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针对传统无线定位技术在室内定位精度不高的问题,设计实现了一种基于超宽带(UWB)技术的室内定位系统。首先,提出了定位服务器与移动端APP实时交互的系统结构,解决室内移动人员自主定位与导航的问题。其次,在双向测距(TWR)算法中增加一条无线电信息以减小时钟偏移引起的测距误差,从而提高算法性能。最后,将通过到达时间差(TDOA)定位算法得到的双曲面方程组进行线性化处理后结合Jacobi迭代法完成求解,避免了使用标准TDOA定位算法难以直接解算的情况。经测试,该系统在楼道房间等场景中能稳定工作且定位误差控制在30 cm以内,相比基于WiFi、蓝牙等技术的定位系统在定位精度上提高了10倍左右,能够满足在复杂室内环境中的精确移动定位需求。 相似文献
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针对基于时间测距即到达时间、单程测距、双程测距、对称双边双程测距(SDS-TWR)等定位方法的定位精度受节点间时钟未同步、计时器频率偏移、设备时延等计时误差因素干扰的问题,提出了一种基于差分误差抑制优化方法的井下目标定位方法。该方法结合SDS-TWR定位方法,利用目标节点既是发射节点又是接收节点的特点,将传输时间及长度关系联立求解,通过矩阵形式,消除计时器频率偏移、设备时延等无关变量,得到未知目标节点的坐标仅与实测时间有关,从而有效消除计时误差对目标节点定位结果的影响,达到精确定位的目的。仿真结果表明,与单程测距、双程测距方法相比,差分误差抑制优化方法可有效抑制设备时延和计时器频率偏移等对基于时间测距的定位方法的影响,能对未知节点进行精确定位,定位精度高,测距误差区间仅为[-0.036 9m,0.037 7m],是单程测距误差的0.012%,双程测距误差的0.061%。 相似文献
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文章根据数据融合技术的基本原理,对几种比较好的MS定位估计数据融合模型进行了分析说明,并在此基础上给出了一种新的改进模型来提高定位精度和可靠性,对其性能进行了仿真试验,对结果进行了一定深度的分析。 相似文献
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张正怀 《数字社区&智能家居》2010,6(7):1753-1754,1757
在CDMA的网络环境下,TDOA/AOA混合定位算法能够比Chan算法有较高的定位精度。然而随着AOA测量误差精度的下降,定位精度逐渐下降,甚至低于Chan算法的定位精度。提出了一种既能继承原算法的优良性能,又可充分利用AOA测量值信息提高定位性能的TDOA/AOA混合定位算法。实验证明,该方法的定位误差性能优于单纯的TDOA定位方法。 相似文献
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双基地声纳两坐标目标三维定位算法精度分析 总被引:2,自引:0,他引:2
T/R—R型双基地声纳系统采用两坐标声纳对目标定位时,同时获得二个观测量。就可以对目标进行三维定位。如利用发射站方位角信息以及接收站距离和与方位角信息观测目标实现三维定位的算法,分别研究各观测量(双站角度测量误差,时间测量误差,站址测量误差等)、系统参数(基线长度等)以及环境参数(卢速波动)等因素对算法的定位精度的影响,通过数值仿真,做出各因素的误差几何分布图。仿真结果最示,系统的定位精度受双站角度测量误差的影响非常大,提高角度测量精度是提高系统定位精度的非常有效的方法。 相似文献
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为了满足未来移动网络蜂窝小、切换频繁、支持规模用户和多媒体应用的需求,对位置预测与越区切换进行深入分析,提出了基于位置预测的越区切换方案HDLP(Handover Decision based on Location Prediction),其基本思想是:(1)从移动用户的大量历史移动轨迹数据中挖掘频繁轨迹;(2)根据挖掘出的频繁轨迹集合生成运动规则;(3)将运动规则运用于判决蜂窝移动通信的越区切换中。对所提算法进行仿真的结果表明,与传统的切换方案相比较,本算法减少了不必要的越区切换次数,降低了错误切换率,提高了切换的准确率,进而在一定程度上降低了通信代价,提高了通信系统的容量以及QoS。 相似文献
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该文对无源雷达时差定位中的Chan算法进行分析研究,主要分析了非线性定位方程组的求解技术及其与之相关的定位精度、定位模糊问题,讨论不同布站对定位模糊的影响,时差测量与站址测量误差对定位精度的影响。仿真结果表明,时差测量误差,站址测量误差.布站形式、目标辐射源与各接收站几何位置关系都对定位精度有很大影响。 相似文献
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该文对无源雷达时差定位中的Chan算法进行分析研究,主要分析了非线性定位方程组的求解技术及其与之相关的定位精度、定位模糊问题,讨论不同布站对定位模糊的影响,时差测量与站址测量误差对定位精度的影响。仿真结果表明,时差测量误差,站址测量误差,布站形式、目标辐射源与各接收站几何位置关系都对定位精度有很大影响。 相似文献
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NLOS环境下无线传感器网络TOA定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有定位算法定位精度低、适用场景少的问题,提出一种非视距传播(NLOS)环境下的无线传感器网络电波到达时间(TOA)定位算法。对未知节点位置进行初步估计,将该估计值作为初始迭代参考点,利用泰勒级数展开法进行迭代计算,得到未知节点位置的二次估计值。使用二次估计值反推得到未知节点与各传感器锚节点的近似距离,将原始TOA测量距离与该近似距离之差作为非视距传播误差值,从而剔除NLOS误差较大的TOA测量组,利用误差修正后的TOA测量组再次进行泰勒级数迭代处理,实现未知节点的精确定位。仿真结果表明,该算法可有效抑制NLOS误差,相比传统定位算法,其定位误差小、定位精度高。 相似文献
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