基于数据融合的蜂窝无线定位算法研究

本文从数理统计角度,利用TOA和TDOA测量数据并结合扇区信息进行数据融合,然后通过定义可信度函数构造了一种基于移动台位置的动态定位算法,从而实现蜂窝网络定位。最后仿真结果表明这种融合算法在保证决策可靠的前提下,有效提高了决策输出的定位精度。     

移动台定位估计数据融合增强模型及其仿真研究

为了提高蜂窝网中对移动台(MS)的定位精度，在文献[1]中，Kleine-Ostmann提出了一种对电波到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)测量值进行融合的模型。本文对该模型进行了改进，增加了AOA测量值的使用，提出了融合度更高的增强型数据融合模型。分析和仿真结果表明，只要AOA测量值达到一定精度要求，该模型就能取得更好的定位性能。     

基于BP神经网络的无线定位数据融合模型

针对常规TOA和TDOA的加权最小二乘法定位算法的缺点，提出了一种利用反向传播（BP）神经网络构造将TOA和TDOA定位信息的融合模型，并采用贝叶斯正则优化方法，来解决BP算法收敛慢和容易陷入局部极小值的问题。通过仿真表明，该模型具有较高的定位精度。     

基于时间差和角度的数据融合定位算法研究

定位系统中大部分现在存在的算法通常没有考虑综合利用空域、时域信息,而只选择了少量的测量信息.为了克服这个缺陷,提出了一种新的TDOA/AOA数据融合定位算法,这种算法充分利用了来自多个传感器的冗长信息,其中包括到达时间、到达方向.仿真实验结果表明与传统的算法相比,这种算法具有更好的定位精度和收敛速度,进一步改进了系统的可靠性,是一种有效、可行的定位算法.     

Chan定位算法与TDOA估计精度的关系

在基于TDOA（到达时间差）的定位算法中,Chan方法由于其独特的优势得到广泛应用,但如何估计Chan定位算法所需的时延估计精度暂时没有明确的函数表达式。针对Chan定位算法,推导了该算法定位估计误差与定位参数（TDOA）估计精度之间的函数关系。给出了推导的具体步骤和函数关系的表达式,分析了该表达式所具有的物理意义。在移动台无线定位系统的设计过程中,根据所需的定位精度,通过该表达式可以直接计算出系统所必须的最小时延估计精度。     

基于无线传感器网络时钟同步的定位算法研究

讨论了在无线传感器定位节点(文中称为锚节点)位置已知条件下,基于信号到达时间差(TDOA)的时间同步算法。根据所有传感器定位节点彼此之间周期性地广播信号,测量信号到达时间(TOA)来估计时间频率的偏移。当信源发送信号,由于传感器钟差造成的初始TDOA误差可以通过一系列补偿计算来减少误差。在一个加性高斯白噪声模型里,通过卡尔曼滤波提高钟差和频差的估计精度。在此基础上改善标签节点的定位精度。     

异步无线传感器网络定位算法研究

本文讨论了一种基于钟差补偿的异步无线传感器网络定位算法,网络中各个节点时钟是不同步的。在锚节点相对定位时利用锚节点钟差补偿信号飞行时间(TOF),减少钟差对锚节点相对定位的影响。标签定位时利用钟差的最小二乘估计补偿原始TDOA,实现标签的精确定位,解决了时间不同步造成的定位误差过大的问题。最后通过仿真验证了算法有效性。     

基于于移动通信网络无线定位的研究

无线定位技术是第3代移动通信研究的一个重要方面,也是当今十大热门电信技术之一,基于移动通信网络的无线定位技术是其中的重要组成部分.首先点明了移动通信系统中无线定位的意义,然后介绍了基于移动通信网络无线定位的原理和技术,并重点阐述了基于移动通信网络无线定位的方法、结构及特点,从而为其他定位技术的研究和开发提供了新的思路与方法.     

基于移动通信网络无线定位的研究

无线定位技术是第３代移动通信研究的一个重要方面,也是当今十大热门电信技术之一,基于移动通信网络的无线定位技术是其中的重要组成部分。首先点明了移动通信系统中无线定位的意义,然后介绍了基于移动通信网络无线定位的原理和技术,并重点阐述了基于移动通信网络无线定位的方法、结构及特点,从而为其他定位技术的研究和开发提供了新的思路与方法。     

