOA测距技术,并设置单跳邻居节点间距离不大于节点通信半径的权重为“1”,其余为“0”,后期基于矩阵迭代优化算法对待定位节点进行定位。采用Matlab仿真软件进行实验,结果表明该算法能获得较高的定位精度。     

一种高精度的无线传感器网络定位算法

定位技术是无线传感器网络的关键技术之一.在对DV-Hop算法深入分析的基础上,提出了一种改进的CBDV-Hop算法.该算法引入了共线度的概念,通过对共线度设置阈值,从而挑选出传感器网络中质量高的信标节点进行位置估计.理论分析和仿真实验证明:该算法可以显著提高定位精度.     

双基地声呐定位算法的研究与比较

由于双基地声呐是收发分置的,所以其在水下目标探测和定位方面有着特殊的性质。目前,关于双基地声呐的研究已经引起了人们的广泛关注。该文给出了基于波达时间定位（TOL）和波达方位定位（BOL）的两种双基地声呐定位算法,分别研究了基线长度、时间测量误差、角度测量误差对算法定位精度的影响,最后对这两种算法的定位精度进行了比较和仿真,给出了不同条件下的误差分布曲线。仿真结果表明：双基地TOL算法的定位精度高于BOL定位算法,是一种高精度的双基地声呐定位算法。该算法也可推广应用于多基地声呐的水下定位。     

低复杂度非相干分布源参数估计方法

提出了一种低复杂度的非相干分布源参数估计方法,证明了在小角度扩展下,无噪声协方差矩阵的元素能够被分离成幅度信息和相位信息两部分。基于此性质,利用样本协方差矩阵次对角线上元素的相位信息首先估计出分布源的中心波达方向。根据无噪声协方差矩阵列矢量和采样伪噪声子空间之间的近似正交性构造代价函数,并通过一维搜索估计出分布源的角度扩展参数。该方法避免了对样本协方差矩阵进行特征分解,不需要确定伪信号子空间的维数,而这是现有子空间方法的主要困难。此外,它估计分布源的两个角度参数时仅需要完成一次一维谱搜索,计算复杂度较低。仿真结果证实了所提方法的有效性。     

粒子群优化在无线传感器网络定位中的应用

已提出的无线传感器网络节点的定位算法中大部分是针对二维网络,为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出应用粒子群优化实现无线传感器网络定位。该算法依据信标节点相对于未知节点的几何位置并利用粒子群优化算法估算未知节点的几何位置。通过仿真,并与最小二乘法比较,结果表明该算法能在不增加体积、成本、通信功耗的情况下,有效的提高节点的定位精度。     

基于超声波和TDOA的无线传感器网络高精度定位方法

提出了基于超声波与射频信号到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的无线传感器网络节点定位方法。采用基于簇的分层网络拓扑结构,使用信标节点作为簇头,设计实现了动态簇头自动选取算法,提高了定位算法的快速响应性,并通过误差补偿和软件鲁棒性设计,提高了系统的定位精度。基于AVR单片机和CC1100射频芯片完成了无线传感器网络中移动节点、信标节点和汇聚节点的硬件设计与实现。实验数据表明本文设计的无线传感器网络定位系统的定位精度在30cm之内,并且定位算法具有较好的时间响应性,移动节点的最大速度可以达到11.5m/s。     

基于稀疏表示和约束优化的波达方向估计方法

对于噪声环境中信号源的波达方向(DOA)估计,传统的多信号分类(MUSIC)算法只对不相干信号有效,且所需较多样本。针对此问题,将进行DOA估计的搜索范围看作冗余字典,从而待估计的DOA成为该冗余字典中的某些元素,可以由冗余字典对其进行稀疏表示;其次,利用单次快拍数据,应用二阶锥(SOC)约束优化的方法对该稀疏表示问题进行描述,并进而转化为标准的二阶锥形式,采用有效的优化工具SeDuMi来实现DOA的估计。仿真结果表明,与现有的子空间方法相比,该方法只需单拍数据即可得到较好的估计结果,且无需对信源个数有先验知识,同时适用于相干和非相干信号。     

基于时间反演的到达时间定位

针对传统算法在室内超宽带(UWB)到达时间(TOA)定位系统里很难准确搜寻出第一条直射路径,从而导致定位精度不高的问题,提出了基于时间反演(TR)的TOA室内UWB定位算法.首先,利用TR处理的空时聚焦特性确定第一条直射路径,从而估计这条路径的TOA;其次,通过加权最小二乘(WLS)定位算法对不同的估计分量赋予相应的权...     

