使用具有重叠方向图的天线估计来波角度

基于接收信号强度(Rss)的室内定位设计容易受到多径干扰的影响,为了解决这个问题,将具有重叠方向图效果的波束切换天线和Rss相结合,提出一种来波角度(AoA)估计方法。AoA是通过不同波束Rss的差分运算进行估计,因为多径信号的AoA呈现一种对称分布的特性,从AoA估计误差的均值角度,证明Rss差分运算具有抑制多径干扰的能力。同时对于波束切换天线的结构参数与整体AoA估计精度和稳定性之间的关系开展研究,最后通过实验和仿真验证理论分析的结果,可以在多径丰富环境中获得较高的AoA估计精度和稳定性。     

天线分集技术在WSNs定位中的应用

针对基于接收信号强度指示（RSSI）的定位算法中根据RSSI测距误差较大的问题,提出了在锚节点上使用天线分集技术的方法。该方法在锚节点上安装2根天线,天线互成90°,采用空间分集。锚节点在接收未知节点广播信号时,选择2根天线中信号强的天线接收信号,并记录RSSI值。实验证明：在锚节点上引入天线分集技术,可以降低无线信号多径衰落的影响,提高RSSI值的稳定性,减小了测距误差,提高了定位精度。     

基于UKF-RSS在线建模的WSN节点跟踪定位算法

在传感器网络中（WSN）锚节点负责接收GPS定位信号,但其使用寿命受能量约束,为了提高传感器网络的生存周期和定位精度,提出基于无迹Calman滤波（UKF）和传感器网络锚节点RSS在线建模的WSN定位算法,实现高效资源管理和利用方式。该算法主要包括位置预测和目标定位两个步骤,利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,选择开启距离预测位置最近的几个锚节点,关闭无用锚节点,有效降低网络能耗。利用锚节点之间相互信号强弱基于RSS对开启锚节点周围的距离与RSS信号强弱关系进行建模,降低RSS算法对环境的依赖度。实验结果表明该算法能够有效对锚节点的开启/睡眠进行管理,并可降低环境依赖性,从而实现负载均衡降低能耗和提高定位精度的效果。     

利用方向性天线的Ad Hoc网络节点定位方法

提出了一种新的基于方向性天线的Ad Hoc网络节点定位算法,当锚节点装配了智能天线或自适应天线阵列这样的方向性天线时,锚节点利用高分辨率的波达方向估计方法估计出节点向锚节点发送信号的方向,并根据收到的信号功率大小估算出节点和锚节点之间的距离后,锚节点即可完成对未知节点的定位。该方法只需要利用一个锚节点就可以完成未知节点的定位,且适当改变锚节点天线的阵列摆放,就可以提高定位的精度。理论分析和仿真实验证明了所得结论。     

一种基于RSSI的AOA估计算法

在无线传感器网络（WSNs）中,使用阵列天线进行到达角（AOA）估计存在成本昂贵和算法复杂度高的缺点,提出了一种基于接收信号强度指示（RSSI）的AOA估计算法。利用2个旋转的方向图部分重叠的定向天线接收RSSI值,通过双方向图求差法估计目标节点的AOA。实验结果表明：室内实验的AOA估计平均误差为6．7°,室外的平均误差为0．6°。该算法复杂度小,硬件成本低,适用于WSNs的节点定位。     

基于扇区天线的非测距无线传感器节点定位算法

基于锚节点装配的扇区天线和普通节点装配的全向天线,提出了一种非测距分布式节点定位算法（PBSAO）。在PBSAO算法中,锚节点通过功率控制扇区天线为不同扇区内的邻居节点提供角度信息和位置信息,未知节点通过计算锚节点定位信息的重叠区域确定自身位置。为了提高定位覆盖率,已定位节点升级为锚节点,利用装配的全向天线为未定位的邻居节点提供定位信息。仿真结果表明,与其它典型非测距定位算法相比,PBSAO算法具有较高的定位精度及较好的扩展性、鲁棒性,在大规模无线传感器网络定位中有广阔的应用前景。     

无线传感器网络网格定位算法

根据未知节点必定处于周围一跳锚节点通信半径范围内重叠区域内的基本事实,提出了基于非测距定位的分布式Intersection-Grid-Sector（IGS）定位算法。IGS算法以锚节点通信半径的10%作为网格大小来获取重叠区域,并把重叠区域的每个网格坐标求质心作为未知节点估计坐标的方法。仿真结果表明比Bounding Box精度明显提高,比经典质心提高近20%。     

