一种利用多运动接收站的时差定位算法

提出了一种利用多运动接收站的两级加权最小二乘时差定位算法.首先引入中间变量,将高度非线性的多时刻时差定位方程转化为伪线性方程,并用加权最小二乘估计对伪线性方程组进行初始求解;然后根据辐射源位置和中间变量之间的关系,利用进一步加权最小二乘估计来优化初始定位结果,同时在理论上分析了所提算法的有效性.仿真结果表明,该算法具有较好的定位性能.     

一种线性校正TOA定位算法

针对到达时间定位中出现的非线性估计问题,提出了一种基于线性校正的定位算法.该算法首先将非线性到达时间定位方程转化为一组关于目标位置的伪线性方程,利用加权最小二乘估计进行初始求解;在此基础上把伪线性方程组转化为关于估计偏差的求解问题,进而对初始解进行线性校正;同时分析了所提算法的有效性.仿真结果表明,该算法具有较好的定位性能.     

基于双基地距离及其变化率的无源定位算法

针对多站多外辐射源雷达系统中运动目标的定位问题,提出一种基于双基地距离及其变化率的运动目标无源定位算法。该算法首先引入辅助参数,建立了双基地距离及其变化率与目标位置及其速度的伪线性关系方程,并通过加权最小二乘估计得到目标位置和速度的初步解;其次建立辅助参数与初步解估计误差的伪线性方程并求解其估计误差,最终利用目标位置和速度的初步解及其估计误差得到目标位置和速度的最终估计。分别在近场和远场条件下对算法进行仿真,仿真结果表明,本文算法在复杂度略低于现有三步加权最小二乘估计(3WLS)算法的前提下仍能达到克拉美罗界,并且定位精度优于3WLS算法。     

改进的时差频差多目标定位算法

提出了改进型约束总体最小二乘多目标定位算法.首先引入辅助变量将非线性定位方程转化为伪线性方程;然后利用两步最小二乘法估计目标的初始位置,依据目标初始位置重新选择参考传感器;最后考虑伪线性方程中所有系数矩阵的噪声,采用拉格朗日乘子技术求解约束条件,利用拟牛顿算法迭代公式得到精确解.仿真结果证明了理论分析的正确性和可行性,所提算法能够达到克拉美罗下界,具有较强的鲁棒性和精确的定位性能.     

一种利用修正牛顿迭代的时差定位算法

针对传统基于迭代求解的时差定位算法中容易出现的发散问题,提出了一种新的基于修正牛顿迭代的时差定位算法．该算法首先利用辅助变量将非线性时差定位方程组转化为一组关于辐射源位置的伪线性方程,在此基础上把时差定位问题转化为约束加权最小二乘优化问题;然后,利用基于特征值修正的牛顿法进行定位解算,同时为了减少迭代次数,通过二次插值法对一维优化问题进行寻优求解,给出了迭代步长因子的求取过程;最后,通过仿真分析验证了所提算法的有效性．     

利用高斯牛顿迭代的时频差无源定位算法

针对传统高斯牛顿迭代法在时差-频差定位中因迭代初始值不准而易出现的不收敛问题,提出一种基于约束加权最小二乘(CWLS)的高斯牛顿迭代定位算法。该算法首先将定位问题中关于目标位置、速度的时差-频差非线性定位方程转化为伪线性方程,分步估计目标位置、速度初始值;为实现初始值的精确估计,将目标位置与辅助变量等式约束关系松弛为二阶锥约束(SOCP)条件;引入随机鲁棒最小二乘(SRLS)构建新的线性关系,当新线性关系的最小二乘解不满足二阶锥约束条件时,使用半定规划(SDP)技术求解目标位置的估计解,通过获得的目标位置来对目标速度进行求解;获得目标参数估计初始值后,建立时差-频差定位系统下关于目标位置与速度的高斯牛顿迭代方程,利用高斯牛顿迭代对目标参数进行寻优求解,该迭代过程不需要引入辅助参数,可以直接得到目标参数。仿真实验表明,所提算法对近场目标与远场目标均有很好的定位效果,较已有经典两步加权算法,其鲁棒性好、定位精度高。同时,仿真结果表明了高斯牛顿迭代方程时对初始值优化的必要性。     

一种简单有效的TDOA-FDOA-AOA目标定位闭式解

针对TDOA-FDOA-AOA联合定位中目标状态求解这一难题,提出了一种简单有效的闭式求解算法．首先根据几何关系,通过测量值变换,将与目标位置、速度高度非线性的时差、频差、角度测量方程转换为关于目标状态的线性函数,再利用加权最小二乘估计求得目标状态估计．性能分析及仿真结果证明了所提算法具有较好的定位性能．     

基于校正源抑制路径损耗因子误差和传感器位置误差的RSS定位算法

路径损耗因子误差和传感器位置误差均会对接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)定位性能产生影响。为此,本文提出使用校正源抑制这两种误差影响的RSS定位算法。该方法分别在发射功率已知和未知这两种情况下,首先使用校正源获得更加精确的路径损耗因子和传感器位置;然后引入辅助变量并采用伪线性加权最小二乘方法构建定位关系式,求解得到辅助变量估计值;最后利用辅助变量和辐射源位置之间的代数关系建立定位方程,从而获得辐射源位置估计值。此外,文中分别在发射功率已知和未知这两种情况下推导了两种误差存在下的克拉美罗界下界。仿真实验验证了文中新方法定位性能可渐近逼近克拉美罗下界,相比已有的方法具有一定优越性。     

