一种抑制非视距传播误差的混合定位算法

为减小蜂窝网定位中影响定位精度的非视距(NLOS)传播误差,提出一种基于两步卡尔曼滤波到达时间差/到达角度的混合定位算法.利用卡尔曼滤波器的估计值计算非视距数据的方差,调节卡尔曼滤波器的参数,减小测量值的NLOS误差,并将经过预处理的测量值输入到扩展卡尔曼滤波器,实现混合定位.实验结果表明,该算法能有效消除NLOS误差,与Chan算法相比,其定位精度更高.     

基于圆盘散射模型的无线传感网定位方法研究

在非视距传播（NLOS）环境下,基于圆盘散射模型来构造和引入NLOS误差符合实际的多径通信场景。利用已知锚传感器节点测量得到的电波到达时间和电波到达角等信息对未知节点位置进行定位估计。将圆盘散射模型细化为两种建模,即以未知节点为中心的散射体圆盘模型和以锚节点为中心的散射体圆盘模型,对各模型有针对性的提出定位思路和方法。进行计算机仿真,实验结果表明所提出的定位方法较传统的多种定位法具有更小的定位误差,定位精度较高。同时所提出的定位法不受圆盘散射半径的增大对定位误差的恶化影响,鲁棒性较好,适用面广。     

一种非视距环境下的目标定位算法

针对机器人、无人机和其他智能系统的位置信息,研究了非视距(non line of sight, NLOS)环境中基于到达时间(time of arrival,TOA)测距的目标定位问题。在建模过程中,通过引入平衡参数来抑制NLOS误差对定位精度的影响,并成功将定位问题的形式与一个广义信赖域子问题(generalized trust region subproblem,GTRS)框架进行耦合。与其他凸优化算法不同的是,本文没有联合估计目标节点的位置和平衡参数,而是采用了一种迭代求精的思想,算法可以用二分法高速有效地进行求解。 所提算法与已有的算法相比,不需要任何关于NLOS路径的信息。此外,与大多数现有算法不同,所提算法的计算复杂度低,能够满足实时定位的需求。仿真结果表明:该算法具有稳定的NLOS误差抑制能力,在定位性能和算法复杂度之间有着很好的权衡。     

基于Kalman滤波器的非视距误差抑制算法

针对蜂窝网定位中影响定位精度的非视距传播误差问题,提出一种基于Kalman滤波器的非视距(NLOS)误差抑制算法,将到达时间(TOA)测量值及非视距误差作为Kalman滤波器的状态变量,根据TOA测量值的结构特点和NLOS误差的统计特性,确定Kalman滤波器过程方程的状态转移矩阵。以NLOS误差服从指数分布的情况为例进行仿真,结果表明,该算法在精度估计和算法计算量方面具有明显优势。     

NLOS环境下无线传感器网络TOA定位算法

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。     

基于接收信号强度的非视距检测与修正算法

为了减少非视距（NLOS）误差对基于到达时间（TOA）的无线定位系统性能的影响,本文提出一种采用接收信号强度（RSS）与TOA测量值相结合的方法对含有NLOS误差的TOA测量值进行检测并修正。在视距（LOS）传播的TOA与RSS之间关系已知的前提下,利用定位基站得到的TOA与RSS测量值,计算TOA测量值中含有NLOS误差的可能性,并利用该可能性对TOA测量值进行修正。该方法在不增加通信次数的情况下,大大提高了定位精度。本文最后在一个无线定位系统上实现了该算法,并进行了对比实验。实验结果表明,该算法不需对多次定位结果进行统计,即可有效降低NLOS误差对系统性能的影响,适用于对功耗要求苛刻的场合。     

NLOS误差模型下的无线传感网定位方法与仿真

为了有效提升在NLOS环境下的定位精度和探讨不同NLOS模型和不同定位方法之间的特性,对多种NLOS误差模型进行建模,并给出模型数学公式,挖掘出适合无线传感网的NLOS误差模型,利用多种不同的NLOS误差模型来表征无线传感网中的非视距传播(NLOS)环境;利用常用经典定位方法对未知节点进行定位.通过对不同参数的设置进行计算机仿真实验,仿真实验数据结果有效地反映出各种定位法在不同NLOS误差场景下的性能,为无线传感网的实际定位应用提供理论基础.     

