一种减小NLOS影响的TDOA/AOA数据融合定位算法

提出了到达时间差/到达角数据融合定位算法.利用RBF神经网络对到达时间差的测量值进行修正以减小非视距传播影响,然后利用到达时间差定位算法和到达角定位算法分别估算移动台位置,最后对到达时间差和到达角定位结果进行加权平均得到移动台位置.仿真结果表明该算法在郊区、一般市区和闹市区环境下均能够有效地提高定位精度和可靠性.     

直接时差计数超宽带标签定位系统

构建了一种新的超宽带标签定位系统．该方案采用一个独立时差计数器统一记录标签信号到达各基站的时间差,故基站间无须严格同步的参考时钟,避免了因参考时钟起点不同步带来的测量误差,从而在有效地提高定位精度的同时降低了系统实现复杂度．对所提定位方案进行了测量误差分析和仿真验证,结果表明,在IEEE 802.15.4a给出的室内多径信道中,系统定位性能优于基站间未严格同步的传统到达时间差方案,适合应用于低功耗、低成本的室内超宽带定位和跟踪系统．     

一种LOS环境下的TDOA/AOA数据融合定位算法

提出了到达时间差/电波到达角(TDOA/AOA)数据融合定位算法。利用TDOA定位算法和AOA定位算法分别估算移动台(MS)位置,然后利用数据融合方法确定MS位置。仿真结果表明,本文算法在视距(LOS)环境下有较高的定位精度,性能优于TDOA定位算法和AOA定位算法。     

无源雷达时差定位方法研究

用民用蜂窝基站发出的信号作为信源,对目标所反射的蜂窝信号进行接收处理,利用到达时间差定位方法,可以实现对目标的定位.基于蜂窝通信系统的无源雷达尤其适合探测超低空飞行目标,克服了传统雷达存在超低空探测"盲区"的缺陷,具有优良的远程预警能力.     

一种利用移动通信信号定位的新方法

提出一种利用现有移动通信信号确定移动站位置的定位方法,这种基于到达时间差(TDoA)的递推定位方法克服了传统的高斯-牛顿法对初始位置选择的敏感性,适合在复杂的几何条件下给移动站MS定位。从实证分析来看,这种递推方法的收敛速度很快,并能够在适度的复杂性下达到非常高的精度。     

一种NLOS环境定位精度提高方法

用蜂窝网络对移动台进行定位估计时,为了降低电波的非视距传播对定位精度的不利影响,提出了一种先对电波到达时间差和到达时间测量值进行平滑和重构,再采用两次加权最小二乘算法对移动台进行定位估计的算法。仿真结果表明,该算法在电波的非视距环境中能显著提高对移动台的定位性能。     

移动辐射源AOA-TDOA-FDOA联合定位闭合解算法

移动辐射源无源定位是电子对抗领域需要解决的关键问题之一。基于到达时间差(TDOA)与到达频率差(FDOA)的联合定位闭合解算法是解决上述问题的有效途径之一,但完成一次定位至少需要5个协同平台才能达到该算法的应用条件。在保持无源定位闭合解框架的前提下,为减少协同平台个数,提出了一种融合到达角(AOA)观测量、TDOA观测量以及FDOA观测量的无源定位算法。当各观测量的观察噪声及传感器位置偏差均为高斯噪声且噪声强度适中时,可建立移动辐射源位置与各观测量及传感器位置的近似代数表达式,并由此形成AOA-TDOA-FDOA联合定位闭合解算法。进一步的理论分析表明,该算法的定位误差能达到克拉美罗界,数值仿真结果与理论分析结论吻合。     

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。     

利用时域和空域信息的单站无源定位方法研究

探讨一种利用辐射源在时域中的信号到达时间差信息和在空域中的信号到达方向信息,利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法.在建立目标机动模型与测量方程的基础上,运用修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,实现对机动目标进行定位与跟踪.通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性.     

一种基于RBF神经网络辅助的直接定位新方法

针对现有直接定位DPD方法在建模时忽略了基站到定位中心的信道影响问题,提出以移动台为定位中心直接解算基站回传信号中包含的位置信息的方法.该方法事先将整个区域划分成若干个规则小区,在信号回传时利用RBF神经网络建立接收信号强度与位置之间的映射关系,先判定移动台所处小区的标号,然后在此小区内进行直接定位搜索,可以大大节省搜索时间.仿真结果表明,该方法的定位精度优于传统DPD定位方法,在低信噪比时,改善尤其明显.     

