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提出了一种在NLOS环境下对移动台的定位与跟踪算法。利用BP神经网络对TDOA测量值中NLOS误差进行修正,再利用Chan算法进行移动台位置估计,配合相关检测距离门对移动台进行跟踪。仿真结果表明,该跟踪算法能够有效地实现移动台的静态定位与动态跟踪,性能优于基于Chan算法、LS算法、Taylor算法的静态定位与动态跟踪。 相似文献
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提出了一种以TDOA量测作为网络输入,定位目标三维空间坐标估计值作为网络输出的模糊BP神经网络定位算法。描述了基于模糊神经网络进行定位的模型结构以及关于BP神经网络待调整参数的递归学习算法。通过仿真实验,分析了输入层节点数目和模糊If-then规则数目对定位精度的影响并将提出的算法与CRLB进行了比较。 相似文献
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泰勒序列展开定位算法在视距(LOS)环境下有着较好的定位精度,但是在非视距(NLOS)环境下,泰勒序列展开定位算法的定位精度大大下降。为了减小NLOS传播的影响,提出了基于RBF神经网络的泰勒序列展开定位算法。利用神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,对NLOS传播的误差进行修正,再利用泰勒序列展开定位算法进行定位。仿真结果表明,该算法减小了NLOS传播的影响,在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于泰勒序列展开定位算法、Chan算法和LS算法。 相似文献
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在视距(LOS)环境下,到达时间差(TDOA)和电波到达角(AOA)定位技术可以获得较高的精度,而在非视距(NLOS)环境下,无法得到良好的定位效果.在非理想信道环境下,蜂窝基站和移动终端之间存在多径传输和NLOS传播的问题,这些因素均会影响定位精度.构建LOS和NLOS传播条件下的实际信道环境模型来研究信号的测量误差特性,利用贝叶斯推理的方法对AOA测量值进行估计,从而有效消除附加噪声的干扰.仿真结果表明,在NLOS环境下,该算法的定位性能优于单纯的TDOA和TDOA/AOA算法. 相似文献
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为了解决最小二乘法需要测量数据的先验信息来构造协方差矩阵的问题,提出了基于BP神经网络的蜂窝无线定位算法。该算法融合了移动基站提供的AOA、TOA和TDOA测量值来实现移动台的定位,利用神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,使其适用于复杂的多径环境。同时充分利用了定位的冗余和互补信息有效地减小了非视距传播的影响。对基于BP神经网络的定位系统性能进行了仿真,结果表明,基于BP网络的蜂窝无线定位算法消除了定位模糊和基站非理想分布对定位精度的影响,在复杂的多径环境下能够有效地提高定位精度。 相似文献
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运用TDOA方法对节点定位时,需要对节点测距。由于时间精度及硬件的限制,其定位精度有时不能达到要求。针对这一问题,提出一种对TDOA定位方法的改进算法,减小了由于测距产生的定位误差。并通过仿真证明了改进算法的优越性。 相似文献