基于BP神经网络的实时动态参数定位方法

为减小测距技术中的非视距误差并解决定位模型中存在的问题,提出一种实时动态参数定位方法。基于人工神经网络算法,利用多个参考节点获取的测量值的非视距（NLOS）误差,使测量值 RSSI接近视距（LOS）环境下的测量值;通过该区域内选定的参考节点之间的相互通信实时动态地估算出环境参数值。实验结果表明,该算法缩减了在RSSI测距技术中的非视距误差,并能根据实际环境条件实时动态地调整定位模型的参数,有效提高定位精度。     

基于贝叶斯推理的TDOA/AOA定位算法

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.     

基于RSSI定位模型的非视距关系识别方法

RSSI 定位具有无需额外的硬件、成本低等特点,在无线传感器定位领域得到了广泛的应用。为精确定位目标节点坐标,本文介绍了RSSI对数衰减模型下实现目标节点定位的最大可能性(ML)估计方法。以建立的ML估计方法的目标函数为基础,本文同时论证了节点残差和平方残差和的统计分布规律,并提出了相应的非视距（NLOS）关系识别方法。仿真结果表明当信标节点存在误差时,所设计的迭代ML估计方法能快速、准确地实现目标定位。仿真实验测试了节点残差法、平方残差和法的NLOS识别率,表明随着单个节点NLOS误差的增大,NLOS识别率逐渐提高。比较两种不同方法下NLOS的正确识别率,节点残差法的识别率稍优于平方残差和法。     

NLOS环境下的卡夫曼滤波跟踪定位算法

蜂窝网无线定位技术中,非视距(NLOs)误差的存在使得蜂窝网无线定位技术的定位精度急剧下降.针对NLOs环境,对基于卡夫曼滤波的动态跟踪定位算法进行了改进.首先引入判决机制鏊别测量值中NLOS信息,并根据鉴别信息对测量值进行加权重构处理,然后利用加权重构后的测量值再进行卡夫曼滤波跟踪定位,有效抑制了NLOS误差的影响.实验结果表明,算法在较为恶劣的NLOS环境下获得了较高定位精度.     

基于TW-TOA的面向合作传感器网络多节点定位方案

针对合作传感器网络的定位问题,提出在未知节点周转时间(TATs)条件下估计多个目标节点位置的方案。在该方案中,每个目标节点能与多个锚节点、其他目标节点通信,并测量它们间的双向到达时间(TW-TOA)值,其包括在信道终端的处理时延。基于这些测量值,对目标节点位置和TATs进行最大似然估计(MLE),而这产生了非凸优问题,为此,将其近似转化为非线性最小二乘问题。最后,通过欧氏距离矩阵(EDM)对多个目标节点位置和TATs的值进行估计。仿真结果表明:提出的方案具有良好的定位精度。在不同的场景下,提出的方案的均方根误差逼近克莱姆—拉奥下限(CRLB)。     

非视距环境下基于TOA的移动目标定位

研究了非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)环境下基于到达时间(Time-of-Arrival, TOA)的移动目标定位问题。假定移动目标速度在足够短的时间内为常数,则移动目标定位问题可转化为其初始位置和速度的估计问题。为降低非视距误差的影响,构造了约束最小二乘(Least Squares, LS)问题对移动目标的初始位置、移动速度和非视距误差进行联合估计,并通过合理近似减少了估计变量个数。由于所构造的约束LS问题为非凸优化问题,其全局最优解难以获得。为近似求解该问题,对其进行松弛,以转化为凸的半正定规划(Semidefinite Programming, SDP)问题。与现有方法相比,该方法不需要已知非视距误差的任何统计信息和路径状态。仿真结果表明,该方法缓解了非视距误差产生的负面影响,且在稀疏和密集的非视距环境下都取得了良好的性能。     

距离几何TOA无线定位算法

在无线定位中,精确定位面临的一个主要问题是信号的非视距传播（NLOS）,NLOS的传播会给距离测量值增加较大的正性误差。在TOA测量距离的基础上,提出了距离几何定位算法。算法利用基站与移动台之间的距离几何关系,构造距离误差优化约束函数,对距离测量值进行合理的修正来提高定位精度。仿真结果表明,该算法能够有效地减小NLOS误差的影响,而且在不同的NLOS误差下表现稳定。     