基于波束成形的60GHz无线局域网络定位算法

针对60GHz信号在非视距（NLOS）环境下测距困难的问题,提出一种基于波束成形的60GHz无线局域网络（WLAN）定位算法。首先,通过借助波束成形技术进行最强路径搜索,波束成形算法将天线的最大增益方向指向接收最强多径信号的方向,在增强搜索鲁棒性的同时扩大了定位覆盖范围;然后,对NLOS条件下的时延偏差进行建模,重构NLOS测量数据;最后,为进一步提高定位精度,设置检测阈值,引入异常值检测机制。采用Matlab仿真平台在STAs-STAs信道模型进行仿真,结果表明,NLOS环境下基于传统相干估计的到达时间（TOA）定位算法的定位误差约为2m,定位成功率仅为0.5%,而采用基于波束成形的60GHz定位算法后,定位误差降低至1.02cm,定位成功率高达94%。因此,波束成形技术为NLOS环境下的60GHz定位提供了解决思路,有效地提高了60GHz室内定位精度和定位成功率。     

一种传感器网络高精度定位系统:设计与仿真

针对特定应用场景,提出了一种基于测量多路到达信号相位差的定位方案。在方案中,目标节点发送宽带FM调制信号,锚节点通过多个天线接收目标节点发来的FM信号,估计出这些天线接收信号之间的相位差,通过TDOA定位算法获得目标节点的位置。给出了定位系统的设计方案以及定位流程。用SystemView工具对提出的方案进行了仿真,详细分析了测距模块和系统定位精度。综合比较其他定位系统,得出该系统更适合应用场景的结论。     

基于移动锚节点的无线传感器网络圆心定位

文章提出了一种利用无线传感器网络无线信号接收强度（RSSI）和移动锚节点轨迹来获得待定节点位置的算法。该算法在有多个可移动锚节点的情况下,定位将会更加高效。在定位阶段,通过RSSI测得锚节点到待定节点的距离,并利用三个以上移动锚节点的坐标（包括三个）来求解圆的方程,计算出待定节点的位置。     

Direction of arrival estimation for smart antenna in multipath environment using convolutional neural network

This article aims to present a novel direction of arrival (DOA) estimation strategy for smart antenna in multipath environment. The smart antenna is composed of 2 main parts: the DOA estimator and the switched‐beam system. In the first part, a DOA estimation method based on convolutional neural network (CNN) has been implemented. The CNN is capable to select the desired radiation beams of the switched‐beam antenna without knowing the number of source signals coming from different directions, and in the case of noncoherent and coherent signals. Simulation results have been presented to show the effectiveness of the proposed intelligent approach.     

三维传感网空间RSS与AOA混合测量的精确定位方法

由于位置坐标参数的增加,三维传感网空间的定位难度较二维平面有所增大.单一的依靠接收信号强度(RSS)确定节点位置坐标的方法将使定位的不确定性增加,定位误差也较大.新型的阵列与智能天线的出现为节点间的到达角度(AOA)测量提供了方便,为此本文提出了一种三维传感网空间RSS与AOA混合测量的精确定位方法.将采用混合测量建立的非线性优化模型转化为线性方程,分别提出了节点位置坐标估计的非约束线性最小二乘(ULLS)及约束线性最小二乘(CLLS)方法.仿真测试了所设计算法的有效性,分析了不同测量噪声对位置坐标估计误差的影响.仿真表明所设计的ULLS和CLLS方法的计算速度快,相比于ULLS方法,采用约束后的CLLS方法的定位误差更小.在较小测量噪声范围内,ULLS和CLLS估计方法具有较高的稳定性和定位精度.     