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。     

无线基站的有限用户离散时间混合消失系统建模

用有限用户离散时间混合消失系统对无线通信系统中基站进行建模。利用Markov链方法，给出稳态下系统每一时隙(slot)上阻塞概率、平均等待时间、平均信道利用率和平均吞吐率等无线通信网络的性能指标。并通过数值仿真解释了该模型对数字无线通信网络设计及性能分析的应用。     

基于TDOA和DOA测量的单站无源定位方法研究

近年来空中运动目标无源定位和跟踪技术一直是人们研究的热点问题,这种技术在航空、制导等领域都有广泛的应用,有着广阔的应用前景[1].探讨了一种基于辐射源的信号到达时间差(TDOA)和信号到达方向(DOA)信息,利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法.在建立目标机动模型与测量方程的基础上,运用修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,实现对机动目标进行定位与跟踪.同时讨论了它的若干技术问题、定位原理与算法.通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性.     

基于多分布式天线阵列的移动台定位算法

在无线定位环境中尤其是闹市区,为了减少非视距(NLOS)误差对定位精度的影响,研究了一种基于多分布式天线阵列的移动台定位算法在不同基站数目下的性能.多分布式天线阵列定位算法是在散射体信道中,利用NLOS附加误差的相关性分析,提取散射体位置信息,进而得到移动台坐标.利用计算机仿真,改变参与定位的基站数目,比较该算法在3～7个基站时的定位精度.结果表明,该算法在基站数目为3时性能较好,能有效抑制NLOS误差影响,提高定位精度,具有一定的实用性.     

一种气压测高辅助下的地面移动网定位方法

针对现存的地面移动基站几何分布欠佳、NLOS误差过大,定位误差较大,难以满足现代高精度导航定位需求的现状,提出了一种在局域站心坐标系下,通过地面移动通信基站传输气压基点修正信息,利用气压测高技术辅助地面移动网进行定位的新方法。应用此方法,可以精确确定用户垂直方向坐标,并将三维定位问题进行降维解算处理,避免地面移动网几何精度因子DOP较大的限制,从而获得更为理想的定位精度。     

基于RSSI辅助的精确测距混合定位算法

针对传统的超宽带（UWB）室内定位方法中,UWB信号极易被遮挡,满足不了3个以上有效测距信息,导致无法精确定位的问题,提出了一种基于接收信号强度（RSSI）辅助的精确测距混合定位算法。该算法通过对数正态模型,将无线网络（wireless LAN,WLAN）中测量的RSSI转换为距离信息,通过构建距离差的代价函数,结合单个UWB基站的精确测距,利用搜索方法,实现了在多个RSSI测量值辅助下,一个UWB测距基站便可完成精确定位。该算法与三边测量定位中的最小二乘估计算法和最大似然估计算法对比,定位精度在任意网络环境下均优于最小二乘估计算法,且在定位精度相似的情况下,计算量远少于最大似然估计算法。     

高效的周期性移动定位优化策略

针对周期性监控应用普遍存在因定位策略局限而导致移动终端耗电量大、精度低等诸多问题,从博弈论和计量经济学角度构建了高效的定位优化策略模型,根据用户使用场景,分析历史移动定位数据,充分考虑各种网络定位和终端定位的基础定位方式及其成功率,构建依次选用全球定位系统、基于位置业务开发的定位技术、无线宽带、基站等的动态移动定位策略.Matlab仿真结果表明,周期性移动定位策略能提高首次定位速度,并能快速精准地进行下一次移动定位,进而可降低通信网络和移动终端系统的压力.     

基于风险评估的化工园区消防站选址研究

化工园区的消防站选址规划不可避免地受潜在风险影响,为优化消防站布局,提高风险评估对消防站选址方案影响的比重,以化工园区各企业潜在事故风险的差异性为切入点建立一套风险评估指标体系,通过灰色关联度分析法以及模糊综合评价法对企业进行风险评估. 以此为基础使用有效距离的概念将实际距离与风险评估值相结合运用到选址优化中,使用集合覆盖法对园区内消防站点的数量和位置进行针对性地规划设计,解决传统消防站选址存在的覆盖率低、消防站辖区重复、响应时间长等问题. 以南京化工园区为背景对各企业进行风险评估和消防站选址,最终划分出3个危险等级并规划出最优消防站地址.