TDOA/SDS-TWR联合的超宽带室内测距

超宽带室内定位系统常用的测距方法是TDOA和SDS-TWR,针对TDOA测距在硬件上难以实现时钟精确同步和SDS-TWR测距速度慢,提出了一种基于超宽带信号的TDOA和SDS-TWR联合的新的测距方法.该方法将已知锚节点分为通信主节点和辅助节点,可直接测得定位所需的主节点到目标节点的通信时间和目标节点到辅助节点的时间差...     

融合超宽带方位和距离的移动机器人定位

可靠定位是机器人完成导航和路径规划的前提,机器人通过多个超宽带(ultra-wideband, UWB)基站的测距信息实现定 位,但基站数量不足时定位精度受限。 针对这一问题,提出融合超宽带距离和方位的移动机器人定位方法。 根据方位标准差区 分信号来自基站前方(视场)或背后(非视场),消除方位的前后奇异性。 在此基础上,利用 UWB 距离和方位测量值构建约束函 数,通过图优化算法融合里程计和 UWB 测量数据实现全局位姿优化。 实验结果表明,该方法在 13 m×6 m 的室内环境中,移动 机器人无规则运动能够达到 0. 093 m 的定位精度,比传统的基于测距 UWB 和里程计融合方法定位性能提升了 46%,且具有较 强的鲁棒性。     

基于RSSI障碍势能矫正的定位算法

针对因障碍物较多而导致基于RSSI测距的室内定位算法精度较低的问题,提出采用基于RSSI测距与非测距结合定位算法的思想,在基于RSSI测距的原定位算法计算结果的基础上,引入室内障碍物对信号传播干扰的特征信息作参考,修正原定位算法中测得的阅读器到信号源的距离矢量;同时考虑到障碍物与信号源的相对位置关系,采用基于障碍势能的加权质心定位算法,迭代矫正定位结果。相较原定位算法结果而言其定位精度提高了近50%。     

采用三次通信的TOF与TDOA联合定位算法

通常基于超宽带(UWB)的定位系统采用的主要技术是TOA和TDOA算法,但是TOA算法定位速度低,TDOA算法定位精度不稳定,这些情况均限制了它们在UWB定位系统中的应用。为了权衡这两种算法在定位速度和精度方面的不足,提出了一种新的TOF与TDOA联合定位算法(CTT)。该算法仅需要3次UWB通信便可测量TDOA算法所需的所有时间差信息和一个TOF距离值,并可以此计算出该定位区域内所有基站与单个标签的距离,定位速度比TOA算法提升至少50%。使用DW1000分别对TOA、TDOA与CTT算法进行定位精度对比,结果表明CTT算法在二维情况下的平均定位误差20 cm,标准差10 cm,接近于TOA的精度并解决了TDOA算法精度不稳定的问题。     

基于到达相位技术的室内定位系统研究与实现

研究了基于到达相位测距的性能,设计实现了基于到达相位技术的小型地下停车场定位系统。AT86RF233芯片可测量载波相位,根据不同频率射频信号的相位差可计算距离。设计了可变限幅均值滤波算法自适应限制测距结果的较大波动保证实时性的前提下优化了结果平滑性。在三锚节点的室内定位系统中,设计了基于加权最小均方误差的质心定位算法,改进了质心定位算法中定位点的选择方式。实地实验结果验证了算法的有效性,系统的实时跟踪精度达到亚米级,可用于小型室内停车场车辆和人员定位。     

基于超宽带的TDOA相邻单元协同定位技术

针对目前超宽带TDOA（Time Difference of Arrival）分单元定位系统存在位置多解性、定位精度低等问题,本文提出了相邻单元协同定位方法以及基于改进樽海鞘群算法的协同定位方程解算算法。该方法通过汇总相邻单元内收到同一定位请求信号的全部测量值,使坐标解算不再局限于一个时钟同步单元内,由此也导致参与位置计算的测量值个数与基站布局不确定性增加,Taylor算法无法满足解算要求,进而使用改进樽海鞘群算法代替Taylor算法进行协同定位位置计算,最终求得待测点位置坐标。六基站相邻单元协同定位实验结果表明,各测量点的R95值处于12 cm~15 cm之间,最大残余误差处于16 cm~23cm之间。本文所提方法无需进行多参量判断取舍位置信息,有效解决了位置多解性问题并提高了定位精度。     