基于TOA和DOA联合估计的UWB定位方法

对于UWB定位系统而言,利用时间参数估计信号源的位置需要多个参考节点,这样增加了系统的开销。如果参考节点既能估计目标源的时间参数又能估计角度参数,理论上一个参考节点就可以确定目标源的位置。该文提出一种UWB系统TOA(到达时间)和DOA(到达角度)参数联合估计的定位方法,该方法使用矩阵束算法估计出时间参数和角度参数,进而得到目标的相对坐标。该方法通过单个接收机就可以确定目标的位置,减少了定位系统负担。仿真实验证实了该方法估计时延和角度精度较高,而且定位精度能够达到厘米级,是一种简单可行的UWB系统定位方法。     

常见无线通信定位技术研究

随着移动通信技术的发展,越来越多的用户希望移动通信系统能够提供定位服务.特别是随着第三代移动通信系统的不断发展,定位业务已成为有着广泛前景和吸引力的重要业务之一.本文在介绍常见的无线定位技术原理的基础上,比较了各个定位技术的优势和缺点,分析了产生定位误差的原因及其改进方法,归纳了无线定位技术的应用,最后,本文还对这些方法的共同原理及前景进行了总结,从而为其他定位技术的研究和开发提供了新的思路.     

无线电定位技术及其在CDMA中的应用

首先回顾了无线电定位的基本技术及其应用范围,重点讨论了基于ＡＯＡ和ＴＯＡ（ＴＤＯＡ）的各定位算法并分析了各乍的优缺点。从ＣＤＭＡ通信网中实现定位的实际情况出发,分析了定位算法、定位信号的选择及实现精确定位的关键技术。     

多站时差定位技术研究

给出了运动辐射源多站三维时差定位的算法模型和定位误差模型。并针对4种站址布局情况，初步计算了定位精度与布站的关系，给出了各种定位精度曲线仿真结果。     

无线定位的几种数据融合方法

无线定位是指在蜂窝电话网络中获取用户位置或者是在无线局域网中(WLAN)得到移动终端的位置的技术。随着社会的发展,无线定位技术越来越重要,例如,在美国,FCC在1996年颁布了要求所有移动运营商必须提供给PSAP其用户准确位置信息的条例。本文简要介绍了几种定位方法的原理及数据融合算法。     

基于UWB无线网络的定位算法研究

UWB（超宽带）技术作为一种新型的短距无线通信系统，在室内定位技术中越来越受到重视．文中分析了TOA和TDOA等传统定位算法，介绍了一种新的基于RTT的简单异步算法和一种基于TTOA的定位算法，最后给出了各个算法优缺点的比较结果．     

基于TD-SCDMA无线定位MUSIC算法及其性能的研究

为了实现基于TD-SCDMA智能天线圆-角定位,针对我国TD-SCDMA采用的是非Vandermonde结构的8阵元均匀圆阵智能天线,不能直接采用MUSIC算法对移动台的来波方向(DOA)进行估计的特点,对基于TD-SCDMA智能天线进行了预处理,使MUSIC算法能够用于基于TD-SCDMA智能天线的DOA估计,同时考虑到实际应用分别对理想智能天线和非理想智能天线的MUSIC算法的性能进行了分析。     

四站无解及模糊问题的增站处理方法

针对无源时差定位系统中存在系统误差和偶然误差而产生的定位模糊和无解的问题,在研究以伪逆法作为求解方法的四站定位基础上,依据不同布站形式其定位结果不同的事实,采用增加一个测量站的方法进行求解定位。对5个接收站接收到的目标信息时间差,采用主站循环的方式分别进行解算,对解算结果进行相关性分析、模糊值剔除,并对小于5个的正确解算值进行融合处理,最终得到目标的位置信息。通过对真实数据加上随机误差进行仿真试验验证,结果表明,该方法能够解决四站无解及定位模糊问题,同时提高了对目标辐射源的定位精度,并十分适用于工程实现。     

基于雨衰雪衰影响的空间信道统计模型

针对某些特殊的移动通信环境中信号的到达角度( TOA)、到达时间( AOA)等信道参数估计的复杂性,提出一种基于散射体均匀分布室外统计信道模型。该模型将树木中的树冠层作为散射体呈均匀分布在移动台与基站周围的椭圆形区域内,通过树冠层在雨雪环境中的相对介电常数来分析降雨降雪量对信号传输带来的影响,可以方便地估计出此室外微小区的空时信道参数,如AOA概率密度分布函数、TOA概率密度分布函数以及到达角度/到达时间( AOA/TOA )联合概率密度分布函数。仿真结果表明,信号的到达时间TOA以及到达角度AOA随着降雨降雪量的增大而增大,尤其当降雪量增大使得树冠层相对介电常数达到4.5时,信号的传输将被阻塞。该模型的信道参数估计结果符合理论与经验,扩展了移动无线通信信道模型的研究与应用。