物联网目标定位算法的MATLAB仿真

为了解决物联网定位中面临的诸多问题,对经典定位算法进行了仿真研究,并通过对仿真结果进行对比分析得到将最小二乘法、最大似然估计与拉格朗日日乘法结合起来使用的估计目标位置方法,即统一地利用加权最小二乘法/受限制的加权最小二乘法来计算各种算法.根据测量结果得到的非线性方程能够转化为线性方程,而这些线性方程应用加权最小二乘法与拉格朗日乘法来处理,这种方法可以很容易应用到其他算法上.在噪声相对较小时,上述算法性能已经可以达到克拉美罗下界和无偏性.     

基于正交多项式拟合的非视距定位优化算法

提出一种非视距环境中基于到达时间的移动定位优化算法。首先在基站端利用系统测量误差的先验知识判断到达时间测量值中是否存在非视距误差;然后通过加权正交多项式拟合对含有非视距误差的测量值进行修正,并利用有约束的加权优化算法对移动用户进行位置估计;最后对算法的定位误差性能进行仿真分析,并与视距环境中的最小二乘算法和有约束加权最小二乘算法的平均定位误差以及定位误差的克拉默·劳下界进行了比较。计算结果表明,提出的算法在非视距环境中能够得到较好的定位精度。     

TDOA localization with linear-correction in the presence of sensor position errors

This paper considers the problem of locating a source using time difference of arrival(TDOA) measurements obtained at spatially distributed sensors in the presence of sensor position errors. A linear-correction TDOA localization algorithm that involves closed-form weighted least squares(WLS) optimization only is developed. The proposed method first converts nonlinear TDOA equations into pseudo-linear ones by introducing an intermediate variable and obtains the initial source position estimate using the WLS technique. Then a linear-correction method is applied to improve the initial localization result by estimating and subtracting its positioning error. Simulation results demonstrate the good performance of the proposed method.     

基于卡尔曼滤波的WSNs节点定位研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。在采用装备有GPS装置的移动信标-移动机器人、无人机的基础上,将加权最小二乘估计与扩展卡尔曼滤波(EKF)组合,进行未知节点定位。算法首先利用加权最小二乘估计(WLSE),获得无线传感器网络未知节点的初步位置,再用扩展卡尔曼滤波进一步提高定位精度。并且提出了加权因子的确定方法,同时,算法还提出了移动信标位置参与EKF迭代计算的最优排序方案。算法可以实现传感节点的低成本定位,可以达到较高的定位精度。仿真结果显示,算法与目前常用的最小二乘估计相比,未知节点的定位精度有较大的提高。算法应用RSSI测距方式,它还可应用于TDOA,TOA等基于测距的定位算法中,具有较普遍的应用意义。     

估计偏差修正扩展卡尔曼滤波新算法

针对扩展卡尔曼滤波跟踪器在非线性系统目标跟踪过程中容易发散这一难题,在时差频差测量体制下,提出了一种基于估计偏差修正的扩展卡尔曼滤波算法．首先利用加权最小二乘算法求解标准扩展卡尔曼滤波状态估计偏差并进行线性修正;然后重新计算观测矩阵并且再次进行滤波估计,以减小局部线性化截断误差对于观测矩阵的影响,提升目标状态跟踪精度．仿真结果证明了所提算法具有较好的目标跟踪性能．     

基于RSSI加权数据融合的TDOA定位算法

为解决基于到达时间差(TDOA)定位算法中的定位模糊、测量时差的精确度对定位精度影响较大等问题,通过对TDOA、基于接收信号强度(RSSI)定位算法进行研究分析,提出利用RSSI加权数据融合修正由TDOA算法获得的多个初始位置估计值,从而获得更优位置估计的TDOA/RSSI定位算法.该算法具有计算量小,能有效降低定位误...     

一种利用声音能量的两步SDR定位算法

针对基于声音能量定位具有高度非线性、非凸特性而难以直接求解的问题,提出了一种两步半正定松弛定位算法。该算法将非线性定位方程转化为关于目标位置和信号发射能量的加权最小二乘估计问题,然后分成两步进行求解:第1步根据最小二乘准则将未知的信号发射能量表示成目标位置的函数,并将其从代价函数中消除;第2步利用凸松弛技术,将非凸的代价函数转化成半正定规划问题,并优化求解出目标位置。从理论上证明了该方法对代价函数的凸松弛变换是紧的。仿真实验表明,与现有的方法相比,该方法具有较高的定位精度,尤其在测量误差较大时具有明显的优势。     

空间四站时差定位算法及其性能分析

针对空间四站时差定位问题,提出一种直接目标位置求解算法。所提方法利用时差测量方程,先通过将目标位置坐标表示为目标相对于参考站径向距离的函数形式,再求解目标径向距离的二次方程,即可获得径向距离的估计值,进而实现目标位置坐标的估计,很好地解决了空间时差定位算法的求解问题。其中不仅讨论了所提算法解的存在性,而且分析了观测站几何配置对算法模糊区域的影响,最后对时差定位算法的定位精度进行了分析。