一种多参考接收站下的时差定位算法

提出了一种基于多参考接收站的到达时间差无源定位新算法．首先将复杂的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,运用加权最小二乘估计对伪线性方程组进行初始求解;然后利用初始解中各分量之间的相关性,通过加权最小二乘估计进一步求解得到一组改进的辐射源位置估计; 最后取这组估计值的平均值得到辐射源位置的最终估计．仿真结果表明,该算法对近场和远场辐射源均具有较高的定位精度．     

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.     

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.     

一种新的两步多基地声纳TDOA定位算法

针对水下多基地声纳定位系统中声速先验已知的情况，以到达时间差为系统观测量，提出一种新的两步闭式解定位算法。首先，通过引入辅助变量，将非线性观测方程转化为伪线性方程进行处理，求得一个初始估计解；其次，根据第一步中引入的辅助变量与目标源位置的关系，以初始解中对于目标源的估计误差为待估计量建立伪线性方程并求解；最后，将第一步初始解中对于目标源位置的估计减去第二步的估计解就是最终对目标源位置的估计。推导了算法的估计均方误差，从理论上证明其可以达到相应的克拉美罗界。通过仿真实验验证了估计均方误差的理论分析，并与现有算法进行比较，证明了所提算法与现有算法相比具有优越性。     

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．     

针对鲁棒性三维声源定位问题的全局性算法

针对到达时间差度量误差和声源具有鲁棒性的三维声源定位问题,提出了一种用半正定规划方法求解的线性校正总体最小二乘全局性算法（LCTLS SDP）. 将带二次等式约束的分式二次规划声源定位模型转化为带二次不等式约束的非凸齐次二次优化问题;利用对偶理论设计算法求出该模型的最优解. 理论证明LCTLS SDP算法能找到问题的最优解. 实验结果显示,LCTLS SDP算法有稳健的定位结果.     

求解非线性电阻电路的一种混合方法

非线性电阻电路的求解一直都是一个不容易解决的问题。本文将求解非线性电阻电路转化为求解非线性代数方程的问题。在众多的算法之中,提出一种新的混合式算法,将PSO算法与牛顿法相结合,利用了PSO算法对初值无要求与牛顿法的收敛快和自校正的优点,在应用PSO算法进行优化设计的基础上,采用牛顿法进行二次优化,克服了牛顿法初始点较难选择的问题。函数测试的结果证明了该方法的可行性和有效性。     

一种TOA联合同步与定位的CWLS算法

在基于到达时间定位中,针对目标节点与传感器锚节点之间存在时钟偏差而导致定位性能下降的问题,提出了一种时钟同步与目标定位联合估计算法。该算法通过引入辅助变量将非线性量测方程伪线性化,并建立代价函数;然后利用变量之间的关系构造约束条件,将原定位问题转换为约束加权最小二乘问题;最后利用拉格朗日乘子法得到目标位置和时钟偏差的闭式解。理论分析和仿真实验表明,所提算法的定位性能逼近克拉美罗界,优于现有算法。     

求非线性方程近似解的逐次迭代法

本文提出了求解非线性问题的一种新方法——逐次迭代法，本方法先是给出一个初始近似解，然后将这个近似解进行校正迭代，使之接近于真实解，把一个非线性问题转化为一个线性问题来解决。     

一种基于移动广播网的TOA／TDOA无线定位算法

针对Chart定位算法在非视距（NLOS）环境下定位性能较差的缺点,提出一种基于多基站TOA区域质心修正的Chart定位算法,该算法利用Chan算法初始定位,再通过TOA区域质心校正,以提高定位精度。仿真结果表明,该算法有效减小了NLOS误差对定位估计的影响,在NLOS误差较大的环境下仍具有良好的定位精度,性能优于Chart算法和Chan-Taylor协调定位算法。     

UWB室内信道下一种低复杂度的TOA估计新算法

针对室内信道,提出一种基于UWB多径信号中最强路径检测的TOA估计算法．通过卷积运算进行最强路径搜索,进而完成TOA估计．TOA估计过程不依赖视距路径(line-of-sight path)检测,适合于NLOS(non line-of-sight)情形,且最强路径搜索避免了阈值设置过程,相比LP搜索计算复杂度低．通过对IEEE.802.15.4a标准下NLOS信道模型的仿真实验,讨论了各参数估计偏差对定位性能的影响,验证了本定位算法在室内多径信道下的适用性．     

DS-CDMA UWB系统中基于能量比较的TOA估计算法

针对DS CDMA UWB（direct sequence code division multiplexing access ultra wide bandwidth）系统,提出了基于能量比较的TOA估计算法,该能量门限值由归一化值、最大和最小抽样能量决定.在不同的信噪比下,自适应地选择归一化值,能使TOA的估计误差最小.仿真结果表明,该方法是可行的.     