无线定位与惯性导航结合的室内定位系统设计

面对室内定位的实际应用需求,分析了基于接收信号强度指纹法定位技术精度较低、单纯的惯性导航累积误差较大等问题,采用基于信赖度的联合定位算法对多种信息进行融合处理,以获得较高的综合定位精度。通过基于ZigBee的无线传感器网络平台及多种MEMS运动传感器的联合,设计并实现了多信息融合的室内定位演示系统。由于多种信息的融合,不需要依赖大量样本的指纹库,从而降低了实现过程中离线指纹库建立的工作量。经实验数据分析,基于信赖度的联合定位方法具有较高的定位精度和较低的实现复杂度。     

超宽带室内定位关键技术

超宽带信号的高时间分辨率特性非常适合用于室内场景下的精确定位。本文回顾了超宽带系统位置估计问题,首先介绍了UWB定位系统的特点,然后给出了定位基本原理,指出了超宽带定位系统设计中面临的两个重要挑战,分别是超宽带信号采样问题和到达时间参数估计问题,应用压缩感知理论解决这些问题并给出了最新研究成果,最后描述了一种精密实时的UWB商用定位系统。     

具有时间同步和节点定位的工业无线网络协议

针对工业无线网络WIN的特点及传输实时性和空间位置的确定性要求,引入了工业无线网络的通信参考模型和协议架构.然后简单介绍了基于令牌的控制WIN-Z的MAC协议,并对其嵌入的时间同步算法和节点定位方法做了详细介绍.最后利用改进后的GAINS平台和WSN分析与管理平台SNAMP对WIN-Z的MAC协议和CSMA/CA做了数据吞吐量和数据传榆延迟的测试,测试结果表明,该协议保证了信道接入的公平性,减少了数据传输时延,适用于WIN网络.     

基于WiFi的动态室内定位方法研究

针对传统的室内定位算法难以有效解决节点动态移动对定位的影响问题,设计了一种基于优先级的动态跨层数据队列管理方法.分析了传统位置指纹的定位方法和容迟性问题,在数据链接层和MAC层之间实现优先级的数据队列管理机制,实验结果表明:融入该机制的室内定位比传统定位方法有更好的定位精度,数据传输率和自适应性.     

一种波束域子带盲源分离新方法

针对传统时域盲源分离算法对宽带不适用、计算量较大和对信噪比(SNR)变化敏感这三个问题,提出了一种波束域子带盲源分离(BSS)方法：它以子带分解的方法实现了时域盲源分离算法在宽带情形下的扩展;利用波束转换实现降维运算,大大减少了运算量和提高了算法的稳健性。仿真结果表明,与阵元域盲源分离算法相比,新方法具有低信噪比时较好的源信号波形估计能力。在源数目等先验信息未知的情况下,与Root-Music高分辨算法具有近似的角度估计性能。     

无线网络中最小权虚拟骨干网连通部分的新方法

无线网络中的虚拟骨干(VB)是一些无线节点的子集,因此只有VB中的节点负责路由相关任务,并且VB总权值越小会导致开销越少。在一个点赋权的无线网络中,不单要考虑VB中节点数的多少,更重要的是要考虑其总权值的大小。通常,一个赋权无线网络被模型化为一个点赋权单位圆盘图(UDG),相应地赋权无线网络中的最小权VB问题被抽象为点赋权UDG中的最小权连通控制集(MWCDS)问题进行研究。求MWCDS是一个NP-难问题。为降低点赋权UDG中MWCDS问题的近似比,在连通部分提出一种新方法——基于度的点赋权Steiner树算法。结合目前最好的结果,对于UDG中的MWCDS问题将得到一个(3.32+ε)-近似算法。同样地,对于UDG中的最小权顶点覆盖(MWCVC)问题也将得到一个(3.32+ε)-近似算法。证明了通过改进连通部分的近似比令点赋权UDG中MWCDS问题的近似比降低的方法是可行的。