一种适用于NLOS环境的LTE终端迭代定位算法

NLOS(non line of sight, 非视距)误差是影响LTE终端定位精度主要因素之一, 针对这一问题, 提出了一种减小该误差的迭代定位算法, 通过引入误差系数重构OTDOA(observed time difference of arrival, 到达时间观测差)测量值, 采用迭代计算获取一组最优误差系数来改善NLOS误差的影响。该算法不需要信道环境的先验信息, 且可通过分层细化减小计算量。仿真结果表明, 该算法能有效地减小NLOS环境下的定位误差。     

运用最优化原理的新型非视距抑制无线定位算法

无线定位中非视距(NLOS)误差的存在会显著降低传统定位算法的精度,因此论文提出了一种运用最优化原理的定位算法以对抗NLOS误差.该算法适用于存在固定节点与移动节点的无线传感网系统,并结合距离加权思想将NLOS环境中的定位建模为二次规划问题,最终得到节点的最小二乘位置估计.分析表明在固定节点数量较多或者存在视距(LOS)传输固定节点时,该算法可以显著削弱NLOS误差的影响.计算机仿真证实了这一分析,其结果表明,在NLOS环境下论文所提出的算法性能优于现有其他定位算法,同时该算法还具有不受固定节点数目限制和复杂度较低等优点.     

基于IMM-IKF的无线传感器网络非视距节点定位方法

针对非视距(NLOS)环境下的移动定位问题,提出一种基于交互式多模型-改进卡尔曼滤波(IMM-IKF)的无线传感器网络NLOS节点定位算法.算法在IMM算法框架下估计移动节点位置,采用两个平行的改进卡尔曼滤波算法对多个移动节点候选位置进行滤波处理,通过Markov链实现LOS状态与NLOS状态的转换,根据似然概率对两个滤波结果进行加权融合,从而获得移动目标位置.仿真实验结果表明,所提出算法可以有效抑制NLOS误差,实现精确定位.     

室内环境下基于IMM-EKF算法的移动目标定位

如何在视距(line-of-sight,LOS)与非视距(non-line-of-sight,NLOS)混合的室内环境中提高移动目标定位的精度,这是一项富有挑战性的工作.移动目标在室内环境移动时,其与传感器网络节点之间的信号传播在LOS与NLOS之间随机切换,导致移动节点定位精度下降.提出一种交互式多模型-扩展卡尔曼滤波(interactive multiple model-extended Kalman filter,IMM-EKF)定位算法.根据LOS?NLOS环境下不同的测距误差特性,在IMM框架中采用2个平行的卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)模型对测量距离同时进行滤波,根据滤波结果和测量值计算2个模型的似然概率,模型间的转换通过Markov链实现,2个KF滤波结果加权融合后获得IMM距离估计值.在EKF定位阶段,通过位置预测和更新估计出移动目标位置.仿真结果表明,IMM-EKF算法能够有效抑制NLOS对目标定位的影响,其定位精度优于单模型算法.     

一种基于修正卡尔曼滤波的蜂窝定位算法

在蜂窝网络中,非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差是影响定位精度的关键因素.本文以卡尔曼滤波和Greenstein模型为基础,通过判决鉴别出NLOS误差,借助其均值修正卡尔曼预测过程中产生的异常新息,直接消除NLOS误差,再利用多项式平滑滤除测量误差,重构到达时间(Time-of-arrival,TOA)测量值;接着对卡尔曼滤波的量测矩阵进行修正,用重构的测量值对移动台精确定位.仿真结果表明,该算法能够有效地抑制NLOS误差,提高NLOS传播环境下的定位精确度,在一定程度上满足了E-911的定位需求.     

无线传感器网络节点的非视距定位方案研究

在无线传感器网络定位中,节点精确定位面临的一个主要问题是信号的非视距传播,非视距误差是节点定位误差的主要来源。在分析非视距误差抑制技术的基础上,提出了一种新的残差加权定位算法。算法通过逐步减少距离测量值个数的组合方式,在每一步选取残差最小的组合,再用加权平均的方法,并利用改进的最小二乘法计算节点临时坐标。仿真结果表明,算法具有较高的定位精度,在不同的非视距误差下表现稳定。