NLOS环境中的线性回归最小二乘三维定位算法

针对室内非视距无线环境中移动终端的三维定位问题,提出了一种非视距无线环境中基于线性回归与最小二乘法的三维定位算法。首先,基于无线通信环境中波达时间(TOA)的测量误差具有正偏置的特性,运用线性回归估计测试终端到基站之间的非视距测量距离误差与真实距离之间的线性关系;然后,根据该线性关系运用最小二乘原理对移动终端进行三维几何定位。实验结果表明,算法具有较高的定位精度,最大定位误差不超过2 m,且在非视距环境下,所提出的定位算法不仅不需要TOA的时延分布先验知识,而且定位精度优于其他基于TOA的两阶段最小二乘定位算法的定位精度。     

基于包络提取的TOA估计算法

针对超宽带无线传感器网络中噪声影响定位精度的问题,提出了一种基于包络提取的到达时间(time of arrival, TOA)估计算法。该算法首先利用小波变换的多分辨率分析有效地去除信号中的噪声成分,之后对去噪的信号进行希尔伯特变换提取其包络,最后选取第一个包络的最大值作为TOA的估计值。仿真结果表明,该算法抑制了噪声对TOA估计的影响,提高了估计精度。     

一种OFDM无线网络TOA估计新算法

为了在OFDM无线网络定位服务(LBS)中实现精确的到达时间(TOA)测量,提出了一种OFDM系统TOA估计新算法．将TOA估计分为整数采样周期TOA估计和小数采样周期TOA估计．接收机利用训练符号的时频特性以迭代搜索的方法获得小数采样周期TOA估计,并利用估计结果修正小数采样周期时延带来的相关谱扩展,利用引导沿检测算法由修正后的相关谱估计整数采样周期TOA．仿真结果表明,该算法在信噪比高于0dB时TOA估计精度高于相关检测算法,10dB信噪比下其TOA估计精度比相关检测算法提高一倍以上．同时,可以用降低两个数量级以上的复杂度提供与现有超分辨率算法相当的TOA估计精度．     

一种基于单基站的协作定位算法

为抑制蜂窝网中非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差对定位精度的影响,提出了一种利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法。该协作定位算法根据基站测量信号到达时间(Time of Arrival,TOA)和到达角(angle of arrival,AOA)信息,选择距离基站最近的目标终端,利用目标终端与其它终端间的协作信息进行位置修正。仿真结果显示该算法不仅提高了定位系统的整体性能,而且在移动终端距离基站比较远的情况下,定位精度高于传统的TOA/AOA定位算法。     

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。     

IR-UWB系统中基于归一化门限的TOA估计

在基于能量检测的脉冲超宽带测距算法中,如何提高测距精度始终是研究热点.提出一种基于门限比较的两步积分到达时间(TOA)估计算法及相应的门限设置算法.考虑到长积分周期门限比较(TC)算法的测距精度低于短周期,在前者基础上重新进行短周期积分检测,构成两步积分TOA估计算法;根据最优归一化门限与能量采样序列最大值均值比(AMMR, advanced maximum energy sample to mean ratio)的函数关系,提出基于AMMR值的门限设置算法(AMMR-TC),实现了最优归一化门限值的设置.由于短积分周期下,AMMR-TC的性能稍弱于基于能量序列最大最小值比的(MMR-TC)算法,提出将AMMR-TC与均值-门限比较(MEAN-TC)相结合的AMMR-MEAN-TC算法.仿真分析结果表明测距精度均有一定提高.     

混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法

提出了一种基于混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法,可以用于解决参数漂移为非线性的问题．该方法首先根据给定状态空间模型的特点,使用无迹卡尔曼滤波技术和传统卡尔曼滤波技术分别处理非线性的状态转移模型和线性的观测模型,然后把估计结果用于非均匀校正．使用仿真的一维和二维数据验证算法性能,实验结果表明,所提算法扩展了传统卡尔曼滤波算法的使用范围,并且与扩展卡尔曼滤波算法相比,具有较高的稳定性和估计精度．