基于粒子群TOA室内定位的系统误差修正

到达时间（time of arrival,TOA）的测距易受多径干扰的影响而产生较大的系统误差,造成室内定位时精度变差。针对上述问题,首先分析了TOA定位中系统误差的产生及特点,而后提出一种基于粒子群优化的定位算法。算法利用测距值与所求解位置的空间约束关系建立求解域,而后应用粒子群算法求解,并通过建立关于系统误差的罚函数和适应度函数实现误差修正,并减小粒子搜索空间,加快算法收敛速度。实验表明,利用本文描述的定位算法,可以有效抑制室内定位中测距产生的系统误差,定位精度得到明显提高。     

电网站域空间环境下移动目标主动定位方法

通过对站域巡检的作业人员及其装备在复杂工况环境下的定位问题进行研究,在基于信号到达时间差（TDOA）定位方法的基础上,提出了一种针对移动目标的主动定位测量方法。引入概率误差,对电网站域环境中的待定位目标节点到不同基站的距离差实现目标节点定位的传统定位方法进行优化,能够有效地提高站内工作人员及其装备的定位精度。通过在复杂工频电场环境中进行试验的结果表明,采用该优化方法计算得出的结果均优于现有的传统定位方法,其在视距条件下能够有效提升定位精度,实现对变电站空间内的移动目标进行定位,并保障作业人员安全的目的。     

基于TDOA和AOA的5G室分场景三维定位方法

在智慧楼宇以及电力检修运维中,需要及时获取设备或人员位置信息。针对室内因非视距传输和多径效应引起的定位精度不高问题,提出了一种基于奇偶交错布局的室分与5G结合的室内三维定位方案。首先,采用到达时间差(time difference of arrival, TDOA)和到达角度(angle of arrival, AOA)融合定位。其次,把具体定位算法融入到定位架构里,基于边缘计算快速获取室内对应移动目标的位置信息。在进行TDOA定位过程中,MEC端的定位服务器结合压缩感知进行信道估计,并在分段正交匹配追踪(stagewise orthogonal matching pursuit, StOMP)算法的基础上加入奇异值进行降噪处理。在进行AOA定位过程中,先利用改进的波束空间变换技术构造矩阵进行降维,为保证降维过程中信息不损失,提出对附加角度误差进行分析处理,然后,采用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行定位。最后,5GC核心网服务器利用Chan-Taylor算法进行TDOA/AOA融合定位。仿真结果证明了所提出的定位方法能够实现对移动目标的精准定位。     

基于RSSI测距的室内目标定位方法

针对既有的基于RSSI测距的室内目标定位系统在实际应用中存在的测距误差大,定位精度低,以及稳定性差的问题进行分析与改进,提供一种融合RSSI测距模型实时修正与定位结果辗转优化的室内目标定位方法,改进之处主要在于:在测距阶段,根据记录的信标间真实距离和RSSI衰减值对RSSI测距模型参数进行反向实时修正;在定位阶段,使用极大似然估计法初步确定移动目标的当前位置,而后将目标点坐标与测距值都作为未知数使用牛顿迭代法求最优解。实验证明,相对于既有的典型RSSI室内目标定位方法,所提出的方法首先提高了测距精度,进而提高了定位算法对测距误差的鲁棒性,从而整体上可有效提高室内目标点的定位精度。     

基于超声波定位的感应式无线能量传输原理及精度分析

本文采用基于TDOA算法的超声波定位为电动汽车感应式无线能量传输提供对准方法,并使用卡尔曼滤波结合超声波模块进行实验验证。为提高算法精度,本文基于TDOA算法超声波定位模型提出一种发射器位置计算方法;然后在算法原理推导过程中,分别对算法中影响定位精度的主要因素（如传感器位置布置形式、接收传感器间距、时间差测量误差、发射传感器高度等）进行了仿真和对比;最后将算法仿真结论进行实验验证,实现了在误差允许范围内的精准定位。本文的结论对采用TDOA算法进行超声波定位的方案及参数选取提供了一定的依据。     