AOD estimation in WSN localization system with synthetic aperture technique

Angel of departure(AOD) based distributed localization scheme in wireless sensor networks allows the single antenna sensor node to estimate its own AOD information by an equivalent antenna array for further position calculation.However,the condition that the number of antennas at the multi-antenna agent/anchor node should be larger than the number of multipath signal components(MPCs) constrains its actual application.In this paper,we provide a more practical approach to achieve AOD information estimation under multipath environment.Given that the sensor node can not identify the line of sight(LOS) signal component due to the insufficient degree of freedom,which is determined by the above limiting condition,we introduce a synthetic aperture technique with the aid of a fast moving multi-antenna agent/anchor node.This operation greatly enlarges the degree of freedom of the equivalent antenna array constructed at sensor node end but without requiring other extra physical antennas equipped at agent/anchor node or sensor node end,which means that it relaxes the limiting condition.Therefore,the AOD information of LOS signal component can be estimated and extracted successfully in complex multipath environment.Theoretical analysis proves the effectiveness of our proposed synthetic aperture technique and numerical simulations show great performance improvement.     

基于TDOA和RSS的可行域粒子滤波非视距定位算法

针对室内复杂环境下无线传感器节点的信号传播状态在LOS/NLOS之间切换的现象,提出基于TDOA和RSS的可行域粒子滤波非视距定位.首先采用基于TDOA和RSS两种测距模型的假设检验方法去辨识测量信号中是否存在NLOS现象,然后采用考虑NLOS测量信息的可行域粒子滤波方法对未知移动节点的位置进行定位.仿真结果表明,所提出的方法优于最小二乘法、普通的粒子滤波算法以及仅采用RSS测距模型的粒子滤波算法,具有较高的定位精度.     

一种基于无线传感器网络的RF定位算法研究

提出了一种全新的RF定位估测方法。测量了在锚节点中的未知节点收到的信号强度,然后转换信号强度的信息为距离的估测。使用这些估测得到了一种未知节点的概率分配模型并终于找到了概率最大时候的位置,由此作为结果。实验中采用了Matlab作为仿真工具,而所得到的结果相比先前的定位方法有一定的优势。     

一种基于正交定向天线的节点定位算法

为了解决定向天线定位方法的定位范围较小的问题,提出了一种基于正交定向天线的室内无线定位方法.将一个带有4个定向天线且相邻之间相互垂直的节点作为锚节点,并将被测范围分成4个象限;利用未知节点信号强度确定所在象限;根据目标节点所获得的对应象限两垂直天线信号强度值确定信号强差;根据距离不变时方位角与信号强差近似满足线性关系和子集筛选方法以及最大密度方法,确定最终的匹配集合,最后通过曼哈顿匹配出未知节点的实际位置.实验结果表明,该方法在保证定位速度的情况下,将定位范围扩大了3倍左右,定位误差降至0.7886 m.     

基于TFDA的有限空间多目标声定位方法

针对有限空间中多途干扰导致多目标声定位方法性能下降的问题,在分析了主动定位和被动定位模型适用性的基础上,提出将基于短时傅里叶变换（STFT）的单频信号强度提取与二次相关结合的方法应用于声发射信号声达时频差（TFDA）的测定,并采用多个全指向电容式麦克风进行声定位实验。首先,对麦克风接收到的声信号进行放大预处理;其次,利用接收到的锚节点扬声器定时循环发射的声信号计算声达时频差;最后,各目标利用混合求解的方法进行自主定位。实验表明该方法能够有效实现有限空间多目标定位,定位均方根误差达到5cm,相对精度达到3%。     

基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法

针对传统以及各种经改进的3D-DVHop算法对未知节点定位误差较大,且未对定位成本进行实质性降低的问题,提出一种基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法.该算法引入虚拟力移动锚节点,在降低定位成本的同时可使锚节点移动路径遍历整个网络空间且不会进入网络空洞区域;通过RSSI值辅助测距与三维跳距加权修正节点间跳数和跳距,利用所有锚节点定位误差修正各未知节点估计坐标;同时,结合最大似然估计法对邻居节点数不小于3的节点继续精化,以进一步降低定位误差.     

基于RSSI的自适应权重定位算法

在室内环境中,由于存在多径、反射的影响,采用传统的静态权重质心定位(SWCL)方法无法得到准确的定位精度.针对这一问题,提出了一种新的基于接收信号强度指示(RSSI)的动态自适应静态权重质心定位(RSSI—DA—SWCL)算法.对RSSI测距算法优化,消除不同发射功率和其它突发干扰对测距的影响;利用锚节点和未知节点距离等信息,让锚节点自适应地获得最优的权重系数,从而提高定位精度;将RSSI—DA—SWCL算法在ZigBee平台中实现,并通过Maltab仿真和实测实验对算法进行验证.结果表明:和传统的定位算法相比,提出算法具有更优的定位精度.