基于WLS-KF的UWB室内定位滤波算法研究

针对室内超宽带(UWB)定位过程中受到非视距误差(NLOS)干扰而导致定位精度下降的问题,提出了基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法对测距信息解算得到定位坐标。在通视环境下进行测距,利用测得的数据计算新息向量和协方差,并基于此构建阈值信息,对NLOS环境产生的量测异常值进行判别,在此基础上利用Sage-Husa滤波对系统噪声协方差进行估计。采用加权最小二乘法对测距信息进行处理,得到标签解算坐标的最优估计。通过MATLAB仿真验证算法的可行性和有效性并在室内环境下进行测距、定位试验验证。仿真和实验结果表明,基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法能有效识别NLOS误差,且对定位过程中发生的状态突变能有效进行跟踪,解算得到的标签坐标x方向误差1 cm左右,y方向误差2 cm左右,提高了UWB室内定位的精度。     

伪随机码相关检测的MDS MAP定位算法

针对当前无线传感器网络超声波设备定位精度不高的问题,改进了伪随机码相关的MDS-MAP定位算法。首先利用伪随机码相关检测技术,对节点发射出的超声信号进行编码,有效地增加了节点的测距距离和测量精度。然后对于未能测量到距离的节点使用Euclidean和最短路径融合算法进行处理,然后使用MDS-MAP算法生成节点的相对坐标,最后利用平面转换模型获取节点的最终坐标位置。仿真实验结果表明改进算法在不同网络规模和测距误差条件下均能够获得更高的定位精度和较小的定位误差。     

A tight clock synchronization technique for multiprocessor systems

In this paper we present a tight clock synchronization scheme for large-scale multiprocessor systems. the proposed scheme consists of two symmetric loops for transmission of the master clock signals and a skew cancellation circuit (SCC) for each node to be synchronized to the master clock. Each clocking signal generated by the master clock source is replicated into two identical copies and the twin signals are transmitted on two symmetric loops in opposite directions. to cancel the time skew between them caused by the transmission network, the time difference between the two clocks' arrival times at any node is first measured and stored in each node. Then each of the leading signals received from the loop in a node is issued to its functional units after the signal is delayed by half the measured phase difference. It is shown that the system clock skew can be made independent of the delay of the transmission lines by the proposed scheme at a low hardware cost. To explore the feasibility of the proposed scheme, the SCC is designed with a combination of programmable delay element arrays and a phase detector. the floor-plan of the SCC is implemented by the MAGIC VLSI lay-out tool based on MOSIS CMOS 2 μm technology and extensively simulated.     

基于改进二维 MUSIC 算法的蓝牙信号到达角估计

蓝牙技术联盟在蓝牙 5. 1 规范引入寻向功能,为大幅提升蓝牙定位技术的精度提供了新的解决途径,但并未对信号的 角度测量算法提供统一方案。 针对低功耗蓝牙在室内环境多径干扰下到达角估计困难这一问题,提出了一种面向矩形阵列的 改进二维 MUSIC 算法,通过对矩形阵列天线阵元进行二次划分,采用前后向平滑的方法修正一维子阵的协方差矩阵,再利用接 收信号矩阵的广义逆求出各个子阵协方差的关系,从而修正整个阵列接收信号的协方差矩阵。 该算法在没有降低信号协方差 矩阵维数的同时,恢复了信号协方差矩阵的秩,有效抑制室内多径信源引起的干扰。 经过仿真实验,证明了本文算法在低快拍 数、低信噪比的情况下对角度估计的精度有着较大改善。 并设计了相应的硬件系统进行室内与室外的实验,结果表明在多径干 扰严重的室内定位时定位精度改善更为明显,室内定位圆概率误差降低了 26. 75% ~ 60. 25%。 仿真和现场定位实验证明了本 文提出角度估计算法的有效性,该算法对其他应用领域的来波方向估计也具有重要参考意义。     

Chan-IDW算法在信号干扰下的UWB精确定位研究

随着人们对室内定位需求不断增加,具有良好通信功能以及定位性能的超宽带(UWB)技术在室内定位领域发挥着重要作用。针对UWB通信信号在室内复杂环境中容易受到干扰,造成定位误差的问题,本文建立K-means算法对采集数据进行聚类分析,剔除有信号干扰时产生的错误测距数值,并在经典Chan算法的基础上进行改进创建出Chan-IDW模型来确定靶点位置的实际坐标,再通过均方差误差(RMSE)来衡量出该定位模型的精度。实验结果计算出在信号干扰下定位的靶点二维坐标平均误差为5.67 cm,三维坐标平均误差为11.34 cm,误差均在厘米级别,表明该模型求解靶点坐标与其真实坐标非常接近。因此得出结论,Chan-IDW模型可有效解决室内信号干扰下的UWB精确定位问题。